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代理工作流(Agentic Workflows)解析

发布日期:2025-03-29 15:37:03 浏览次数: 1577 来源:全栈书虫
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代理工作流(Agentic Workflows)正在重塑AI自动化的未来。

核心内容:
1. AI代理基本组件及其功能
2. 代理工作流的定义、特性与模式
3. 代理工作流实际用例与优势分析

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

 

一、引言

代理工作流通过赋予 AI 代理结构、目标和适应性,显著提升了任务处理的智能化和自动化水平。本文从 AI 代理的基本组件入手,逐步剖析代理工作流的定义、特性、模式及其实践应用。

二、AI 代理的基本组件

AI 代理是代理工作流的核心,具备以下关键组件:

  1. 1. 大型语言模型(LLM)用于推理和决策
  • • LLM 是 AI 代理的“大脑”,负责理解复杂指令、进行推理并做出决策。
  • • 它能够处理多模态数据(如文本、图像等),并根据任务需求生成输出。
  • 2. 外部工具交互能力
    • • AI 代理通过工具(如网络搜索、数据库查询、API 调用)与现实世界交互。
    • • 工具的选择可以由用户预定义,也可以由代理动态决定,取决于任务复杂性。
  • 3. 记忆能力
    • • 短期记忆:存储对话历史等即时信息,帮助代理确定下一步行动。
    • • 长期记忆:跨会话存储累积知识,实现个性化和性能优化。

    这些组件使 AI 代理能够以有限的人工干预完成复杂任务,并通过学习不断改进。

    三、代理工作流的定义与特性

    1. 定义

    代理工作流是一系列由单个或多个 AI 代理动态执行的连接步骤,旨在实现特定任务或目标。它结合了 AI 代理的推理能力、统计使用能力和记忆功能,将传统工作流转变为响应式、适应性和自我进化的过程。

    2. 与非代理工作流的区别

    • • 非代理 AI 工作流:仅依赖 LLM 根据指令生成输出,例如文本摘要任务,缺乏动态适应性。
    • • 代理工作流:通过代理的自主性(如数据收集、任务执行、决策制定),实现更复杂的目标。

    3. 成为代理工作流的关键特性

    • • 规划:LLM 将复杂任务分解为子任务,并制定最佳执行路径。
    • • 工具执行:利用预定义工具和权限完成具体任务。
    • • 反思与迭代:评估每一步结果,调整计划,直到达成满意结果。

    四、代理工作流的模式

    代理工作流根据任务需求呈现不同的模式:

    1. 1. 单一代理模式
    • • 一个代理负责整个工作流,适合简单任务(如路由选择)。
    • • 优点:结构简单,易于实现。
    • • 缺点:处理复杂任务时可能效率较低。
  • 2. 多代理模式
    • • 多个代理协作完成任务,每个代理专注于特定子任务。
    • • 优点:分工明确,适合复杂场景。
    • • 缺点:需要协调机制,增加系统复杂性。
  • 3. 混合模式
    • • 结合非代理工作流的结构化特性与代理的智能适应性,形成可靠性和灵活性的平衡。

    五、实际用例与示例

    1. 用例

    • • 客户支持:代理自动回复常见问题,动态调用知识库。
    • • 软件工程:代码生成、调试和优化。
    • • 数据管理:数据清洗、分类和增强。

    2. 示例

    • • 动态 RAG(检索增强生成)管道
      • • 代理根据用户查询调整检索策略,结合向量搜索和生成模型,提供精准回答。
    • • 个性化推荐
      • • 代理利用长期记忆分析用户行为,实时调整推荐内容。

    六、代理工作流的优势与挑战

    1. 优势

    • • 自动化与效率:减少人工干预,提升任务处理速度。
    • • 适应性:动态应对新信息或环境变化。
    • • 学习能力:通过记忆优化性能,实现个性化服务。

    2. 挑战

    • • 复杂性:动态工具选择可能增加系统设计难度。
    • • 可靠性:LLM 的推理能力可能导致任务失败,需设计失败恢复机制。
    • • 延迟:代理决策和工具调用可能延长响应时间。

    七、与传统工作流的对比

    工作流类型
    特点
    示例
    传统非 AI 工作流
    固定步骤,无智能适应性
    数据录入流程
    非代理 AI 工作流
    使用 LLM 生成输出,无动态决策
    文本摘要生成
    代理工作流
    动态规划与执行,具有自主性
    智能客服系统


    八、结论

    代理工作流代表了 AI 技术的新前沿,通过整合推理、工具和记忆能力,将静态工作流转变为智能、适应性强的系统。尽管面临复杂性和可靠性等挑战,其在客户支持、软件开发和数据管理等领域的潜力不容忽视。随着 LLM 和向量数据库技术的进步,代理工作流将在未来企业应用中扮演更重要角色。

    参考原文:https://weaviate.io/blog/what-are-agentic-workflows

     


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