什么是智能体工作流？它如何改变自动化？

大多数自动化依赖脚本，每次都按预设路径执行。对话一旦偏离路径，流程就会中断或转交人工。智能体工作流则不同。

智能体工作流是一系列任务，由AI 智能体逐步推理、决定下一步操作并执行。当自动化只能遵循脚本时，这些情况往往会被转入队列、被遗漏，或以更慢且不一致的方式解决。

智能体工作流让智能体当场自行判断，弥补了这一缺口。它能帮助企业处理多变、需要大量判断的交互，例如客户提出脚本外的问题、需要协商条款的催收电话，或跨越 3 个不同系统的支持工单。

本文将介绍智能体工作流的运行方式、它与传统自动化的区别，以及企业如今如何应用它。

摘要

• 智能体工作流让 AI 智能体逐步推理任务并决定下一步，而不是遵循固定的预设路径。
• 智能体工作流将 LLM 推理层与RAG、记忆和护栏结合，让智能体能够自主判断，同时让高风险步骤仍须经过审批。
• 企业将AI 智能体用于各种任务，从客户支持到线索筛选、催收和政务服务。

了解智能体工作流及其运行方式

传统自动化（例如基础 RPA 脚本或基于规则的聊天机器人）遵循“如果这样，就那样”的结构。每个分支都预先定义；如果输入不符合预建路径，AI 系统就会失败或转交人工。

在智能体系统中，LLM 位于流程核心，根据当前对话或任务状态进行推理，并决定下一步该做什么。智能体不会从少量脚本化回答中选择，而是：

• 理解：智能体读取获得的目标，判断用户真正需要什么。
• 检索：智能体提取相关上下文，包括文档、此前的对话记录和工具输出。
• 决策：智能体选择要使用的操作或工具，以及使用顺序。
• 适应：新信息改变情况时，智能体会调整处理方式。
• 执行：智能体采取操作，然后根据结果推理并确定下一步。

以处理账单争议的语音智能体为例。传统IVR脚本可以将来电者转至“账单”后便停止。智能体工作流则能调取客户账户、检查付款记录、根据退款政策核实争议；若在批准额度内，便发放退款额度；仅在不符合条件时才升级给人工。

智能体工作流的关键组成与特征

无论具体平台或使用场景如何，大多数智能体工作流都共享相同的底层构建模块。

以下是各组件的作用：

最可靠的智能体系统会将需要判断的任务部分交给智能体推理，而对不需要判断的部分采用结构化、基于规则的步骤，尤其是涉及付款或敏感数据的操作。这种组合让工作流能高效处理判断，同时通过更严格的控制处理风险更高的步骤。

例如，ElevenAgents Workflows编辑器可让团队明确映射决策点，并在专业子智能体或人工客服之间路由，使智能体行为保持可审计。

智能体工作流与传统自动化有何不同

传统自动化与智能体工作流的核心区别在于：由开发者预先决定路径，还是由智能体在运行时决定。

两种方法并非完全互相替代。对于真正低风险、重复性的任务，例如重置密码或确认预约时间，固定自动化仍是正确选择。

当任务存在模糊性时，智能体系统更适合：例如客户问题不符合模板、需要判断线索意图，或通话语气需随对方回应而调整。许多生产系统采用混合方法：对任何不可逆操作使用确定性步骤，其余环节则使用智能体推理。

智能体工作流的真实应用案例

智能体工作流已在医疗、房地产和政府领域处理实时客户对话。具体任务各不相同，但底层模式一致：智能体端到端推理和处理请求，而非将其转交人工。

客户支持与问题解决

对于客户支持应用，智能体可以验证来电者身份、调取订单或账户记录、根据知识库诊断问题并直接解决，只在边缘情况时转交人工。

例如，CareCode是一家总部位于巴西的医疗通信平台，它将葡萄牙语语音智能体引入患者预约流程，并发现 43.9% 的来电者此前已尝试通过其他渠道完成请求但未成功。语音智能体无需增加人手便能安排这些预约。

线索筛选与房地产

房地产房源会带来大量主动咨询，但区分认真买家与随意浏览者仍会占用经纪人大量时间。

Immobiliare.it是意大利最大的房地产平台，构建了一个对话式智能体，代表卖家回答房源问题、筛选买家意图并总结互动情况。上线后，线索筛选率从 19% 升至 63%，愿意提供电话号码以便后续跟进的用户比例从 42% 升至 73%。

公共服务与市民咨询

政府机构开始将同样的方法用于端到端解决问题，让智能体完成请求而非转交处理。

例如，乌克兰数字化转型部正在打造其称为全球首个智能体政府的体系，利用 AI 智能体连接国家系统与公民在医疗、教育和经济服务方面的个体请求。

多步骤运营任务

除对话之外，智能体系统也越来越多地在一次流程中串联检索、验证和执行。例如，一个医疗接诊智能体可以检查患者的保险资格、更新记录并确认预约。否则，这些步骤需要将来电者转至不同系统或团队。你还可以使用多智能体系统将多个智能体工作流整合为一个。

使用智能体工作流的优势与挑战

智能体工作流相比脚本化自动化更具优势，但这些优势也带来了新的要求。

使用智能体系统的主要优势与挑战如下：

优势

• 更高的问题解决率：智能体可以端到端完成任务，而非默认转交人工。
• 规模化一致性：无论工作量多少，每段对话都遵循相同的底层逻辑和护栏。
• 更快解决问题：对于智能体可直接处理的任务，无需等待人工客服有空。
• 释放员工能力：人工客服可将更多时间投入真正复杂的案例，减少重复的初步分流工作。

挑战

• AI 智能体决策的可见性：没有确定性检查点时，很难还原智能体为何采取某项操作。
• 护栏设计：由于智能体可自行选择路径，团队需要预先决定哪些操作需要审批，哪些可以自主运行。界限划分错误时，智能体要么会处理本不该处理的事项而产生风险，要么会将本可处理的事项升级，成为瓶颈。
• 上线前测试：智能体系统与脚本化系统的行为不同，因此针对真实场景进行上线前模拟更为重要。在与真实客户交互前，团队需要用真实、复杂的场景进行压力测试。
• 集成复杂性：智能体的价值取决于它实际可访问的系统。如果它无法访问任务所依赖的 CRM、支付系统或预约工具，流程就会停滞，或仍不得不转交人工，从而削弱使用智能体的意义。

智能体工作流将工作模式从逐案审核转变为仅审核需要审核的案例。只有从一开始就内置护栏和审计追踪，这一转变才能发挥价值。智能体上线后再补建这些机制会困难得多，因为那时它已做出一些无人能够完全还原的决策。从第一天起内置护栏和日志记录，企业才会足够信任智能体，不再审核每一个案例。

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ElevenAgents 将智能体工作流所需的一切整合到一个平台。你可以选择自己的 LLM，并通过 RAG 让回答基于知识库和 SOP。确定性工作流将高风险操作置于审批步骤之后，每段对话都会记录，以实现完整审计。上线前，团队可通过上线前模拟定义并测试护栏，随后将相同配置部署到语音、聊天、电子邮件和 WhatsApp。

对于需要在案件超出权限范围时顺畅转接的企业，人工转接会将完整对话上下文交给人工客服，因此客户无需重复说明。

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智能体工作流常见问题