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全新 Agent Workflow 上线

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我们的智能体平台现已推出 Workflows——用于设计对话流程的可视化编辑器。

无需在单个智能体中构建所有业务逻辑,Agent Workflows 可将复杂场景路由至专门的子智能体,并在需要时转交给人工客服。

你可以绘制流程、定义决策点,并控制交接给子智能体或人工客服的时机,让智能体行为清晰可见、可审计、可测试。这突破了单一大型提示词的局限,可拆分任务、设置防护措施,并在恰当时机协调执行正确操作。

通过子智能体划定上下文和工具范围

每个子智能体都有自己的 系统提示词、工具和限定范围的知识库。你可以选择由哪个子智能体处理任务、它可访问哪些数据,以及何时交接给其他智能体或人工客服。这可避免提示词过于臃肿,限制对敏感系统的访问,并通过更聚焦的上下文提升回复质量。

example workflow

落实安全和业务策略

Workflows 通过限定范围的凭据和访问权限,将智能体连接到内部系统。你可以嵌入业务规则——验证、审批、阈值和升级路径——让对话遵循团队当前使用的相同策略。

优化成本、延迟和准确性

借助 Agent Workflows,你可以为每个步骤选择合适的 LLM。使用轻量级模型进行分类和路由,使用准确性更高的模型进行复杂推理。由于提示词和知识库按子智能体划定范围,可减少 token 用量和延迟,同时提升准确度。

工作流示例

  • 使用轻量级模型接收请求并分类。
  • 将账单问题路由至配备限定工具和数据的账单子智能体,将技术问题路由至可运行诊断的支持子智能体。
  • 当置信度低于阈值或需要审批时,升级至人工客服。
  • 返回父智能体,向用户总结处理结果。

开始构建

Agent Workflows 让你掌控对话的设计、路由和监督方式。使用 ElevenLabs Agents 构建结构化、安全且可扩展的智能体。

了解更多,阅读文档,或立即开始设置 一个 Agent Workflow。

作者

Lauren leads growth for ElevenAgents, helping drive awareness and adoption of conversational agents. Previously, she was the founder and CEO of an AI application layer startup and traded derivatives at Goldman Sachs.

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