• 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。
•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.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。
• 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。
• 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
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。