2025年世界人工智能大会（WAIC）刚刚闭幕，今年观展最大的关键字是智能体——从医疗领域的"全病程智能诊疗助手"到工业场景的"产线动态调度Agent"，从政务大厅的"多业务协同办理终端"到消费端的"跨平台智能客服中枢"，几乎每个展台的演示都在诠释一个趋势：智能体正从"能对话的工具"进化为"会协作、能决策的系统"。

也就是说，智能体（Agent）正从单一功能工具进化为复杂任务处理系统。但面对客服对话、数据分析、流程自动化等多样化场景，如何让智能体在动态环境中稳定、高效地完成任务？答案藏在「工作流设计模式」中——这些经过验证的架构模板，如同软件开发中的设计模式，能帮产品经理和智能体设计者快速搭建鲁棒的智能系统，避免重复造轮子。

结合近期关于智能体的研究和设计实践，梳理了智能体工作流的六大核心设计模式，希望作为后续设计智能体的思维方法：

一、链式工作流（Chain Workflow）：线性拆解，步步为营

设计逻辑

将复杂任务拆解为「输入→处理→输出」的线性步骤链，前序步骤的输出直接作为后序输入，形成单向流程闭环。

实现方式

步骤设计：明确任务节点（如意图识别→数据检索→内容生成→格式校验）

数据流转：通过API或中间件实现步骤间参数传递

控制流：严格按顺序执行，无分支或循环（特殊场景可增加条件判断节点）

典型案例：企业报告自动生成系统

某金融分析平台需为用户生成行业周报：

意图识别：解析用户查询（如“生成2024Q2互联网行业竞争报告”）

数据检索：从数据库调取行业数据、竞品动态、财务指标

内容生成：基于模板填充数据，生成初稿（含市场规模、趋势分析）

格式校验：检查图表编号、数据准确性、语言流畅度

适用场景

任务流程明确且无分支（如单据审批、内容生成）

需逐步精炼输出（前序步骤为后序提供高质量输入）

核心价值：降低复杂度，便于调试与监控，适合标准化程度高的任务。

二、路由式工作流（Routing Workflow）：动态分流，精准处理

设计逻辑

通过「决策节点」对输入信息进行分类，将任务分配至专属处理路径，实现“不同问题不同解”。

实现方式

决策规则：基于规则引擎（如金额阈值、关键词匹配）或模型能力（LLM语义分类、意图识别）

路径分支：定义多条独立处理链路（如客服场景的“退款处理”“技术支持”“通用回复”）

结果收敛：各分支最终汇聚至统一出口

典型案例：智能客服工单分类系统

某电商平台客服机器人需处理300+类用户咨询：

意图判断：用户输入“申请退款”“发票开具”“尺码咨询”等不同诉求

路由决策：

退款类→触发退款流程引擎（自动审核订单状态）

技术类→转接人工客服知识库（预设解决方案库）

常规类→直接调用标准化回复模板

流程结束：各路径处理完毕后统一反馈用户

适用场景

任务入口多样但可分类（如多轮对话分流、文档类型识别）

需按优先级/复杂度分配资源（如紧急工单优先处理）

核心价值：避免“一刀切”处理，提升任务匹配效率，减少无效流程。

三、评估优化式（Evaluator-Optimizer）：闭环迭代，持续精进

设计逻辑

构建“生成→评估→优化”的反馈闭环，通过评估器动态校验生成结果，驱动生成器迭代改进。

实现方式

生成器：负责内容创作（如代码生成、文案撰写）

评估器：制定评分标准（如语法正确性、逻辑完整性、业务合规性）

优化循环：评估不通过则返回生成器重试，直至达标或触发人工介入

典型案例：代码辅助生成平台

某开发者工具链中的智能编码助手工作流程：

初稿生成：根据用户需求（如“实现用户登录接口”）生成Python代码

静态评估：代码检查工具扫描语法错误、安全漏洞、命名规范

人工审核：若评估未通过，提示开发者修正方向（如“缺少异常处理”）

迭代优化：结合人工反馈，生成器调整代码逻辑，重新提交评估

适用场景

对输出质量要求极高的任务（如代码、法律文书、医疗报告）

需平衡自动化与人工干预（避免“黑盒输出”风险）

核心价值：通过人机协同迭代，逐步提升智能体输出精度，降低试错成本。

四、并行式工作流（Parallel Workflow）：分而治之，效率倍增

设计逻辑

将任务拆解为无依赖关系的子任务，通过并行计算同时处理，最终合并结果，大幅缩短耗时。

实现方式

数据分片：按特征（如用户ID、时间区间）或算力需求拆分任务

并行执行：各子任务独立运行（可部署在不同计算节点）

结果聚合：通过归约操作（如求和、排序、合并报表）整合输出

典型案例：金融风险实时监测系统

某投资平台需分析股票、外汇、商品市场的百万级数据流：

数据分片：按资产类别拆分为“股票策略”“外汇波动”“大宗商品”三个子任务

并行处理：

子任务1：调用股票模型计算持仓风险值

子任务2：通过外汇引擎监测汇率异常波动

子任务3：基于商品数据进行供应链风险预警

结果合并：汇总各维度风险分数，生成实时预警报告

适用场景

任务包含独立子模块（如多模态分析中的文本/图像/语音处理）

对处理时效敏感（如实时监控、高频交易）

核心价值：突破串行瓶颈，计算资源利用率提升N倍，适合大规模数据处理。

五、规划式工作流（Planning Pattern）：动态构图，灵活应变

设计逻辑

像人类规划项目一样，通过“任务分解→资源匹配→动态调整”三步法，构建可适应变化的任务执行路径。

实现方式

任务分解（Task Decomposition）：将复杂目标拆解为原子级子任务（如“项目管理”→“需求收集→排期→开发→验收”）

工具选择（Tool Orchestration）：根据子任务特性匹配最优工具（如API调用、数据库查询、模型推理）

执行监控与修正：实时追踪进度，遇异常时重新规划路径（如节点失败时切换备用工具）

典型案例：智能项目管理助手

某团队使用智能体协调多角色协作完成SaaS产品迭代：

需求拆解：将“用户权限模块升级”拆解为“需求文档解析→技术方案设计→前端开发→测试用例编写”

资源调度：

文本解析→调用NLP模型提取关键需求

方案设计→关联公司技术中台API库

开发任务→分配至对应工程师并跟踪进度

动态调整：若开发延期，自动触发“加配测试资源”“简化非核心功能”等备选方案

适用场景

多步骤、多角色协作的复杂项目（如产品迭代、活动策划）

环境动态变化需实时响应（如资源不足、需求变更）

核心价值：将“经验驱动”转化为“规则+模型驱动”，提升复杂任务的可控性。

六、协作式工作流（Collaborative Workflow）：分工协同，优势互补

设计逻辑

模拟人类团队分工，通过多个智能体扮演不同角色（协调者、执行者、验证者），形成“分工-协作-闭环”的社会化工作模式。

实现方式

角色定义：明确各智能体职责（如调度Agent、执行Agent、质检Agent）

通信机制：通过标准化协议（如消息队列、共享知识库）实现信息交互

流程编排：定义角色间触发动作（如执行者完成任务后通知验证者）

典型案例：智能客服工单处理系统

某银行客服中心部署多智能体协作网络：

协调者Agent：接收用户投诉，解析问题类型（如“信用卡盗刷”“理财咨询”）

执行者Agent：

技术组Agent：调用风控系统查询交易记录

文案组Agent：生成标准化回复话术

验证者Agent：交叉核验执行结果（如回复是否符合监管要求、数据是否完整）

用户交互：协调者整合多Agent输出，形成最终解决方案并回复客户

适用场景

需多维度专业能力支撑的任务（如法律咨询、医疗诊断）

强调流程合规性与结果可靠性（如金融审核、保险理赔）

核心价值：突破单一智能体能力边界，通过分工降低单个节点复杂度，提升系统鲁棒性。

总结：让工作流设计成为智能体的“乐高积木”

六种设计模式并非孤立存在，实际应用中常组合使用（如“协作式+规划式”构建复杂业务流程）。产品经理与智能体设计者需掌握其核心逻辑：

链式 解决“如何按顺序做”

路由式 解决“如何分类做”

评估优化式 解决“如何做好并改进”

并行式 解决“如何快速做”

规划式 解决“如何灵活规划”

协作式 解决“如何分工协同”

掌握这些模式，本质是构建智能体的“元能力”——让系统能在不同场景下快速重组、高效运转。下次面对新需求时，不妨先问：“这个问题更适合用哪种工作流模式？能否通过组合模式实现降本增效？”

行动建议：从单一模式入手实践，逐步积累可复用的工作流组件库，最终形成属于团队的智能体设计方法论。毕竟，好的工作流设计，才是智能体从“能用”走向“好用”的关键密码。

延伸思考：当智能体工作流与大模型能力深度融合（如动态生成子任务、自主优化路由规则），未来的工作流设计将更强调“模型驱动”而非“规则驱动”。保持对技术趋势的敏感度，才能让这些经典模式在AI时代持续进化。