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大模型Agent Workflow工程—从ReAct到状态图编排的生产级工作流架构.docx
资料介绍
大模型Agent Workflow工程——从ReAct到状态图编排的生产级工作流架构
——2026年Agent工作流工程化技术原理、架构设计与最佳实践
一、引言
Agent工作流（Workflow）是AI Agent从"能对话"走向"能干活"的关键工程基石。2026年，行业共识已从"追求最复杂的Agent系统"转向"构建最适合的Workflow架构"。Anthropic提出的"工作流与智能体"二分法（Workflow vs Agent）已成为行业标准——工作流通过预定义代码路径编排LLM，提供可预测性和一致性；智能体由LLM自主控制流程，提供灵活性但成本更高。本文系统梳理Agent工作流的技术原理、架构模式和生产级实践。
2.2 选择原则
Anthropic的核心主张是"从最简方案起步，仅在简单方案不足时升级"。因为智能体以延迟和成本换取更好的任务表现，且存在"复合错误"风险。
三、五大工作流模式
3.1 提示链（Prompt Chaining）
将任务分解为多个步骤，每个步骤的LLM输出作为下一个步骤的输入。适合可以清晰分解为固定子任务、且每个子任务可以独立优化的场景。
3.2 路由（Routing）
根据输入类型路由到不同的处理分支。适合分类明确、不同类别需要不同处理逻辑的场景。
3.3 并行化（Parallelization）
多个LLM同时处理不同子任务，结果合并。适合子任务独立、可以并行处理的场景。
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| 大模型Agent_Workflow工程—从ReAct到状态图编排的生产级工作流架构.docx | 39K |
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