智能体工作流程中AI智能体的作用

智能体工作流程的核心是AI智能体，它们充当自动化系统的智能驱动程序。AI智能体赋予了高度的工作流程灵活性。它们能够制定计划、评估进度并在执行任务以实现复杂目标时调整方向。

AI智能体将生成人工智能的认知能力与跨系统和数据的行动和自动化相结合。从实际角度来看，这意味着AI智能体可以使用大型语言模型 (LLM) 的认知能力来做出决策、从数据和上下文中学习、通过自然语言与人类互动，并最终采取行动实现既定目标。底层模型的稳健性决定了智能体准确高效地执行复杂任务的能力。

例如，回到我们的客户支持场景，AI智能体可以通过理解客户请求的背景、访问相关数据并提供适当的响应来处理查询。AI智能体可以通过支持人员自动执行相关工作流程（例如订购替换零件或甚至从头到尾独立处理常见查询）来缩短呼叫处理时间。

向复杂代理工作流程的演变

在 LLM 出现之前，响应式 AI 系统是出了名的难以实现。第一代智能体工作流程依赖于复杂的基于规则的编程或对机器学习模型进行深入的密集训练，而且数量稀少。借助 LLM，AI智能体拥有预构建的引擎，能够增强其对未经过明确训练的输入和提示做出响应的能力，从而无需进行劳动密集型的基于规则的编程。

相反，任何人都可以通过DeepSeek等方式提示生成式 AI 模型进行零次响应。 即在您按下 Enter 键的那一刻，模型就会从头到尾完成整个任务，而无需暂停计划、审查或参考其他信息。虽然模型在这种情况下表现非常出色，但达到约 50% 的输出准确率、分层加入多次提示和检索增强生成 (RAG) 等技术可以显著提高性能。

然而，向智能体工作流的飞跃来自于链接提示和添加函数调用（工具访问），以实现规划、反思、迭代和行动——创建 AI 智能体。有效的迭代通常由协作/反馈循环支持，其中模型通过流程工程等技术相互制衡输出，共同提高性能。