目录 经典AI代理工作流程为何失败 2025 年的 9 种代理工作流模式 序列智能 并行处理 智能路由 自我完善系统 这些模式如何彻底改变人工智能代理 现实世界的影响和实施最佳实践 结论 AI 代理正处于关键时刻：仅仅调用语言模型已不足以构建可投入生产的解决方案。2025 年，智能自动化将依赖于精心编排的代理工作流——模块化的协调蓝图，将孤立的 AI 调用转化为自主、自适应且自我改进的代理系统。以下九种工作流模式将如何解锁下一代可扩展且强大的 AI 代理。
经典AI代理工作流程为何失败 大多数失败的代理实现都依赖于“单步思维”——期望一次模型调用就能解决复杂的多部分问题。只有当人工智能代理的智能在多步骤、并行、路由和自我改进的工作流程中得到协调时，它才能成功。根据 Gartner 的数据，到 2028 年，至少 33% 的企业软件将依赖于代理式人工智能，但要克服 85% 的失败率，就需要这些新的范式。
2025 年的 9 种代理工作流模式 序列智能 （1）即时链接： 任务被分解为逐步的子目标，每个 LLM 的输出将成为下一步的输入。非常适合需要在多轮对话中保留上下文的复杂客户支持代理、助理和流程。
（2）规划与执行： 代理自主规划多步骤工作流程，按顺序执行每个阶段，审查结果并根据需要进行调整。这种自适应的“计划-执行-检查-行动”循环对于业务流程自动化和数据编排至关重要，它能够提供应对故障的弹性，并提供对进度的精细控制。
并行处理 （3）并行化： 将大型任务拆分为独立的子任务，以便由多个代理或 LLM 并发执行。并行化在代码审查、候选人评估、A/B 测试和构建护栏方面非常流行，它能够显著缩短解决问题的时间并提高共识的准确性。
（4）协调器—工作者： 一个中央“协调器”代理会分解任务，将工作分配给专门的“工作者”，然后汇总结果。这种模式通过利用专业化，为检索增强生成 (RAG)、编码代理以及复杂的多模态研究提供支持。
智能路由 （5）路由： 输入分类决定了哪个专门的代理应该处理工作流程的各个部分，从而实现关注点分离和动态任务分配。这是多领域客户支持和辩论系统的支柱，其中路由功能可实现可扩展的专业知识。
（6）评估器-优化器： 代理之间以连续循环的方式协作：一个代理生成解决方案，另一个代理进行评估并提出改进建议。这实现了实时数据监控、迭代编码和反馈驱动的设计，从而在每个周期内提升质量。
自我完善系统 （7）反思： 代理每次运行后都会自我评估其性能，从错误、反馈和不断变化的需求中学习。反思将代理从静态执行者提升为动态学习者，这对于在以数据为中心的环境中（例如应用程序构建或法规遵从性）实现长期自动化至关重要。
（8）Rewoo： ReACT 的扩展允许代理规划、替换策略和压缩工作流逻辑——减少计算开销并帮助微调，特别是在深度搜索和多步骤问答领域。
（9）自主工作流： 代理不断循环运行，利用工具反馈和环境信号不断自我改进。这是自主评估和动态护栏系统的核心，使代理能够在最少干预的情况下可靠地运行。
这些模式如何彻底改变人工智能代理 协调智能：这些模式将孤立的模型调用统一到智能、情境感知的代理系统中，每个系统针对不同的问题结构（顺序、并行、路由和自我改进）进行了优化。 复杂问题解决：协作代理工作流程解决单个 LLM 代理无法解决的问题，分而治之，获得可靠的业务成果。 持续改进：通过从每一步的反馈和失败中学习，代理工作流程不断发展——为真正自主、自适应智能提供了一条道路。 可扩展性和灵活性：代理可以专门化、添加或交换，从而产生从简单自动化扩展到企业级编排的模块化管道。 现实世界的影响和实施最佳实践 模块化设计：将代理构建为可组合的专用实体。编排模式管理时间、数据流和依赖关系。 利用工具集成：成功取决于代理和外部系统（API、云、RPA）之间的无缝交互，从而能够动态适应不断变化的需求。 关注反馈循环：反思和评估器-优化器工作流程使代理不断改进，提高医疗保健、金融和客户服务等动态环境中的精确度和可靠性。 结论 代理工作流不再是未来概念——它们是当今领先 AI 团队的基石。通过掌握这九种模式，开发人员和架构师可以解锁可扩展、弹性和自适应的 AI 系统，并在实际生产中蓬勃发展。从单步执行到协同智能的转变标志着企业级自动化的曙光，使代理思维成为自主 AI 时代的必备技能。
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