深度解析智能体工作流(Agentic Workflows)：核心概念、模式与应用

　　本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

　　本文系统解析智能体工作流（Agentic Workflow），结合AI智能体的推理、工具与记忆能力，实现复杂任务的动态执行。内容涵盖核心概念、关键模式及实际应用，帮助读者全面理解其价值与挑战。

　　本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。文中我也会插入一些技术文档，帮助大家更好的学习

　　随着基座模型的不断更新成熟，智能体工作流（Agentic Workflow）已成为AI领域的热点，它将AI智能体（AI Agent）的推理能力与结构化工作流结合，实现复杂任务的半自主执行。AI智能体结合了大型语言模型（LLM）的推理、工具交互和记忆能力，赋予工作流动态性和适应性。与传统的确定性工作流或非智能体AI工作流相比，智能体工作流能处理更高复杂度的任务。今天我将系统解析其核心概念，并通过实际模式和应用案例展示其价值。希望能给各位一些启发，如有更好的意见，欢迎指出，共同探讨学习。

　　AI智能体是集推理（Reasoning）、工具（Tools）和记忆（Memory）于一体的系统。它利用LLM的动态决策能力，在有限人类干预下完成任务。以下是三大组件的详细说明：

　　：AI智能体通过LLM执行规划（Planning）和反思（Reflecting）。规划涉及任务分解（Task Decomposition），即将复杂问题拆解为可执行的子任务，以提高准确性和减少幻觉。反思则允许智能体评估行动结果，并迭代调整策略。例如，在修复软件错误时，智能体会分解任务为识别错误、生成解决方案和测试修复。

　　ps：由于文档篇幅有限，我这里还整理了一篇更详细的AI Agent技术文档，深度解析AI Agent与LLM、RAG的技术核心，帮助各位粉丝更好的学习，粉丝朋友自取：《想要读懂AI Agent（智能体），看这里就够了》

　　智能体工作流是由一个或多个智能体动态执行的任务序列，强调自主规划、工具使用和反思迭代。它与非智能体工作流的区别在于其“智能体性”（Agentic）：

　　实际项目中采用智能体式RAG（如Replit或Microsoft Copilot）以提升信息质量，但需权衡延迟增加的风险。

　　：通过微调LLM和工具（如网页浏览），智能体执行深度研究：综合信息、识别趋势并生成报告。它动态调整计划，并请求用户澄清，适用于市场分析等场景。

　　：超越代码生成，智能体与环境交互：执行代码、调试并提交更改（如GitHub Copilot进阶版）。记忆机制允许从错误中学习，提高长期效率。

　　智能体工作流代表了AI自动化的前沿，通过整合推理、工具和记忆，实现复杂任务的半自主执行。核心模式如规划、工具使用和反思可灵活组合，应用在RAG、研究和编码等场景。尽管其灵活性提升效率，但需平衡复杂性和可靠性。好了，今天的分享就到这里，点个小红心，我们下期见。

　　AI Compass前沿速览：Qoder Agentic编程、vivo Vision头显、AIRI桌面伴侣、RM-Gallery奖励模型平台

　　AI Compass前沿速览：Qoder Agentic编程、vivo Vision头显、AIRI桌面伴侣、RM-Gallery奖励模型平台

　　本文深入解析Agentic AI协议的四大核心协议——MCP、A2A、ACP与ANP，涵盖技术特性、应用场景及选型指南，助你掌握多代理协作系统构建要点。

　　本文深入探讨了在 Agentic AI 时代，记忆（Memory） 作为智能体核心能力的定义、构建与技术演进。

　　想象一下，你有个超级聪明的AI朋友，但它不知道你想要什么。本文用最轻松的方式告诉你，如何通过四种不同的教学姿势，让AI秒懂你的需求，从完全不懂到心有灵犀，一步步成为你的最佳拍档！

　　超越Prompt Engineering：揭秘高并发AI系统的上下文工程实践

　　本文系统解析AI工程范式从Prompt Engineering到Context Engineering的演进路径，深入探讨RAG、向量数据库、上下文压缩等关键技术，并结合LangGraph与智能体系统架构，助力开发者构建高可靠AI应用。

　　本文系统讲解大型语言模型（LLM）核心技术与开发实践，涵盖基础概念、模型架构、训练方法、应用策略与伦理安全，适合AI开发者全面学习与参考。

　　网络安全实战攻防演习历经9年发展，已成为检验安全体系、洞察威胁趋势的重要手段。攻击呈现实战化、体系化特征，APT、0day、勒索攻击等手段升级，AI、大数据等新技术带来新风险。攻击入口多元化、工具智能化、API成重点目标，“AI+人工”协同攻击加剧威胁。面对挑战，企业需构建纵深防御体系，从被动防御转向主动对抗。瑞数信息通过动态安全技术与AI融合，实现0day防护、漏扫干扰、勒索应急等能力，打造WAAP超融合平台，助力关键基础设施构建智能、协同、前瞻的主动防御体系。

　　【项目实战】通过LLaMaFactory+Qwen2-VL-2B微调一个多模态医疗大模型

　　ollama + qwen2.5-coder + VS Code + Continue 实现本地AI 辅助写代码

　　2025年前端框架是该选vue还是react？有了大模型-例如通义灵码辅助编码，就不用纠结了！vue用的多选react，react用的多选vue

　　用 LangChain4j+Ollama 打造 Text-to-SQL AI Agent，数据库想问就问

　　豆蔻妇科大模型宣布在妇产科正高考试中成绩超越GPT-5，同时正式开放试用

　　深度解析智能体工作流(Agentic Workflows)：核心概念、模式与应用