智能体（AI Agentic）工作流设计的 6 个核心阶段详解！
在人工智能和自动化日益成熟的今天，设计高效、可靠的智能体（AI Agentic）工作流成为了构建复杂AI应用的关键。一个设计精良的智能体工作流能够确保任务的准确执行、灵活应对变化并持续优化性能。【AI大模型教程】
根据 Jothi Moorthy 提出的框架，以下是智能体工作流设计的 6 个核心阶段及其关键操作。
阶段 1：任务理解与目标定义
这是智能体工作的起点，确保智能体清楚地知道“要做什么”和“做到什么程度”。
• 识别目标与任务 (Identify goal & task)： 明确智能体需要完成的最终目标和具体任务。
• 拆解成子任务 (Break into sub-tasks)： 将复杂的大目标拆分为更小、更易于管理的子任务。
• 定义输入与输出 (Define inputs & outputs)： 明确每个子任务需要的输入数据和期望产生的输出结果。
• 绘制依赖关系 (Map dependencies)： 确定子任务之间的执行顺序和依赖关系（即哪个任务必须在另一个任务之前完成）。
• 设置自主性级别 (Set autonomy level)： 决定智能体在执行任务时，可以有多大的自主决策权，以及何时需要人工干预。
阶段 2：规划与分解
此阶段侧重于为智能体创建一个清晰、灵活的行动蓝图。
• 添加回退路径 (Add fallback paths)： 设计当任务执行失败或遇到意外情况时的备用方案或纠正措施。
• 创建工作流结构 (Create workflow structure (DAG))： 构建有向无环图（DAG）等结构，可视化并管理任务的流程。
• 定义规划者-执行者评估流程 (Define planner-executor evaluation flow)： 确立规划模块和执行模块之间的交互和评估机制。
•优先排序任务 (Prioritize/order tasks)： 根据依赖关系、紧急程度或重要性，确定任务的执行顺序。
• 生成动态计划 (Generate dynamic plan)： 使智能体能够根据实时反馈和上下文变化，动态调整和修改其执行计划。
阶段 3：上下文检索与基础建立
确保智能体拥有执行任务所需的所有相关知识和信息，并使其回答或行动基于可靠的“事实”。
• 获取相关数据与上下文 (Fetch relevant data & context)： 从知识库、数据库或其他来源检索执行任务所需的必要信息。
• 利用检索或记忆 (Use retrieval or memory)： 运用RAG（检索增强生成）技术或内部记忆存储来获取信息。
•确保真实性与准确性 (Ensure truthfulness & accuracy)： 校验检索到的信息的可靠性和正确性。
• 基于上下文进行微调任务 (Ground execution task in context)： 确保智能体的决策和行动与当前上下文信息保持一致。
• 存储中间结果 (Store intermediate results)： 记录任务执行过程中的临时数据，供后续步骤使用。
阶段 4：编排与执行
这是实际执行任务的阶段，涉及对流程的控制和管理。
• 记录行动与结果 (Log actions & results)： 详细记录智能体执行的每一个步骤、调用的工具和产生的结果，便于审计和调试。
• 保持状态一致性 (Maintain state consistency)： 在多步骤或并行任务中，确保工作流的状态信息始终准确和同步。
• 处理异步与流式传输 (Handle async & streaming)： 管理需要并行执行的任务和持续输入/输出的数据流。
• 运行任务（并行/顺序）(Run tasks (parallel / sequential))： 根据规划，以正确的方式执行任务。
• 分配工具或子智能体 (Assign tools or sub-agents)： 确定并调用执行特定任务所需的外部工具或专业的子智能体。
阶段 5：监控与反馈循环
监控智能体的表现，识别问题，并收集用于改进的数据。
• 跟踪进度并检测问题 (Track progress & detect issues)： 实时监控任务的执行状态，并识别瓶颈或失败点。
• 重新规划或重试失败 (Re-plan or retry failures)： 当任务失败时，自动触发重新规划或重试机制。
• 收集指标与反馈 (Gather metrics & feedback)： 收集关于任务成功率、延迟、资源消耗等关键性能指标。
• 通过 RLF/偏好进行优化 (Optimize via RLF / preferences)： 使用强化学习与反馈（Reinforcement Learning from Feedback, RLF）或其他偏好学习机制来调整智能体的行为。
• 持续优化工作流 (Refine workflow continuously)： 基于收集到的反馈和数据，不断改进工作流的设计。
阶段 6：评估与优化
对智能体工作流的整体效果进行全面评估，并实施长期改进。
• 定义 KPI 与基准 (Define KPIs & benchmarks)： 设立可量化的关键绩效指标（KPI）和评估标准。
•自动化改进 (Automate improvements)： 实施自动化系统，根据评估结果自动调整参数或规则。
• 执行治理 (Enforce governance)： 确保智能体的运行符合伦理、法律和组织策略要求。
• 检测漂移/偏差/不准确性 (Detect drift / bias / inaccuracy)： 监控智能体性能是否随时间下降（漂移），或是否存在不公平、不准确的倾向（偏差）。
• 衡量准确性与效率 (Measure accuracy & efficiency)： 定期量化智能体决策的准确性和任务完成的效率。
这个框架提供了一个系统化的方法论，帮助开发者从零开始构建一个稳健、可扩展且持续优化的智能体工作流。
