AI Agent | 一文搞懂智能体工作流(Agentic Workflow)

智能体(Agent)是基于大型语言模型(LLM)的执行单元,通过规划、记忆、工具与行动协同工作。智能体工作流(Agentic Workflow)则是利用多个这样的智能体协作,以自动化和优化业务流程,将复杂任务分解为可管理的子任务,并通过迭代达成目标。

电影《钢铁侠》中的智能助手J.A.R.V.I.S.(Just A Rather Very Intelligent System,即“只是一个相当聪明的系统”)为我们描绘了** **一个未来AI Agent的雏形。

J.A.R.V.I.S.,作为托尼·斯塔克(钢铁侠)的得力助手,** **不仅拥有强大的数据处理能力,还能精准理解并执行主人的指令,甚至能在关键时刻提供关键建议。

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一、Agent

什么是LLM Agent(智能体)?大模型Agent是一种构建于大型语言模型(LLM)之上的智能体,它具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。

Agent是能够模拟独立思考过程,灵活调用各类工具,逐步达成预设目标。在技术架构上,Agent从面向过程的架构转变为面向目标的架构,旨在通过感知、思考与行动的紧密结合,完成复杂任务。

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大模型Agent由规划、记忆、工具与行动四大关键部分组成,分别负责任务拆解与策略评估、信息存储与回忆、环境感知与决策辅助、以及将思维转化为实际行动。

1、规划(Planning)

规划是Agent的思维模型,负责拆解复杂任务为可执行的子任务,并评估执行策略。通过大模型提示工程(如ReAct、CoT推理模式)实现,使Agent能够精准拆解任务,分步解决。

2、记忆(Memory)

记忆即信息存储与回忆,包括短期记忆和长期记忆。短期记忆用于存储会话上下文,支持多轮对话;长期记忆则存储用户特征、业务数据等,通常通过向量数据库等技术实现快速存取。

3、工具(Tools)

工具是Agent感知环境、执行决策的辅助手段,如API调用、插件扩展等。通过接入外部工具(如API、插件)扩展Agent的能力,如ChatPDF解析文档、Midjourney文生图等。

4、四、行动(Action)

行动是Agent将规划与记忆转化为具体输出的过程,包括与外部环境的互动或工具调用。Agent根据规划与记忆执行具体行动,如智能客服回复、查询天气预报、AI机器人抓起物体等。

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二、Agentic Workflow

什么是Agentic Workflow(智能体工作流)?Agentic Workflow是一种新兴的工作流程管理方法,它结合了人工智能(AI)智能体(Agent)来自动化和优化业务流程。

Agentic Workflow以大型语言模型(LLM)为技术基础,通过多个AI Agent的协作,将复杂任务分解为可管理的子任务,并通过迭代优化完成目标的系统。

AI Agent作为核心执行单元,每个Agent都具备特定的功能,如数据分析、决策生成等。通过LLM(大语言模型),Agent实现了“大脑”级别的规划能力。在执行任务时,运用提示工程中的思维链(Chain-of-Thought)和自我反思等技术,来指导Agent分解任务、动态调整策略。同时,构建多Agent协同框架,集成RAG(检索增强生成)等技术,提升Agent处理能力。

Introducing Agentic Document Workflows — LlamaIndex - Build Knowledge  Assistants over your Enterprise Data

链式、并行化、路由工作流是 Workflow 实现标准化的三种典型模式,而 Agent 通过动态决策能力扩展了 Workflow 的应用边界,二者共同构成智能体工作流。

1、链式工作流模式(Chain Workflow)

将多个步骤按线性序列组织,一个步骤的输出作为下一个步骤的输入,形成一个连续的处理链。通过明确的步骤顺序,简化了复杂任务的处理流程。

每个步骤都依赖于上一步的输出,确保了数据的准确性和一致性。

适用场景:任务具有明确顺序,且每个步骤都依赖于前一步的输出,如新闻推荐系统中的内容筛选和排序。

2、并行化工作流模式(Parallelization Workflow)

通过同时执行多个任务或处理多个数据集,提高数据密集型操作的效率。通过并行处理多个任务,显著缩短了整体处理时间。这样能够合理分配计算资源,提高系统的吞吐量。同时易于扩展以处理更大规模的数据和任务。

适用场景:任务可以独立执行且没有相互依赖,需要快速处理大量数据或多个请求,如大数据分析、实时监控和复杂决策支持系统。

3、路由工作流模式(Routing Workflow)

根据输入条件动态指导执行路径,使系统能够在没有预定义序列的情况下适应不同情况。能够根据不同的输入条件选择不同的处理路径,将任务路由到最适合处理的节点,提高了资源利用率。

适用场景:任务处理依赖于输入特征,且不同特征需要不同的处理流程,如金融服务平台根据用户感兴趣的主题将请求路由到不同的API端点。

Workflows and Agents


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### 搭建和配置Agent工作流系统的要素 #### 选择合适的技术框架和支持工具 为了有效搭建Agent工作流系统,选择适当的技术框架至关重要。对于希望集成高级人工智能特性的项目来说,n8n AI Agent 提供了一个强大的解决方案[^4]。此工具允许开发者利用大型语言模型(LLMs)来设计和构建智能体agents),这些智能体不仅能够执行复杂任务,还能理解自然语言指令并作出相应反应。 #### 定义清晰的任务序列与逻辑结构 定义好每一个独立的任务之后,下一步就是规划它们之间的连接方式——即所谓的“工作流”。这涉及到指定各个活动间的先后次序及其相互间的关系,确保整个过程流畅无阻地运行下去[^1]。例如,在订单处理场景下,从接收到最终确认之间存在多个环节需要依次完成;而通过合理安排这些步骤,则可提高效率减少错误发生率[^2]。 #### 实现灵活且高效的组合机制 除了单独考虑各组成部分外,更重要的是要思考怎样把这些元素巧妙结合起来形成一个整体。这意味着不仅要让不同类型的Agents协同作业,还要支持多层嵌套式的操作模式以扩展其功能边界[^3]。当面对更加庞大复杂的业务需求时,这种灵活性就显得尤为关键了。 ```python def create_agent_workflow(agent_type, tasks_sequence): """ 创建特定类型的工作流实例 参数: agent_type (str): 工作流所基于的智能体种类 tasks_sequence (list): 需按顺序执行的任务列表 返回值: dict: 包含新创建工作的基本信息字典对象 """ workflow_info = { 'type': agent_type, 'tasks': [] } for task in tasks_sequence: formatted_task = format_task(task) workflow_info['tasks'].append(formatted_task) return workflow_info def format_task(raw_task_data): """格式化原始数据成为标准形式""" pass # 这里省略具体实现细节 ```
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