2025-04-02-【大模型】创建和编排AI智能体工作流

1. 核心概念解析

1.1 什么是 AI Agent (智能体)？

大模型 Agent 是具备环境感知、自主理解、决策制定及执行行动能力的智能实体。如果说 LLM（大语言模型）是“大脑”，那么 Agent 就是给大脑装上了“五官”和“四肢”。

核心公式：

Agent = LLM（大脑）+ Planning（规划）+ Memory（记忆）+ Tools（工具）

• 规划 (Planning)：任务拆解（CoT）、自我反思（Reflection）。
• 记忆 (Memory)：短期记忆（上下文）、长期记忆（向量数据库）。
• 工具 (Tools)：API 调用、联网搜索、代码执行器。
• 行动 (Action)：输出结果、操作软件、控制硬件。

1.2 什么是智能体工作流 (Agentic Workflow)？

智能体工作流是指通过预定义的流程路径，将 LLM 的自主能力与确定性的逻辑编排结合起来的系统。

• 传统工作流：A -> B -> C，路径固定，僵化。
• 智能体工作流：A -> (LLM 判断) -> B 或 C，具备灵活性和容错性。

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2. 智能体设计模式 (Design Patterns)

吴恩达教授及业界总结了五种主流的 Agent 设计模式，从简单到复杂：

2.1 增强型 LLM (Zero-shot / Few-shot)

最基础的模式。通过 Prompt Engineering 激发模型能力，结合 RAG（检索增强生成）引入外部知识。

• 场景：简单问答、文档摘要。

2.2 提示链 (Prompt Chaining)

将一个复杂任务拆解为多个顺序执行的 LLM 调用。上一步的输出作为下一步的输入。

• 场景：先生成大纲，再生成正文，最后润色。

2.3 路由 (Routing)

LLM 作为一个分类器，根据用户意图将请求分发给不同的下游处理模块（或不同的模型）。

• 场景：客服系统（售后问题 -> 售后 Agent；售前咨询 -> 销售 Agent）。

2.4 并行化 (Parallelization)

同时运行多个 LLM 实例处理任务的不同部分，最后汇总结果。

• Sectioning：将长文档切片处理。
• Voting：让多个模型给出答案，通过投票选出最佳结果。

2.5 协调器-工作者 (Orchestrator-Workers)

一个中心化的“协调器”LLM 负责分解任务并分发给不同的“工作者”LLM，最后收集结果。

• 场景：编写软件（协调器规划架构，工作者 A 写前端，工作者 B 写后端）。

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3. MCP vs Agent：理解新协议

3.1 什么是 MCP (Model Context Protocol)？

MCP 是由 Anthropic 推出的开放标准，旨在解决 LLM 连接外部数据（本地文件、数据库、API）的标准化问题。它就像 AI 时代的 USB 协议。

3.2 核心对比

维度	传统 Agent 工具调用	MCP (Model Context Protocol)
连接方式	针对每个工具单独编写适配代码 (Hardcode)	标准化接口，一次开发，处处运行
扩展性	低，每加一个工具都要改代码	高，只需安装对应的 MCP Server
维护成本	高，API 变动需同步修改 Agent	低，由 MCP Server 维护方更新
角色定位	Agent 是工具的使用者和集成者	MCP 是 Agent 的通用外设接口

结论：MCP 不是 Agent 的替代品，而是 Agent 的基础设施。未来的 Agent 将通过 MCP 协议即插即用海量的外部工具。

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4. 实战：构建“AI 研报助手”工作流

我们以构建一个自动化行业研究报告生成器为例，展示如何编排工作流。

4.1 需求分析

用户输入一个行业关键词（如“低空经济”），Agent 自动搜索最新资讯，阅读前 5 篇文章，生成一份 1000 字的行业分析报告。

4.2 架构设计 (基于 Dify / n8n)

1. Start 节点：接收用户输入 query。
2. 规划节点 (LLM)：将 query 扩展为 3 个具体的搜索关键词（例如：“低空经济 市场规模”、“低空经济 政策 2025”、“低空经济 龙头企业”）。
3. 执行节点 (Parallel)：
   • 分支 A/B/C：并行调用搜索工具 (Tavily/SerpApi)。
4. 阅读节点 (Tool)：调用网页抓取工具 (Jina/Crawl4AI) 获取搜索结果的全文内容。
5. 思考节点 (LLM - Map)：分别对每篇抓取的内容进行摘要，提取关键数据。
6. 写作节点 (LLM - Reduce)：汇总所有摘要，按照“市场概况-政策环境-竞争格局-未来趋势”的结构生成最终报告。
7. End 节点：输出 Markdown 格式报告。

4.3 关键 Prompt 技巧

• 角色设定：你是一名资深的行业分析师，擅长从碎片化信息中提炼洞见。
• 输出约束：必须包含数据支撑，引用来源，保持客观中立。

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5. 总结与展望

智能体工作流（Agentic Workflow）标志着 AI 应用从“对话框”走向“生产力后台”。

• 从 Chat 到 Work：不再只是陪聊，而是通过工具和流程解决实际问题。
• 从 Blackbox 到 Whitebox：通过工作流编排，让 AI 的决策过程可控、可调试、可复现。
• 未来趋势：随着 MCP 等协议的普及，Agent 将像搭积木一样轻松连接万物，成为个人和企业的“数字员工”。