【AI知识点】什么是 Agentic Workflows？

推荐语

探索AI领域的新概念：Agentic Workflows，了解其如何通过智能体动态完成复杂任务。

核心内容：
1. Agentic Workflows的定义与核心能力
2. Agentic Workflows与传统工作流的区别
3. Agentic Workflows的三种智能模式：规划、工具使用和反思

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

最近在weaviate的博客看到一篇介绍Agentic Workflows的文章，写得非常好，介绍给大家。

如果说 Agent 是行动的智能体，那 Workflows 就是它完成任务的路径。今天就来聊聊这个组合背后的逻辑、能力，以及我觉得它很有潜力的原因 ✨。

Workflows 是什么？

先说说 Workflows。工作流其实我们每天都在用——比如填表、审批、自动报销，规则固定、步骤明确。

但是，一旦任务变得复杂，比如“修复一个Bug”、“调研一个主题”、“分析市场走势”——就不是一步步执行就能搞定了，而是需要：

✅ 判断 

✅ 检索

✅ 反思 

✅ 多步执行

这时候，传统自动化就捉襟见肘，而 Agentic Workflows 就开始发光了 ?

? 什么是 Agentic Workflows？

一句话：

Agentic Workflows = AI代理动态完成一系列任务的流程。

它不像普通 LLM 那样一次性回答，而是持续规划 → 使用工具 → 自我反思 → 再行动。

想象一下，有个“自动化实习生”，他不光能回答你的问题，还会自己拆解任务、找工具、看结果、改进方案，直到完成目标。

? 一个 Agent 是怎么动起来的？

Agentic Workflows 背后，其实是一个完整的“AI行为系统”：

? 推理能力

像人一样思考、拆解复杂任务（task decomposition）、规划步骤。

工具使用能力

接入搜索引擎、数据库、API、代码执行器等，比如你问“这段代码有啥问题？”，它可以先运行一下再回答。

记忆能力

记住上一次的对话或失败经验，避免重复犯错，实现个性化。

简单说：这不是一个“问答机器人”，而是一个具备行动链的“AI助手”。

工作流里有哪些“智能模式”？

这里特别有趣，Agentic Workflows 有三种非常有代表性的工作模式：

1. 规划模式（Planning Pattern）

复杂问题先拆解，比如“重构一段代码” → 分成阅读、诊断、重写、测试四步。

2. 工具使用模式（Tool Use Pattern）

它不是“闭门造车”，可以去查资料、调数据库、执行代码、甚至发邮件！

3. 反思模式（Reflection Pattern）

结果不满意？自己反省！看哪里错了，再改一轮，不需要你一直盯着。

我个人非常喜欢反思机制，尤其在编程类任务里，感觉 AI 真正在“学会”东西。

✨ 应用场景：你真的会用，才是关键！

讲几个我觉得特有潜力的用例场景：

? Agentic RAG

不是简单从知识库拉数据，而是会拆解查询、判断信息是否靠谱、不行就重写问题。 ? 深度问答、法律、医疗都能用上。

Agentic 研究助手

像 Perplexity Deep Research、GPT-4 Turbo 浏览器版：能多轮搜索+整合+输出完整结论，像一个实习研究员。

 Agentic 编程助手

比如 Claude Code、Cursor 的 Agent，自己写代码，运行出错还会自己查错改写，还能帮你发 PR（对，就是 Pull Request）。

传统流程相比，它有哪些优势？

✅ 适应性强：规则不是写死的，会动态应对变化 

✅ 能学会错：越用越聪明，不重复错误 

✅ 处理复杂任务：多步、多工具协同，比一次性问答靠谱多了 

✅ 可以规模化：一个 Agent 不够用？配个“代理团队”！

⚠️ 但也不是万能的……

也要提醒自己：不是所有问题都需要“智能代理”。

❌ 简单任务用它是大材小用 

❌ 越智能越难控，权限必须设清楚 

❌ 涉及敏感决策不能完全交给 AI

我的经验是：越复杂的任务，越值得用 Agentic Workflow；越重复的流程，越适合传统自动化。

 总结一句话：

Agentic Workflow = 用AI Agent来动态完成任务的Workflow

它不再是“工具”，更像是“行动者”。

如果你也在探索用 AI 自动编程、构建助手、构建 AI 应用，我推荐你关注这个概念——它很可能是 Agent 应用的未来主线之一 ?