Agent Workflow Patterns

定义

Agent Workflow Patterns（智能体工作流模式）是指在构建和编排 AI 智能体（Agent）时常用的、经过验证的任务执行与决策流程设计模式。这些模式定义了智能体如何分解任务、选择工具、管理上下文以及处理执行过程中的各种分支场景，是构建可靠、可维护智能体系统的核心抽象。

核心模式类型

1. 顺序执行模式（Sequential Execution）

最简单的流程模式，智能体按照预定义顺序逐步执行每个步骤，前一步的输出作为后一步的输入。适用于步骤之间有强依赖关系、流程固定的场景。

2. 并行执行模式（Parallel Execution）

智能体同时启动多个独立任务，待所有任务完成后汇总结果。适用于任务之间无依赖、可以充分利用计算资源的场景，可显著降低总体执行时间。

3. 条件分支模式（Conditional Branching）

基于中间结果或环境状态，智能体动态选择不同的执行路径。类似于编程中的 if-else 逻辑，使智能体能够根据实际情况做出响应式决策。

4. 循环迭代模式（Iterative Loop）

智能体重复执行一组操作直到满足退出条件（如达到最大迭代次数、结果满足质量阈值）。常用于搜索、推理、反思等需要渐进优化的任务。

5. 计划-执行模式（Plan-and-Execute）

智能体先制定完整执行计划，再按计划逐步执行。计划阶段可以调用推理能力，执行阶段专注于工具调用。这种分离使复杂任务更容易管理和调试。

6. 监督者模式（Supervisor Pattern）

一个主智能体（监督者）负责任务分配和结果协调，多个子智能体负责具体执行。监督者根据任务性质动态选择合适的子智能体，实现灵活的任务编排。

7. 反思模式（Reflection Pattern）

智能体在执行过程中或完成后，对自身行为和输出进行评估，发现问题后主动修正。这是一种关键的自我改进机制，有助于提升输出质量和可靠性。

应用场景

• 复杂任务自动化：将多步骤业务流程编排为自动化工作流
• 研究分析：并行抓取多个数据源后进行综合分析
• 代码生成与审查：迭代式生成代码并通过审查反馈优化
• 多智能体协作：多个专业智能体协同完成跨领域任务

简短示例

一个简单的 计划-执行模式 示例：用户请求"帮我总结这篇长文章"，智能体首先制定计划：

1. 提取文章核心观点
2. 识别关键数据和论据
3. 生成结构化摘要

随后按计划依次执行各步骤，最终输出用户需要的摘要内容。