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智能体工作流

智能体工作流是一种工作方式：AI 不是回答一次问题就结束，而是接收目标后自行拆分步骤、使用工具、检查并修正结果，反复这一过程，直到把工作完成。

关于这个术语

通俗解释 这类似于人不一口气写完报告，而是先拟提纲、查资料、写初稿、再反复阅读修改的工作方式。不同之处在于，AI 可能对何时停止判断失误，从而在同一件事上兜圈子。

工作原理

给定目标后，AI 首先将要做的事拆分为多个步骤。每一步使用检索、代码执行、文件编写等工具，并根据得到的结果决定下一步行动。如果结果未达预期，就自行检查、修改计划并重试。其自主程度各不相同，既有由人预先设定流程、AI 只负责各个步骤的方式，也有连顺序都由 AI 决定的方式。

规划→执行→检查的循环 检查中发现不足时回到规划阶段重试，达成目标后输出结果。

仅靠一次问答，很难妥善完成调研、编程、文档撰写这类多个步骤交织的工作。拆分步骤、确认中间结果并加以修正，即使使用同一个模型，也能得到更准确、完成度更高的结果。因此，当企业试图将 AI 用于实际业务自动化时，这种方式成为了核心。编程智能体和资料调研服务就是典型案例。

步骤越多，时间和成本越高，前面步骤的小错误也可能越往后越被放大。由于会通过工具实际操作系统，需要在沙箱中运行，或设置在重要步骤由人确认的人在回路（Human-in-the-loop）机制。此外，并非所有工作都需要它，对于简单的问题，一次作答反而更快、更准确。

让编程智能体“修复这个 bug”时，它会查找并阅读相关代码，推测原因并修改代码，运行测试，失败则再次修改，如此反复后报告结果。资料调研型 AI 服务同样遵循智能体工作流：把问题拆成细分主题多次检索，将收集到的资料比较、整理后汇编成报告。