LLM - 智能体工作流设计模式

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LLM - AI Agent 五大工作模式详解：构建智能体核心机制

LLM - 初探Agentic AI（自主型 AI）五种模式

引言

随着 2025 年世界人工智能大会的召开，智能体（Agent）已从简单的对话工具演化为支持多角色、多任务协作的复杂系统。如何科学地设计智能体的内部工作流，直接影响系统的可维护性、可扩展性和运行效率。

接下来基于行业最佳实践，梳理六大核心设计模式，帮助架构师和开发者构建稳健、高效的智能体系统。

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一、链式工作流：线性拆解，步步为营

设计逻辑
将复杂任务拆解为一系列有序步骤，前序输出直接作为后续输入，形成单向闭环。

典型案例：企业报告自动生成系统

1. 解析用户查询（如“2024Q2 互联网行业报告”）
2. 数据调取：调用行业数据库、竞品监测接口
3. 初稿生成：基于预定义模板生成含市场规模、趋势分析的文字
4. 校验与修正：校对图表编号、数据准确性
5. 最终输出：将报告导出为 PDF/Word 格式

核心价值

• 降低任务复杂度，简单易测
• 适合标准化、可预测的流程场景，如审批系统、表单自动化

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二、路由式工作流：动态分流，精准处理

设计逻辑
依托决策节点，对输入请求进行分类分流，分配到不同子流程中处理。

典型案例：电商客服工单系统

1. 意图识别（退款、发票、尺码咨询等）

2. 路径分流：

   • 退款类 → 自动审核引擎
   • 技术问题 → 知识库查询
   • 售后类 → 人工客服介入

3. 结果合并：各条路径处理结果统一格式化返回用户

核心价值

• 支撑多入口、多意图场景
• 提升效率，避免“一刀切”处理

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三、评估优化式工作流：闭环迭代，持续精进

设计逻辑
将生成器（Generator）与评估器（Evaluator）串联，通过自动或人工打分反馈，不合格则迭代优化。

典型案例：代码生成系统

1. 代码生成：用户请求“登录接口示例”

2. 静态检查：使用工具（如 SonarQube、ESLint）检测语法和安全漏洞

3. 反馈迭代：

   • 若不合格 → 生成器基于评估器反馈重新生成
   • 直到分数达到预设阈值

核心价值

• 人机协同，保证输出质量
• 适合对准确性和规范性要求高的场景，如法律文书、医疗报告、金融交易

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四、并行式工作流：分而治之，效率倍增

设计逻辑
将任务拆分为多个独立子任务并行执行，通过并发调度缩短整体时长。

典型案例：金融风险监测

1. 任务拆分：按资产类别（股票、外汇、商品）分流
2. 并行计算：多线程/多进程同时调用计算模块，获取风险指标
3. 结果汇总：合并各类风险值，生成实时预警报告

核心价值

• 最大化资源利用率
• 适合海量数据、高并发场景，如实时监控、批量处理

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五、规划式工作流：动态构图，灵活应变

设计逻辑
在执行前进行任务分解、工具匹配与路径规划，并在执行过程中根据状态动态调整。

典型案例：智能项目管理

1. 需求解析：将“权限模块升级”拆解为需求分析、设计文档、开发、测试等子任务
2. 工具匹配：选择合适的 NLP 模型进行需求提取，调用中台 API 生成原型
3. 动态调整：若开发延期，自动触发资源重新分配或调整后续里程碑

核心价值

• 适应多变需求和多角色协作
• 支撑跨团队、跨阶段的复杂业务流程

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六、协作式工作流：分工协同，优势互补

设计逻辑
引入多智能体，分担不同职责，通过协调者（Orchestrator）进行统一管理。

典型案例：银行客服系统

1. 协调者 Agent：解析用户意图（如信用卡盗刷）
2. 技术 Agent：调用风控系统评估风险
3. 文案 Agent：生成回复文本
4. 验证者 Agent：审核合规性
5. 协调者：整合各方结果统一反馈

核心价值

• 突破单一智能体边界，提升系统鲁棒性
• 适合需要多专业协同的场景，如金融审核、医疗诊断

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模式组合

六种模式并非孤立，往往在实战中需要灵活组合。

• 协作式 + 规划式：构建多智能体的动态工作流平台
• 评估优化 + 并行式：在并行任务中引入质量闭环，兼顾效率与精度
• 链式 + 路由式：在标准化流程中增设分流节点，提升灵活性

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总结

1. 明确业务目标：根据业务复杂度选择主流模式
2. 定义标准接口：保证各流程节点可插拔、易扩展
3. 引入监控与评估：实时监控性能和质量指标，快速反馈优化
4. 构建多Agent协同平台：从单体智能体向协作网络进化