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知识文章 / 智能体与工作流

智能体与工作流

智能体适合处理需要判断的步骤,工作流适合组织明确的执行顺序。这组指南关注输入输出、系统连接、人工确认和失败处理,帮助原型进入日常使用。

找到 18 篇文章

团队对照三组任务卡讨论步骤与交接(AI概念配图)智能体与工作流

智能体还是工作流?按任务的不确定程度选择

比较 Agent、工作流和普通工具的适用情况,明确哪些步骤需要模型判断。

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按类别分格摆放的材料样品与记录平板(AI概念配图)智能体与工作流

AI 输出要进入业务系统,先把字段与校验说明白

了解结构化输出的作用,区分格式正确、字段完整和业务事实正确。

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两人共同核对文件并签署确认(AI概念配图)智能体与工作流

AI 工作流的人工审核,放在哪里才有效?

把确认安排在具体业务动作之前,让审核者能看懂影响与实际执行内容。

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在工具与设备旁核对使用条件(AI概念配图)智能体与工作流

MCP 能给企业 AI 带来什么?连接能力与业务权限分开看

解释 MCP 如何连接数据与工具,以及接入时需要核对的身份和操作范围。

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团队对照检查表与样品复核当前任务状态(AI概念配图)智能体与工作流

AI 工作流失败后怎样重试,才能避免重复处理?

区分未开始、执行失败和结果未知,为重试与恢复设计清楚的依据。

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同事对照业务资料与样品核对结果(AI概念配图)智能体与工作流

智能体和工作流怎么测试?把失败样例保留下来

以任务完成、字段正确和操作边界为依据,持续比较 AI 流程的变化。

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同事在独立资料夹之间核对任务与接手信息(AI概念配图)智能体与工作流

工作流出了问题,运行记录应该留下哪些信息?

用任务状态、版本和关键节点帮助定位问题,同时控制日志中的敏感内容。

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团队共同对照建筑模型、样品与图纸(AI概念配图)智能体与工作流

一个任务需要多个智能体吗?先看是否存在独立职责

识别多智能体协作的适用条件,避免增加无法解释的调用与交接。

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同事围绕样品与记录讨论需要接续的业务动作(AI概念配图)智能体与工作流

自动化如何接收业务事件?Webhook 要核对这三件事

围绕事件来源、业务字段和重复触发,理解系统自动化的入口设计。

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打开的资料抽屉中有序分隔的参考卡片(AI概念配图)智能体与工作流

智能体记忆:记住什么,比记住多少更重要

区分任务状态、用户偏好和组织知识,设计可核对、可修正的智能体记忆。

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调度人员在装卸区域核对任务安排(AI概念配图)智能体与工作流

智能体的计划什么时候需要改变

讨论 AI 智能体计划、执行反馈和停止条件,避免把生成步骤误认为任务已经可执行。

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在原型工作台上选择工具并检查部件(AI概念配图)智能体与工作流

智能体工具设计:名称清楚,还不够

从业务语义、输入约束、权限和错误反馈设计 AI 工具,使智能体更准确地选择并调用。

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在生产区域旁核对平板中的工作状态(AI概念配图)智能体与工作流

AI 工作流的状态管理:不要让“正在处理”成为终点

为跨系统 AI 工作流设计可核对的状态、超时和恢复入口,减少任务失踪与重复执行。

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在班次交接时核对资料与未完成事项(AI概念配图)智能体与工作流

跨系统工作流失败以后,如何恢复业务一致性

区分重试、撤销和补偿,处理 AI 自动化跨系统执行中的部分成功与异常恢复。

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仓储人员在工作现场使用移动设备处理信息(AI概念配图)智能体与工作流

事件驱动 AI:什么变化值得触发一次智能处理

设计企业 AI 的事件触发条件、过滤规则和后续动作,避免每个变化都进入模型。

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在受控工作台上与同事验证设备和资料(AI概念配图)智能体与工作流

智能体沙箱:让试错发生在可承受的范围内

为企业 AI 智能体划分试验数据、工具权限与执行环境,建立从验证到正式使用的路径。

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对照产品实物与不同资料版本(AI概念配图)智能体与工作流

智能体版本管理:一次提示词修改,也是一项产品变更

管理提示词、模型、工具和知识来源的版本关系,让 AI 应用更新能够比较与回退。

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实践者在工作站共同检查代码与交接信息(AI概念配图)智能体与工作流

智能体之间如何交接:交付结果,也交付未确定的部分

定义多智能体交接的目标、证据、状态与责任,减少上下文丢失和未经核实的结论传播。

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