AI Agent 工作流：如何构建与提升可靠性

快速结论

一条 AI Agent 工作流，即单个 Agent 为达成任务而经过的路径，由它读取什么、调用哪些工具、结束前是否核对自己的产出这几项构成。构建一条工作流，就是设定这几项，包括目标与输入、Agent 能使用的工具与动作，以及对结果的核查。让它更可靠，则是调整同样几项，使路径落在团队设定的范围之内，并保持可供复核。

本文把工作流视作团队所配置、并能修订的东西，并非随某个产品附带的固定能力。文章讲它如何构建、与自动化脚本有何不同、团队能调整哪些环节让它更稳，以及成员在何处保留在环。

AI Agent 工作流是什么

一条 AI Agent 工作流，是单个 Agent 为达成结果所走的运行时路径，其间 Agent 研判一个情形、选择下一步、调用一件工具、读取结果，再做下一次选择。它是一种类别与设计形态，不等同于某个产品，同一形态会出现在不同工具上。工作流描述的是单个 Agent 的路径；跨多个 Agent 拆分的工作，属另一话题。

这条路径在运行时所遵循的模式，即规划、行动、核查的循环及其背后的设计模式，由自主式工作流一篇承载。本文停在更具体的一侧，讲团队构建单个 Agent 工作流时所设的环节，以及让路径更稳的选择。遇到相邻的模式，本文指向那一篇，不再复述。

它与自动化脚本有何不同

一段自动化脚本按固定顺序执行一组固定步骤，读脚本便知它每次运行会做什么。一条 AI Agent 工作流在运行时依每个案例呈现的情况选择下一步，因此路径会一次与一次不同。这种变化正是输入各异之处的价值所在，也正因如此，单看设计难以预测某一次运行，这也是下文可靠性各环节要紧的缘由。

「当自主式做法遇上脚本化自动化会改变什么」这一更宽的问题，在概念层面由自主式自动化一篇处理。这里的对比停在窄处，即单个 Agent 的运行时路径与固定脚本之比。运行时选择路径是这种工作流形态的一项性质，本身并不意味着更宽泛的能力或某个特定平台。

一条 AI Agent 工作流如何构建

团队构建一条 Agent 工作流，靠设定几项环节，每一项均塑造 Agent 能走的路径。下面三项承载了大半分量，每一项均是团队做选择的地方。

目标与它读取的输入

第一项是 Agent 所朝向的目标，以及它为此读取的输入，例如一条请求、一份记录或一份文档。目标窄、输入界定清楚，Agent 的路径便更清晰；目标宽、输入开放，则留给路径更多游移的余地。Agent 读取什么，是团队做的一个选择，它为工作流其余部分立下地基。

输入也划出一条边界。Agent 读取它被授予访问的内容，运行时研判一个情形，并不因此赋予它未曾配置的访问权或权限。Agent 能看到什么由团队决定，这个决定属于构建工作流的一部分，并非 Agent 自行敲定。

它能调用的工具与动作

第二项是 Agent 能调用的工具与动作的集合，例如一次检索、一次查询、一次计算或一次写入系统。团队授予的工具决定 Agent 能做什么，工具上的权限决定单个动作能触及多远。工具集收紧的工作流，把路径圈在已知范围内；工具集放宽，则同时拓宽 Agent 能尝试的范围与一次错误调用可能波及的面。

授予哪些工具、配以何种权限，由团队按每个动作承担的风险来定。一件仅作读取的工具，与一件涉及资金或触达客户的工具不同，团队能把后一类标记为需成员在其执行前批准。

对自身产出的核查

第三项是 Agent 结束前是否核对自己的产出，以及这道核查对照什么。核查能把结果对照目标、对照记录，或对照团队设定的某条规则，并把未通过的结果转交成员。缺了核查，一个错误结果可能无声通过；有了核查，工作流便有一处能拦下坏结果的点位。

核查设在何处、有多严，由团队按一个错误结果的代价来定。代价低的结果可配一道轻核查，难以撤销的结果则可能需要成员确认。核查是团队配置的一个环节，也是可靠性的主要杠杆之一。

什么让它更可靠

Agent 工作流的可靠，来自上面几项环节，把它们设得使路径落在团队能复核的范围内。目标更窄、工具集更紧、对产出加一道核查、加一个停止条件，每一项均缩小运行出错的余地，而没有哪一项能把工作流变成默认即正确的配置。它们是团队能调整、能核查的设计条件，其成立程度，取决于团队是否让它们持续与风险相称。

几项杠杆的分量尤为要紧，包括：

• 范围，即目标与输入窄到足以让路径可预期。
• 工具与权限，即工具集与任务相称，且每个动作的触及面有界。
• 对产出的核查，即在结果计数前，把它对照目标或记录的一处点位。
• 停止或重试路径，即让一次运行停下、或让一步重试、免于空转的条件。
• 可见性，即步骤、工具调用与核查结果留在成员可读到的地方。

这些没有哪一项单独就能担保结果正确，团队会读一次运行的记录，看路径在何处站得住、在何处需要更近的查看。运行时判断落在团队所设范围之内，结果的问责仍在持有任务的成员或组织一侧。

它可能在何处空转、停滞或偏离

一条在运行时选择路径的工作流，可能以几种可辨认的方式出错，把它们点出来有助团队安放核查。每一种均是设计能减少的可能，而没有哪一种会自行被发现或修复。

Agent 可能空转，重复某一步或某一对步骤，却没有朝目标推进；一个停止条件、或对重复调用的限制，能把空转截短，一道核查能标出结果并未前移。Agent 可能停滞，走到一处它手上没有合适工具的状态；此时恰当的做法是转交成员，不再继续尝试。Agent 可能偏离，随着推进走上一条渐渐背离目标的路径；更窄的目标与一道对照目标的核查，能把路径拉回或把案例转交成员。

对每一种如何应对，由团队按任务承担的风险来定。收窄目标、限制工具、设置停止条件、增加核查、或转交成员，是可用的动作，团队把它们安放在走错会造成影响的地方。这些并不担保每一种失效均被察觉，因此在代价高的地方，成员保留在环。

成员保留在环的环节

团队为成员保留两类环节。其一是落在 Agent 范围之外的案例，此时工作流转交，由成员判断。其二是审批，即由成员在某个团队已标记为敏感的动作执行前确认，例如涉及资金或触达客户的动作。

具体是哪些环节、有多少，由团队依据每个步骤承担的风险与自身遵循的标准来定。Agent 工作流并不让成员退出，也不意味着成员逐步把关。复核与审批设在何处，由团队决定，团队也持有对结果的问责。

让工作流与复核保持可见

• 记录可见，复核不用反推路径。选定的工作、交接与复核记录在共享 Channel 中对成员和 Agent 同时可见，成员照记录复核运行过程，不必从结果倒推它如何得来。
• 状态与归属清楚，下一步不悬空。每项工作在 Task 上带状态与负责方，谁在做、到哪一步、由谁接手，团队一眼看清。
• 产出按标准评估。某一步的结果可表示为交付物，由成员打开并按团队书面标准评估。
• 关键动作有人把关。对事先指定的高风险或对外动作，Agent 或团队能把该动作准备为 Action Card，交由有权限的成员以本人身份审阅并提交。
• 上下文跨会话延续。对话轮次与多次会话之间，相关上下文保持连续，交接时不从头再来。

一条 Agent 工作流的可靠性与一根链条相仿：在某一环悄悄松开之前，它一直撑得住。等到一次运行已经停滞或偏离，它出错位置的证据，往往落后正在查找的人好几步。

一条自行决定步骤与工具调用的运行，可能空转、停滞或偏离，这三者表现为一场看着忙碌却哪儿也没到的运行。Syfo 让工作流与复核保持可见，运行不再有进展的那个位置因此落在人找得到的地方，也一并承接日常协同，即步骤如何记录、状态由谁持有、上下文如何往后传、产出由谁复核。

• 进展在推进途中可读。 团队选定的工作、交接与复核记录集中在一个 Channel 里，一条已经安静下来的运行，读起来和一条正在推进的运行不一样。
• 停滞有具体地址。 每一步在团队自行命名的看板上带负责方与状态，没有向前推进的运行就显眼地停在某一环上，而不是停在中间某处。
• 偏离会遇上标准。 产出以交付物抵达，成员打开它，对照写下的判定条件来评估，跑偏了的结果正是在这里被拦下。
• 有风险的步骤可以按住。 团队事先标记为高风险或对外的动作，可准备为由获授权成员以本人身份复核并提交。

上下文跨会话保持连贯，让重新接续的运行不至于重做已经完成的工作，这是工作流悄悄耗掉一天的方式之一。步骤的选定与工具的调用，仍由工作流自己完成。

与相邻概念的关系

有几个概念与 AI Agent 工作流相邻，容易混淆。以下按本文的工作定义区分。

• Agentic workflow（自主式工作流） 是单个 Agent 运行时那个循环的形态及其背后的设计模式，另有专篇。
• Agentic automation（自主式自动化） 是「与脚本化自动化相比改变了什么」这一概念层面的总述，另篇讨论。
• Multi agent workflow（多 Agent 工作流） 讲把工作拆到多个 Agent 并在其间交接的情形，另有专篇。
• 编排（orchestration） 是跨步骤的协调层，涵盖状态、路由、依赖与交接，另有专篇。
• Workflow automation（工作流自动化） 讲把流程自动化的工具，另有专篇。

问题与回答

AI agent 由哪些部分组成？ 各家来源对一个 Agent 的组成描述方式不一，数目也不同，因此并无一份公认的清单。读一条 Agent 工作流的一种通行角度，是按本文所用的几项来看，即目标与输入、一组工具与动作，以及对产出的核查。把某份组成清单看作梳理这些环节的一种方式，就能把它放在恰当的位置。

AI agent 有哪些类型，主要有哪几种？ Agent 类型的分类方式因来源而异，那些数目（例如七种，或所谓四大）并非一份定论。对一条工作流更要紧的，是输入变化有多大、某个步骤需要多少判断，这一点塑造了路径如何构建、核查安放在何处。

如何为一个工作流创建 AI agent？ 在通行层面，团队设定一个目标与 Agent 读取的输入，授予一组带有界权限的工具，对产出加一道核查，并设一个停止条件与一处针对范围外案例的转交点。具体用哪件工具来构建，属另一个选择，上述几项无论选中哪一件均成立。

ChatGPT 是 AI agent 吗？ 这取决于使用方式。一个仅回答提示的对话模型，并未在运行一条 Agent 工作流；同一个模型，若被赋予一个目标、一组它能调用的工具，以及选择自身步骤的余地，便能充当 Agent。它是否算作 Agent，看的是它周围的配置，并非名称。

从何处起步

从一项路径易于圈定的任务起步，即目标清楚、输入界定、工具集小、且结果计数前有一道核查。把早期的运行控制在小范围，设一个停止条件，指定谁为结果作答，并把步骤与核查结果放在成员看得见的地方。这样一次小范围的试跑，能帮团队看清工作流在哪里站得住、在哪里需要成员靠得更近。

当核查站得住、记录也足以支撑复核，团队便有了拓宽目标或增添工具的依据。是否交给 Agent 一项更宽的任务，可在团队看清它的路径在哪里落在所设范围内、在哪里需要成员介入之后，再行权衡。