如今AI Agents（智能体）的概念无处不在，但新技术的发展往往伴随着混乱的术语、过高的期望以及所谓的“专家”的观点。本文将拨开智能体相关的喧嚣与炒作，解析 Agentic AI的核心要义：智能体工作流。
仅靠智能体本身，能完成的任务十分有限。它们需要明确的角色定位、目标设定以及实现目标的结构化流程，而这正是“工作流”的价值所在。理解智能体工作流，就能掌握AI智能体运作的原理与逻辑。下文将剖析AI智能体的核心组成，阐释智能体工作流的核心特征、常见模式、实际应用场景与案例，以及其优势与挑战。
一、AI智能体的核心组成
AI智能体是融合大语言模型（LLM）进行推理决策，并借助工具实现与现实世界交互的系统，能够在有限人工干预下完成复杂任务。智能体被赋予特定角色和不同程度的自主权以达成最终目标，同时具备记忆能力，可从过往经验中学习，并随时间推移提升性能。
尽管AI智能体旨在实现半自主决策，但需依托完善的组件框架才能正常运转。该框架包含三大核心：支撑智能体高效推理的LLM，辅助完成任务的工具，以及助力从经验中学习并优化响应的记忆模块。
1.推理能力（Reasoning）
AI智能体的核心优势之一在于其迭代推理能力，这使其能在整个问题解决过程中主动思考。推理能力源于底层的LLM，主要承担两大功能：规划与反思。
规划阶段：智能体执行任务分解，即将更复杂的问题拆分为更小、可操作的步骤。这种技术使智能体能够系统地处理任务，并为不同任务使用不同工具。它也允许进行查询分解，将复杂查询拆分为简单查询，从而提高LLM响应的准确性和可靠性。
反思阶段：智能体通过反思其行动结果来进行推理。这使得它们能够根据从外部来源获取的结果和数据，评估并迭代调整其行动计划。
2.工具（Tools）
LLM的知识具有静态性和参数化特征，其认知范围局限于训练阶段编码的信息。为突破原始数据集的限制，智能体可借助外部工具，如网络搜索引擎、应用程序接口（API）、数据库及计算框架等。这意味着智能体能获取实时外部数据辅助决策，完成需与其他应用交互的任务。
工具通常与权限绑定，下表列出了AI智能体的常见工具及其对应功能：
当LLM选择工具来帮助完成任务时，它会进行一种称为“函数调用”的行为，将其能力扩展到简单的文本生成之外，使其能与现实世界互动。
工具的选择可以由最终用户预先确定，也可以交由智能体决定。让智能体动态选择工具有助于解决更复杂的任务，但对于较简单的工作流，可能会增加不必要的复杂性，此时预定义的工具会更高效。
3.记忆（Memory）
从过往经验中学习并记住行动发生的背景，是智能体工作流区别于纯LLM驱动工作流的关键特征。记忆是实现在多次用户交互和会话中捕获和存储上下文及反馈的关键组件。智能体主要有两种记忆类型：
短期记忆：存储即时信息，如对话历史，帮助智能体决定下一步采取哪些步骤来完成其总体目标。
长期记忆：存储随时间、跨多个会话积累的信息和知识，实现智能体的个性化并随时间提高性能。
二、智能体工作流是什么？
广义上，工作流是为实现特定任务或目标而设计的一系列关联步骤。最简单的工作流具有确定性，即遵循预定义的步骤序列，无法适应新信息或变化的环境。例如，自动化费用审批工作流可能设定为：“若费用标记为‘餐饮费’且金额低于50美元，则自动审批”。
部分工作流会利用LLM或其他机器学习模型或技术，这类工作流常被称为AI工作流，可进一步分为智能体工作流和非智能体工作流。在非智能体工作流中，LLM仅根据指令生成输出。例如，文本摘要工作流的流程为：输入长文本→向LLM发送摘要指令→直接返回摘要结果。可见，使用了LLM的工作流未必是智能体工作流。
智能体工作流是由一个或多个智能体动态执行的、用于实现特定任务或目标的一系列关联步骤。用户会赋予智能体一定权限，使其拥有有限的自主权，能够收集数据、执行任务并做出可落地的决策。同时，智能体工作流融合了AI智能体的核心组件，包括其推理能力、使用工具与环境互动的能力以及持久记忆，从而将传统工作流彻底转变为响应式、适应性强且自我进化的过程。
1.智能体工作流的核心特征
当一个或多个智能体主导并推动任务进程时，AI工作流便具备了智能体属性。将智能体添加到现有的非智能体工作流中，可形成混合模式，兼具结构化工作流的可靠性与可预测性，以及LLM的智能性与适应性。智能体工作流的核心特征体现在以下三方面：
制定计划：智能体工作流以规划为起点。LLM通过任务分解将复杂任务拆解为小型子任务，并确定最优执行路径。
工具执行行动：智能体工作流借助预定义的工具集及对应权限，执行制定的计划并完成任务。
反思与迭代：智能体可在每个步骤评估结果，根据需要调整计划，并循环优化直至达成满意结果。
由此可见，我们需区分三类工作流：传统非AI工作流、非智能体AI工作流及智能体工作流。
传统规则驱动工作流与AI工作流的区别在于：前者依赖预定义步骤，后者借助AI模型完成任务；
非智能体与智能体AI工作流的区别在于：前者使用静态AI模型，后者采用动态AI智能体。这使得智能体工作流比非智能体工作流更具适应性和动态性。
2.智能体架构与智能体工作流的区别
任何新兴技术都会带来大量新术语。部分人会将“智能体架构”和“智能体工作流”混用，但二者有着关键区别。
智能体工作流是智能体为实现特定目标而执行的一系列步骤，包括借助LLM制定计划、分解任务、使用互联网搜索等工具执行任务，以及通过LLM反思结果并调整计划等环节。
智能体架构是用于实现特定任务的技术框架及整体系统设计。智能体架构形式多样、设计灵活，但至少包含三大核心要素：具备决策与推理能力的智能体、智能体可调用的任务工具，以及短期与长期记忆系统。
三、智能体工作流的核心模式
智能体工作流是为完成特定目标而设计的结构化步骤序列。因此，探讨智能体工作流时，核心是分析使智能体能够实现其最终目标的特定行为模式。如前所述，AI智能体的核心组件在这些模式中发挥着关键作用：智能体的推理能力促进了规划和反思模式，而它们使用工具与环境互动的能力则是工具使用模式的基础。
1.规划模式（Planning Pattern）
规划模式使智能体能够自主将复杂任务拆解为一系列更小、更简单的子任务，即任务分解。这种模式能降低LLM的认知负荷、提升推理能力，并减少幻觉及其他不准确输出，从而优化结果质量。
当实现最终目标的路径不明确、问题解决过程需高度适应时，规划模式的优势尤为突出。例如，接到“修复软件漏洞”指令的AI智能体，会通过规划模式将任务拆解为：阅读漏洞报告→定位相关代码段→列出潜在原因→选择特定调试策略。若首次修复失败，智能体可读取执行后的错误信息并调整策略。
需注意的是，与确定性工作流相比，规划模式可能降低结果的可预测性。因此，该模式更适合需要深度问题解决和多步推理的任务。
2.工具使用模式（Tool Use Pattern）
生成式LLM的一大局限是依赖预训练数据，无法获取实时信息，也无法验证超出训练范围的事实，因此可能生成不实内容或在未知问题上猜测。检索增强生成（RAG）技术通过为LLM提供相关实时外部数据，有效缓解了这一问题，提升了响应的准确性与上下文相关性。
工具使用模式超越了基础RAG的范畴，它允许LLM与现实世界动态交互，而非仅从外部数据源检索信息。在智能体工作流中，工具使用模式通过让智能体调用外部资源、应用程序、实时数据或其他计算资源，极大拓展了其能力边界。
常见工具包括API、信息检索工具（如向量搜索）、网页浏览器、机器学习模型及代码解释器等。这些工具用于执行特定任务，如网页搜索、从外部数据库提取数据或收发邮件，助力智能体达成目标。
3.反思模式（Reflection Pattern）
反思模式是一种简单却高效的智能体设计模式，能显著提升智能体工作流的性能。它是智能体的自我反馈机制：在输出最终结果或采取进一步行动前，智能体会迭代评估自身输出或决策的质量，通过自我批判优化方法、修正错误，并提升后续响应与决策的准确性。
当智能体首次执行任务难以成功时，反思模式的价值尤为凸显，例如代码编写场景：智能体生成代码片段后，在沙箱或执行环境中运行，将错误信息迭代反馈给LLM，直至代码成功执行。
反思模式的核心优势在于，智能体能够自我批判并将洞察动态融入工作流，无需人工直接干预即可实现持续优化。这些反思信息可存储于记忆模块中，不仅能提升当前会话的问题解决效率，还能通过适配用户偏好实现个性化优化，提升未来交互效果。
四、智能体工作流的应用场景
规划、工具使用等基础设计模式可通过灵活组合，使智能体工作流在多个领域发挥作用。除模式组合外，还可为AI智能体配置不同工具集、赋予动态选工具的权限，或融入人工反馈循环、调整自主权及决策权限等级。这些多样化的配置方式，使智能体工作流能适配不同行业的各类任务。下文将重点介绍三个极具价值的应用场景：Agentic RAG、智能研究助手及智能编码助手。
1.Agentic RAG
RAG是通过外部数据源检索相关数据，为LLM补充知识的框架。智能体RAG则将一个或多个智能体整合到RAG流程中。
在规划阶段，智能体可以通过查询分解将复杂查询拆分为更小的子查询，或者确定是否需要向用户询问更多信息来完成请求。
AI智能体还可用于评估检索到的数据和响应的相关性和准确性，然后再传递给用户。如果响应不令人满意，智能体可以重新制定查询，返回查询分解步骤，甚至制定新的响应计划。
2.智能研究助手（Agentic Research Assistants）
智能研究助手（部分AI企业称之为“DeepResearch”）通过检索网络及各类外部数据，针对复杂主题生成深度报告及详细洞察。这类工具借助智能体RAG技术，响应用户查询并从网络及其他外部来源获取信息。但与传统RAG不同的是，智能研究助手不仅能检索外部相关数据以优化LLM的输出，还能对信息进行合成与分析。
这种独特能力源于三大核心特征：首先，智能研究助手通常采用经网页浏览、任务分解及动态规划专项微调的LLM；其次，工作流中的智能体会主动寻求用户指导，通过询问补充信息或澄清需求，更精准地把握最终目标；最后，智能体能根据检索到的信息调整计划、改变方向，发现新信息时可探索有趣的分析角度，或连续查询多个数据源直至获取所需数据。
因此，智能研究助手能够挖掘深度洞察、识别长期趋势并整合专题报告，而非仅检索现有知识。截至本文撰写时，OpenAI、Perplexity及谷歌均已推出公开的深度研究工具。
3.智能编码助手（Agentic Coding Assistants）
智能体编码助手可以以最少的人力介入生成、重构、改进和调试代码。非智能体编码助手（如GitHub Copilot的早期版本）由经过微调以生成代码的生成式LLM驱动，但仅限于生成代码本身。
使编码助手具有智能体特性的是其与环境互动的能力：通过执行生成的代码，并根据执行结果、错误或反馈迭代地改进它。这些助手还可以被授予权限，通过对现有代码库进行提交和创建PR来做出更改（如Anthropic的Claude Code），这是自动化软件开发过程中的重要一步。智能体编码助手还可用于建议终端命令和其他代码更改与添加，并在执行前等待明确的人工批准（如Cursor的Agent），让人类完全控制智能体。此外，重要的是，智能体编码助手可以通过将错误编码到长期记忆中来从错误中学习，从而随着时间的推移变得更智能。
五、智能体工作流实例
前文介绍了智能体工作流的应用场景，下文将通过Claygent和ServiceNow AI智能体两个真实案例，详细拆解其工作流程。这两个案例中的工作流采用了独特的模式与工具组合，赋予智能体不同程度的自主权与决策权，并依赖不同的人工反馈机制。
1.Claygent（Clay公司）
对于增长和销售团队来说，潜在客户研究和数据充实可能是一项繁琐的任务。数据充实和推广自动化公司Clay通过Claygent简化了这一过程，这是一个AI驱动的研究智能体，持续扫描网络和内部数据库，提供实时、可操作的见解。
假设你想使用Claygent基于姓名和电子邮件地址列表来充实LinkedIn个人资料，然后发送个性化的介绍信息。首先，你指定要查找的数据字段（如工作经验、教育背景、技能），这些信息会被注入到预配置的提示模板中。智能体的LLM处理查询，使用网络爬虫工具搜索LinkedIn URL，并从LinkedIn个人资料中提取所需数据。这些数据随后可以被发送到另一个LLM，你可以指示它以任何你想要的方式总结或分析充实后的数据。然后，可以使用相同的LLM（或不同的LLM）为每个个人资料创建个性化的推广消息。
Claygent是一个相对灵活的智能体工作流示例，可以以创造性的方式进行定制，同时仍然通过针对特定任务的预配置提示模板为智能体提供指导。
2.ServiceNow AI智能体
ServiceNow是一个基于云的平台，用于简化和自动化跨IT、运营、人力资源和客户服务领域的工作流。其ServiceNow Platform现在包含对AI智能体的访问，旨在自动化重复性任务和现有工作流，同时仍让人类完全掌控决策。
以下是一个智能体工作流如何帮助解决技术支持案例的示例：
当客户提交技术支持工单时，工作流被触发。
工单中的信息被传递给一个或多个智能体，这些智能体在内部IT支持知识库上执行RAG。
智能体总结发现、分析类似案例，并为IT支持专家生成摘要。
最后，它生成关于如何进行的建议，专家可以批准或拒绝。
ServiceNow AI Agents代表了在生产中部署智能体的一种创新但更谨慎的方法，赋予它们严格的角色和要完成的任务，以及有限的自主权来做出影响最终用户或客户的决策。
六、智能体工作流的优势与局限
智能体已从机器学习领域快速渗透至主流应用场景，伴随而来的是诸多兴奋、期待与过高预期。要客观认知其价值，需拨开炒作迷雾，明确其真实能力与局限。下文将从优势、挑战与局限三方面展开分析。
1.智能体工作流的优势
智能体工作流超越了传统自动化的范畴，使AI智能体具备规划、适应及持续提升的能力。与遵循固定规则的确定性工作流不同，智能体工作流能动态响应复杂场景、通过反馈优化方案，并胜任更高级的任务。这种适应性使其在需要灵活性、学习能力及决策能力的场景中极具价值，具体优势如下：
灵活性、适应性与可定制性：静态确定性工作流难以适应动态场景及突发问题，而智能体工作流可根据任务难度调整策略，始终保持适用性并输出最优方案。通过组合不同模式，智能体工作流可实现模块化设计，随需求复杂度提升进行迭代升级。
复杂任务处理能力提升：通过任务分解与规划，智能体工作流在复杂任务处理上的表现远超确定性的“零样本”方案。
自我修正与持续学习：反思模式使智能体工作流能评估自身行为、优化策略并持续提升结果质量。结合短期与长期记忆，智能体可从过往经验中学习，逐步提升效率并实现个性化适配。
运营效率与可扩展性优化：若设计合理，智能体工作流可高精度自动化重复任务，减少人工投入并降低运营成本；同时具备良好的可扩展性，适用于处理更大工作量或复杂系统。
2.智能体工作流的挑战与局限
尽管具备诸多优势与创新特征，AI智能体仍存在不少挑战与局限。由于智能体具有概率性特征，其引入必然会增加工作流的复杂性。且“可自动化”不代表“应自动化”，在决定是否采用智能体工作流时，需充分考量以下局限：
简单任务的冗余复杂性：对于表单填写、基础数据提取等简单工作流，引入AI智能体会增加额外开销。若确定性规则驱动的自动化已能满足需求，使用智能体反而可能导致效率下降、成本增加甚至性能受损。
自主权提升导致可靠性降低：智能体在工作流中的决策权越高，其概率性特征带来的不确定性就越明显，导致输出结果的可靠性下降且更难控制。因此，必须为智能体设置明确的约束机制，并持续审查其权限。
伦理与实践考量：并非所有决策都适合交由AI系统执行。在高风险或敏感领域部署智能体时，需进行严格监管，确保合规性并规避潜在风险。
基于以上局限，建议在引入智能体前先明确以下问题，判断其必要性：
任务是否复杂到需要自适应决策？确定性方案是否足够？
更简单的AI辅助工具（如无智能体的RAG）能否实现相同效果？
工作流是否涉及不确定性、动态场景或多步推理，且智能体能更高效地处理？
赋予智能体自主权存在哪些风险？这些风险能否缓解？
