收藏备用！智能体（AI Agentic）工作流设计6大核心阶段，大模型入门必看

原创于 2026-01-02 14:00:00 发布 · 857 阅读

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在人工智能与自动化技术深度融合的当下，构建高效、可靠的智能体（AI Agentic）工作流，已然成为开发复杂AI应用的核心突破口。对于刚入门大模型的开发者或想要落地AI应用的程序员来说，一套设计精良的智能体工作流，不仅能保障任务精准落地，还能让系统灵活应对动态场景，实现性能的持续迭代优化——这也是从“使用大模型”到“驾驭大模型”的关键一步。

本文将基于Jothi Moorthy提出的经典框架，为大家拆解智能体工作流设计的6个核心阶段，每个阶段配套关键操作指南，兼顾理论体系与实践落地，小白也能轻松理解上手。

一、阶段1：任务理解与目标定义——找准方向再出发

这是智能体工作流的“起点锚点”，核心目标是让智能体清晰明确“要做什么”“做到什么标准”，避免因目标模糊导致后续执行偏差。对于开发者而言，这一步也是梳理需求、规避开发返工的关键环节。

识别目标与任务（Identify goal & task）：明确智能体的最终交付目标与具体执行任务，比如“完成客户咨询工单分类”的目标下，具体任务可拆解为“提取工单关键词”“匹配分类标签”等。
拆解成子任务（Break into sub-tasks）：将复杂大目标拆分为颗粒度更小、可独立执行的子任务。建议遵循“单一职责”原则，确保每个子任务只聚焦一件事，降低执行难度。
定义输入与输出（Define inputs & outputs）：明确每个子任务的输入数据源（如工单文本、历史分类数据）和输出格式（如结构化标签、分类置信度），为后续开发提供清晰的接口规范。
绘制依赖关系（Map dependencies）：梳理子任务间的执行顺序，比如必须先“提取工单关键词”，才能进行“匹配分类标签”，通过流程图可视化依赖关系，避免执行逻辑混乱。
设置自主性级别（Set autonomy level）：界定智能体的自主决策边界，比如简单分类任务可完全自主执行，而高风险的“客户投诉工单升级”则需设置人工审核节点，平衡效率与风险。

二、阶段2：规划与分解——打造灵活的行动蓝图

如果说上一阶段是“定方向”，这一阶段就是“画路线”。核心是构建一套清晰、可动态调整的行动方案，确保智能体在复杂场景下也能有序执行。

添加回退路径（Add fallback paths）：提前预设异常处理方案，比如当“关键词提取失败”时，自动触发“重新解析文本”或“调用备用提取工具”的回退机制，避免流程中断。
创建工作流结构（Create workflow structure (DAG)）：采用有向无环图（DAG）构建工作流结构，直观呈现任务流转逻辑，同时便于后续的流程管理与维护（注：DAG是智能体工作流的常用结构，能有效避免任务循环依赖）。
定义规划者-执行者评估流程（Define planner-executor evaluation flow）：明确“规划模块”与“执行模块”的协同逻辑，比如规划模块生成任务清单后，执行模块每完成一个子任务，都需向规划模块反馈结果，由规划模块评估是否进入下一环节。
优先排序任务（Prioritize/order tasks）：结合任务依赖关系、紧急程度（如高优先级投诉工单优先处理）、资源占用情况，确定任务执行顺序，提升整体流程效率。
生成动态计划（Generate dynamic plan）：支持智能体根据实时反馈调整计划，比如当检测到“分类准确率低于阈值”时，自动插入“重新训练分类模型”的子任务，让工作流具备自适应能力。

三、阶段3：上下文检索与基础建立——筑牢数据支撑底座

智能体的高效执行离不开可靠的信息支撑，这一阶段的核心是确保智能体“有料可用”，且所用信息真实、准确，为后续执行环节筑牢数据底座。对于大模型应用来说，这也是提升输出可靠性的关键步骤。

获取相关数据与上下文（Fetch relevant data & context）：从知识库、业务数据库、实时数据流等来源，检索执行任务所需的相关信息，比如处理客户工单时，需获取该客户的历史交互记录、产品相关知识库内容。
利用检索或记忆（Use retrieval or memory）：结合RAG（检索增强生成）技术（小白可理解为“大模型+外部知识库检索”）或智能体内部记忆模块，快速精准获取信息，避免大模型“幻觉”问题。
确保真实性与准确性（Ensure truthfulness & accuracy）：通过交叉验证（如对比多个数据源的信息）、权威校验（如引用官方知识库内容）等方式，校验检索信息的可靠性，避免基于错误信息做出决策。
基于上下文进行微调任务（Ground execution task in context）：根据检索到的上下文信息，微调子任务的执行参数，比如针对不同行业的客户工单，调整关键词提取的权重规则。
存储中间结果（Store intermediate results）：记录任务执行过程中的临时数据（如提取的关键词、中间分类结果），既便于后续步骤调用，也能为问题排查、流程优化提供追溯依据。

四、阶段4：编排与执行——推动任务落地执行

这是智能体工作流的“核心执行环节”，重点是实现任务的有序调度、过程管控与结果记录，确保规划好的方案能精准落地。

记录行动与结果（Log actions & results）：详细日志化每一步操作，包括调用的工具、输入输出数据、执行耗时、结果状态等，这些日志不仅是审计的重要依据，也是后续调试优化的核心数据。
保持状态一致性（Maintain state consistency）：在多任务并行、跨模块协同的场景下，确保工作流的状态信息（如任务完成进度、资源占用情况）实时同步，避免因状态混乱导致任务冲突。
处理异步与流式传输（Handle async & streaming）：支持异步任务执行（如后台批量处理历史工单）和流式数据传输（如实时接收新工单数据流），提升工作流的并发处理能力。
运行任务（并行/顺序）(Run tasks (parallel / sequential))：严格按照规划的执行顺序，实现任务的并行或顺序执行，比如“提取不同类型工单的关键词”可并行执行，提升整体效率。
分配工具或子智能体（Assign tools or sub-agents）：根据任务特性，合理分配执行资源，比如让“文本提取子智能体”处理关键词提取，调用“表格处理工具”生成分类统计报表，实现专业分工提升效率。

五、阶段5：监控与反馈循环——动态修正优化方向

智能体工作流不是“一建了之”，而是需要持续监控与调整。这一阶段的核心是建立“监控-反馈-修正”的闭环，及时发现问题、解决问题。

跟踪进度并检测问题（Track progress & detect issues）：实时监控任务执行进度，通过预设的告警规则（如任务超时、准确率不达标），及时发现执行瓶颈或失败节点。
重新规划或重试失败（Re-plan or retry failures）：针对失败的任务，自动触发重试机制（如网络波动导致的工具调用失败）；若重试失败，则启动重新规划流程，调整任务执行方案。
收集指标与反馈（Gather metrics & feedback）：收集关键性能指标（KPI），如任务完成率、执行耗时、准确率、资源占用率等，同时收集人工反馈（如分类结果的人工校验意见），为优化提供数据支撑。
通过 RLF/偏好进行优化（Optimize via RLF / preferences）：利用强化学习与反馈（RLF）技术，结合人工偏好数据，调整智能体的决策逻辑，比如根据人工修正的分类结果，优化模型的分类规则。
持续优化工作流（Refine workflow continuously）：基于监控数据和反馈信息，迭代优化工作流结构，比如合并重复子任务、调整任务优先级规则、新增高效工具等。

六、阶段6：评估与优化——实现长期迭代升级

这是工作流设计的“收尾与升华”阶段，核心是对工作流的整体效果进行全面评估，建立长期优化机制，确保智能体持续适配业务需求变化。

定义 KPI 与基准 (Define KPIs & benchmarks)：设立可量化的评估标准，比如“工单分类准确率≥95%”“任务平均执行耗时≤30秒”，同时设定行业或内部基准值，明确优化方向。
自动化改进 (Automate improvements)：搭建自动化优化系统，比如当检测到“准确率低于基准值”时，自动触发模型微调、参数调整等优化操作，减少人工干预成本。
执行治理 (Enforce governance)：确保智能体的运行符合伦理规范、法律法规和企业内部策略，比如对客户隐私数据的处理符合数据安全法要求，避免合规风险。
检测漂移/偏差/不准确性 (Detect drift / bias / inaccuracy)：长期监控智能体性能，及时发现数据漂移（如客户工单主题变化导致分类准确率下降）、决策偏差（如对某类客户工单分类不公）、结果不准确性等问题。
衡量准确性与效率 (Measure accuracy & efficiency)：定期全面评估智能体的决策准确性和任务执行效率，结合业务场景迭代优化目标，实现工作流的长期升级。

对于想要入门大模型、落地AI应用的开发者来说，这套智能体工作流框架提供了一套系统化的方法论。从目标定义到最终优化，每个阶段都有明确的核心目标与操作指南，能帮助你从零开始构建稳健、可扩展的智能体系统。建议收藏本文，在实际开发中对照参考，逐步掌握智能体工作流的设计精髓～

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