什么是Agentic Workflows？Databricks解读智能代理工作流

随着组织超越单提示词的人工智能交互，代理工作流正成为运营层，允许AI代理自主规划、执行和优化多步骤任务。代理工作流不是产生单一输出后停止，而是将推理、工具使用和反馈链接成连续循环，使系统端到端完成复杂目标，且只需最少的人工干预。理解代理AI与生成式AI的区别对于理解这些工作流为何代表着企业运营智能化的重大转变至关重要。

对于设计自主管道的平台架构师、评估人工智能投资的战略领导者以及探索新兴模式的构建者来说，理解代理工作流如何运作是迈向可靠部署的第一步。本指南涵盖其工作原理、组成部分以及在企业环境中发挥最大价值之处。

什么是代理工作流？

代理工作流为一个或多个AI代理指定明确目标、可用资源和完成工作的边界。与响应单个提示的聊天机器人或每次都遵循相同序列的固定自动化不同，代理会根据上下文和中间结果决定下一步行动。

这种灵活性支持复杂任务，如协调系统、综合非结构化数据和管理条件流程。组织可以减少周期时间、限制手动交接，并扩展那些原本需要持续人工路由的工作。可靠执行取决于明确的成功标准、行动护栏、人工审查点和防止错误传播的审计追踪。

代理工作流如何逐步运作

传统自动化脚本遵循固定序列：如果X发生，则执行Y。代理工作流则不同。它在每一步评估上下文，根据中间结果决定下一步做什么，并在发生意外时调整方法。该过程通常分五个阶段展开。

1. 理解问题。工作流接收目标或提示，并将其分解为子目标。AI代理分析请求，识别缺失信息，并确定继续所需资源。
2. 执行诊断步骤。在行动前，代理收集相关数据。它可能会查询数据库、读取文档或调用API以建立情境意识。这是代理工作流与静态管道分道扬镳之处：代理决定哪些诊断步骤是必要的，而不是运行预定的检查表。
3. 自适应地选择和使用工具。根据所学内容，代理从可用工具中选择，无论是代码解释器、搜索引擎、数据转换函数还是其他专用模型。工具选择是动态发生的，而非通过硬编码逻辑。
4. 基于结果迭代。代理评估每个动作的输出。如果结果不完整、不正确或含糊不清，它会循环回去：改进方法、尝试不同工具或请求澄清。这个反馈循环是代理行为的决定性特征。
5. 最终确定输出并从结果中学习。一旦代理确定目标已达成，它交付最终结果。在更先进的实现中，工作流记录有效和无效的部分，将见解反馈到未来的运行中。

这种迭代的、自我纠正的结构是代理工作流与传统自动化的区别。传统管道单次通过要么失败要么成功。而代理工作流会适应。

代理工作流的核心组件

代理工作流不是单一技术。它们由多个组件组装而成，这些组件共同实现自主、多步骤执行。理解这些构建块对于任何评估或设计代理系统的人来说至关重要。

• AI代理。感知环境、做出决策并采取行动的自主实体。每个代理在工作流中扮演特定角色并具备一定能力。
• 大型语言模型（LLM）。大多数代理背后的推理引擎。LLM解释指令、生成计划、综合信息并产生自然语言输出。代理工作流通常使用LLM不仅用于生成，还用于规划和自我评估。
• 工具和集成。代理通过工具与外部系统交互：API、数据库、代码执行器、搜索引擎和专用函数。动态调用工具的能力赋予了代理超越文本生成的实际效用。
• 提示工程。塑造代理行为的指令和上下文。设计良好的提示定义了代理的角色、约束、输出格式和决策边界。
• 反馈机制。允许代理评估自身输出、检测错误并以调整后的策略重试的循环。没有反馈，代理无法自我纠正，工作流便失去其适应性。
• 多代理协作。复杂工作流通常涉及多个具有不同专长的代理。一个代理可能处理数据检索，另一个处理分析，而协调代理管理整体过程。这种模式有时被称为多代理编排。
• 记忆和状态管理。代理需要跟踪各步骤已发生的情况。短期记忆在单次工作流运行中保存上下文。长期记忆在实现后允许代理从先前的执行中回忆模式和结果。

代理工作流如何重塑企业运营

代理工作流将自动化扩展到结构化、可重复任务之外。它们允许组织自动化涉及歧义、变化条件和跨系统协调的过程。

传统自动化在可预测任务中仍然有价值，如移动数据、触发警报和生成定期报告。Agentic工作流将这些能力扩展到以前过于复杂或变化多端而无法完全自动化的流程中。

预计采用速度将加快。根据Gartner，到2028年，33%的企业软件应用将包含agentic AI，而2024年这一比例不足1%。预计的增长表明，软件将能够代表用户行动，而不仅仅是响应命令。

组织可以在现有模型、数据管道和治理框架上构建agentic工作流。主要变化在于如何编排这些组件来规划、决策和行动。

AI代理为工作流自动化带来的关键能力

AI代理在工作流中有用，不仅在于其生成文本的能力，更在于一系列能力组合，使其能够作为流程中的自主参与者运作。Agentic BI提供了这些能力如何转化为实际产品体验的一个例子。

感知与数据收集

代理通过摄入来自多个来源的数据来观察环境：数据库、API、文档、实时流和用户输入。这个感知步骤是主动的，不是被动的。代理确定需要什么信息并去检索，而不是等待数据推送。

决策与推理

一旦代理收集到上下文，它会推理下一步做什么。这涉及评估选项、权衡利弊并选择行动方案。在agentic工作流中，这种推理发生在运行时，这意味着代理的决策由具体情况塑造，而非静态规则集。

任务执行与问题解决

代理通过调用工具、编写代码、转换数据或生成输出来执行决策。当任务失败或产生意外结果时，代理可以诊断问题并尝试不同方法。这种问题解决能力使得agentic工作流能够处理传统自动化无法处理的边缘情况。

沟通与协作

在多代理工作流中，代理需要相互沟通：传递结果、请求帮助或升级决策。当需要监督时，它们也与人类沟通。有效的代理沟通是结构化和有目的的，而不是为了聊天而聊天。