- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏若城技术专栏
4种革新性AI Agent工作流设计模式全解析
案例： AI Agent可以根据给定的目标自动规划出实现路径，比如在开发一个新项目时，它能够规划出研究、设计、编码、测试等一系列步骤，并自动执行这一计划，甚至在遇到问题时重新规划以绕过障碍。 4. 多Agent协作 Agent协作突出了多个AI Agent之间的合作和协调。如图4所示，在这种模式下，每个AI Agent都可以扮演特定的角色，并与其他AI Agent共同协作以完成复杂的任务。 这种合作可以模拟真实世界中的团队工作流程，通过代理间的互补和协同作用，提高整体的执行效率和创新能力。 总结 AI Agent智能工作流在多个行业中展现出实际应用的巨大潜力，这些智能体在编程、研究和多模态任务处理等领域的应用，智能体工作流将在未来几年内极大扩展AI的能力边界。 随着这些模式的进一步发展和完善，AI Agent将在未来的工作流程中发挥更加关键的作用，推动各行各业向智能化转型。 本文来源：原创，图片来源：原创 责任编辑：王莹，部门领导：宁姗 发布人：白钰
1.6K10编辑于 2025-01-10 - 来自专栏Java项目实战
AI绘画专栏之 提升40% 4步搞定StableCascadeComfyui工作流 不再报错
上一期我们提到了Stability更新的Cascade模型，这个模型在图像质量上对比SDXL提升了40%的性能，现已官方版本支持了Comfyui的工作流，让我们4步搞定它吧StableCascade 链接 这个在工作流中很好的体现了这一点C -B -A的级联方式视频教学，时长03:21第一步更新Comfyui到最新版本秋叶版本操作如下本地版本点击本地的update第二步，下载对应的模型存放位置如下模型存放地址 ComfyUI\models\unetCLIP存放地址ComfyUI\models\clipstage_a放在ComfyUI\models\vae第三步下载工作流第四步填入提示词就可以啦~transparent the celestial light, dynamic contrast of elements, primeval earth forces encased, (best quality, 4k /docx/KOXHdpf6CoyYmaxwr4DcOVnMnze
82810编辑于 2024-02-19 - 来自专栏AI智能体开发
AI工作流程开发框架
AI工作流程开发框架是用于构建、部署和管理人工智能（AI）应用程序的软件工具和技术的集合。它们提供了一组预先构建的组件、API和工具，简化了AI工作流程的开发过程。 特点： 由Netflix开发 用于构建和部署数据科学工作流程 提供简单的API和装饰器 适用于：构建复杂的数据科学工作流程4.Argo Workflows特点： 基于Kubernetes的容器化工作流程引擎 AI工作流程开发框架？ 选择AI工作流程开发框架时，需要考虑以下因素：项目需求：确定AI工作流程的复杂程度、运行环境、依赖关系等。技术栈：选择与现有技术栈兼容的框架，降低开发成本。 总结AI工作流程开发框架是构建AI应用的重要工具，选择合适的框架可以提高开发效率、降低开发成本。希望以上信息能帮助您更好地了解AI工作流程开发框架。
50110编辑于 2025-02-19 浅谈AI工作流 VS AI Agent VS MCP
人们可能会说“AI做到了这一点”，但其实，这种表述往往是笼统的，因为AI并非只有单一的形式。 事实上，AI有三个非常不同的层级：AI工作流、AI代理和MCP（模型上下文协议）。 让我们理清楚： AI工作流 像是一个食谱，始终按照相同的步骤进行。 •你设计流程。•AI在过程中填补空白。 •AI工作流 = 任务执行者•AI代理 = 目标解决者•MCP = 基础设施支柱 当你将正确的层次匹配到正确的问题时，AI不再是一个花招 — 而是一个竞争优势。 结尾 像一些智能体平台像扣子空间和百炼中做的那样，可以将工作流发布成mcp，然后添加到任务中由AI 大模型决定什么时候该调用哪一个mcp来提供支持，有点类似于套娃，可以催生出无限多种可能。 AI工作流适合那些重复性的任务，AI代理则能够在复杂环境中做出自主决策，而MCP则为AI代理提供了强大的基础设施支持。
42810编辑于 2026-03-13- 来自专栏科技记者
《高效R语言编程》4-高效工作流
这是《高效R语言编程》的学习笔记，前面的笔记在这里： 高效R编程 《高效R语言编程》笔记 这是《高效R语言编程》的学习笔记，前面的笔记在这里： 我们将实践、习惯、提升生产力的系统环境定义为工作流。 高效工作流的5条高级技巧 类型 1、编码前头脑清晰，保证目标，可以用纸笔 2、制定计划 3、尽早选择要用的包 4、记录每个阶段的工作 5、尽可能使流程可复制，knitr可以帮助实现 项目规划类型 数据分析 使你的工作流更敏捷 SMART标准 明确（目标） 可衡量（结束指标） 可实现 实际情况（资源） 时间限制 项目计划有多种形式，比如甘特图，问题描述等等。 ? 几个推荐的判断标准： 1、是否成熟，版本号1.0以上一般更稳定 2、是否处于持续开发周期 3、完备的文档 4、是否广泛使用 MRAN和METACRAN两个网站可以帮助包的选择，下载量也是一个衡量指标。
1.1K50发布于 2021-05-20 - 来自专栏菩提树下的杨过
Agent设计模式学习(基于langchain4j实现)(4) - 并行工作流
审查简历是否适合（包括优点和不足） 团队成员：针对简历，评估候选人融入团队的程度（包括优点和不足） 可以发现，这3个角色对候选人的评估，相互之间并无严格的顺序依赖，可以并行处理，这就是今天要说的“并行工作流 9 职业履历： 当前职位4年，先前职位1.5年；无重大职业空白期。 10 软技能： 荷兰语母语，英语C1水平；沟通清晰；务实，产品导向。 关闭执行器 87 executor.shutdown(); 88 89 } 90 91 92 } 时序图(简化版) - AI生成 时序图(详细版) - AI生成 运行结果 文中示例代码： https://github.com/yjmyzz/agentic_turoial_with_langchain4j 参考： Building Effective AI Agents \ Anthropic [译] AI Workflow & AI Agent：架构、模式与工程建议（Anthropic，2024） Agents and Agentic AI | LangChain4j
45410编辑于 2026-01-18 - 来自专栏Elastic Stack专栏
使用 Elasticsearch 构建 AI Agent 工作流
它定义：要达成的目标 可调用的工具集合 可访问的数据源 Agent 不仅能进行对话，还能驱动完整工作流、任务自动化或面向用户的应用。 , "conversation_id": "ec757c6c-c3ed-4a83-8e2c-756238f008bb"}# 获取完整对话GET kbn://api/agent_builder/conversations /ec757c6c-c3ed-4a83-8e2c-756238f008bb自定义 Agent开发者也可通过简单 API 创建自定义 Agent，封装特定指令、工具、数据访问，打造专属推理引擎。 Elastic Stack 内置远程 MCP 服务器，任何兼容 MCP 的客户端都能调用 Elastic Tool，作为更大工作流的构件。 由此构建完整的 AI 生命周期。Elastic 将持续提供接口，让你轻松构建基于自身数据的对话式 AI 与自动化工作流。更多技术细节和进展，敬请关注。
81421编辑于 2025-09-29 - 来自专栏菩提树下的杨过
LangGraph4j 学习系列(6)-并行工作流
接上节继续，本篇将学习如何实现并行工作流。 上面这张图，用代码很容易绘制，参考以下代码。 多线程提速 LangGraph4可以手动指定线程池实现真正的并发处理。 System.currentTimeMillis(); System.out.println((end - start) + "ms"); }); 文中源码：langgraph4j-study /src/main/java/org/bsc/langgraph4j/agent/_07_parallel at main · yjmyzz/langgraph4j-study · GitHub
68510编辑于 2026-03-02 - 来自专栏Java项目实战
提升40% 4步搞定StableCascadeComfyui工作流 不再报错
这个在工作流中很好的体现了这一点C -B -A的级联方式 视频教学 第一步更新Comfyui到最新版本 秋叶版本操作如下 本地版本点击本地的update 第二步，下载对应的模型 存放位置如下 模型存放地址 ComfyUI\models\unet CLIP存放地址ComfyUI\models\clip stage_a放在ComfyUI\models\vae 第三步下载工作流 第四步填入提示词就可以啦~ transparent celestial light, dynamic contrast of elements, primeval earth forces encased, (best quality, 4k mystical emanation, elemental balance, serene, sublime geology, 显存占用情况 Sora论文以及官方视频集锦 https://yv4kfv1n3j.feishu.cn /docx/KOXHdpf6CoyYmaxwr4DcOVnMnze
82410编辑于 2024-02-29 - 来自专栏菩提树下的杨过
LangGraph4j 学习系列(1)-顺序工作流
一句话秒懂 LangGraph是一个状态管理和工作流编排框架，专注于构建复杂的多步骤应用，LangGraph4j是LangGraph开源生态中的java实现。 既生瑜？何生亮？ 文档 https://deepwiki.com/langgraph4j/langgraph4j 顺序工作流 定义节点 import org.bsc.langgraph4j.action.NodeAction myData", "node2-my-value", "node2Key", "node2-value"); } } 注：节点上可以携带数据（即：节点的状态），当工作流运行至本节点时 org.bsc.langgraph4j.GraphRepresentation; import org.bsc.langgraph4j.GraphStateException; import org.bsc.langgraph4j.StateGraph 文中源码 https://github.com/yjmyzz/langgraph4j-study/tree/main/src/main/java/org/bsc/langgraph4j/agent/_05
1.7K10编辑于 2026-02-17 - 来自专栏菩提树下的杨过
LangGraph4j 学习系列(3)-循环工作流
接上节继续，本节将演示条件工作流如何用langgraph4j实现。 注：循环工作流可以看成 条件工作流的一个变种。 , loopCount=3, node2Key=node2-value, myData=node1-my-value} 文中源码：https://github.com/yjmyzz/langgraph4j-study /tree/main/src/main/java/org/bsc/langgraph4j/agent/_08_loop
72710编辑于 2026-03-02 - 来自专栏菩提树下的杨过
LangGraph4j 学习系列(2)-条件工作流
接上节继续，本节将演示条件工作流如何用langgraph4j实现 经过node-1节点时，根据该节点的输出状态值，来决定流向node-2，还是node-3 ? AgentState> { 2 @Override 3 public Map<String, Object> apply(AgentState state) throws Exception { 4 implements NodeAction<AgentState> { 2 3 private static final String KEY_NEXT_NODE = "nextNode"; 4 implements EdgeAction<AgentState> { 2 3 private static final String KEY_NEXT_NODE = "nextNode"; 4 /tree/main/src/main/java/org/bsc/langgraph4j/agent/_06_conditional
78110编辑于 2026-03-02 - 来自专栏GoCoding
AI 编程工作流与协同范式
本想就实际需求来说一下我是怎么用 AI 编程的，怎么与 AI 对话的，分享一下我的经验。但与它聊了几句工作流，发现它说得可真不错。那就看看我问了 AI 什么，它又回复了什么。来，一起学习吧。 我的 AI 编程工作流与协同范式，都在问题里了。而 AI 的回答则做了进一步的阐述，你也可以这样提问试试。一问：AI 怎么用好？AI 的 MCP 或 Skill 本质是不是优化描述做输入？ 二问：AI 编程工作流AI 编程，我有一套步骤，如下：需求-> 需求分析-> 技术选型 架构设计 实施目标-> AI 编程需求来了后，之后都可 AI 辅助。 二问：AI 编程工作流AI 编程，我有一套步骤，如下：需求-> 需求分析-> 技术选型 架构设计 实施目标-> AI 编程需求来了后，之后都可 AI 辅助。 代码质量问题不符合规范处重构建议尝试更多模型组合GPT-4 Turbo作为架构师Claude-3作为需求分析师Gemini作为程序员DeepSeek作为审查员结论你正在实践的多AI模型协同编程是非常先进的模式
66120编辑于 2026-03-14 - 来自专栏明明如月的技术专栏
吴恩达：AI 智能体工作流
代码基准测试中 GPT 3.5 准确率为 48% ，而 GPT-4 的准确率是 67%。但是加入智能体工作流的方式，GPT 3.5 甚至可以比单纯使用 GPT-4 的表现更好。 相关 AI 工具：https://agentgpt.reworkd.ai/zh 4. 同时，他提到了对于即时反馈期望的调整，指出在使用AI智能体工作流时，我们需要学会耐心等待。 实战技巧参见：《用扣子/Coze 揭秘吴恩达的4种 AI Agent 设计模式》 各种各样的 Agent 产品合集：https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents 】AI智能体工作流 | Agentic Reasoning | 吴恩达Andrew Ng | 红杉AI Ascent 2024分享 | Agent 4大设计模式》
2.3K01编辑于 2024-05-24 - 来自专栏XINDOO的专栏
为什么AI智能体需要工作流
如果说上篇文章是探讨如何提升单个LLM模型的能力和表现的方法，那这篇文章则着重讨论如何通过工作流的设计和实现来提升整个AI系统的协同工作效率。 就像一个优秀的团队不仅需要每个成员都很强，更需要有效的协作机制一样，我们不仅需要优化单个AI组件的性能，还需要建立起完善的工作流程来实现更大的价值。 在深入探讨工作流的具体设计和实现方法之前，我们需要先理解工作流的必要性及其为AI应用带来的关键价值。只有明确了工作流的目的和价值，我们才能设计出真正满足实际需求的解决方案。 这是因为复杂任务通常涉及多个相互关联的子任务和决策点，超出了单个AI模型的处理范围。通过工作流，我们可以将复杂问题分解为一系列较小且可管理的子任务，每个子任务都由专门的AI组件或规则负责处理。 最后总结下本文的核心观点，在AI应用中，合理的工作流设计是提升系统效能的关键，通过任务的水平拆分和垂直拆分，我们可以构建出既能处理大规模数据又能保证质量的混合工作流体系。
67310编辑于 2025-10-27 别做 AI Agent，先用简单工作流
大家好，我是人月聊IT，今天接着AI和大模型方面的话题。 最近 Decoding ML 推出一篇文章《Stop Building AI Agents》，在海外平台引发了很多讨论。 文章痛批很多团队一上来就给大模型加记忆、角色和工具，让模型自己调度工作流，结果越做越像多米诺骨牌，一推就倒。 即在AI通用智能体或者说完善的大模型+MCP生态没有发展起来的时候，AI Agent智能体开发还会存在相当长的一段时间。 所以大家可以反过来想，不是AI Agent，而是应用程序增加了AI辅助的能力。AI Agent的本质就是一个应用程序，只是这个应用程序可以调用大模型的能力来对内容进行处理。 如果从这个角度来思考的话，AI Agent在通用智能体没有出来前仍然会存在相当长的一段时间。 所以现在的AI Agent已经没有你想的那么存粹，而更像是RPA+大模型能力的一个融合体。
56410编辑于 2025-07-14642026 AI速递 | Gemini、Ideogram多模态工作流
6/4/2026AI速递|Gemini、Ideogram多模态工作流1.GeminiSpark与Antigravity2.0：Google把Gemini推向后台代理工作流GoogleI/O2026的核心变化不是再发布一个聊天入口 关键词：Gemini、代理、MCP、工作流2.MicrosoftFoundry在Build2026更新：托管运行时、记忆与实时语音把Agent开发推向可配置工作流Microsoft在Build2026上更新 ideogram-ai/ideogram-4-nf4和ideogram-ai/ideogram-4-fp8。 想快速验证效果，可以直接用ideogram.ai或HuggingFaceSpacedemo；想接入开发工作流，可以在HuggingFace接受模型gate后，通过hfauthlogin登录，再用Diffusers 关键词：文生图、开源权重、设计图、多模态5.Microsoft开源markitdown：把PDF、Office文档转成可进入AI工作流的MarkdownMicrosoft开源的markitdown解决的是一个很具体但高频的问题
46520编辑于 2026-06-04- 来自专栏编程笔记
从 Agent 到 Skill：AI 图像工作流设计
本文记录我在Picuro（一个AI图像处理产品）中搭建AI工作流编排层的设计思路：为什么需要编排、核心概念怎么分层、一次修图任务如何端到端跑通，以及在可靠性和演进上踩过哪些坑。 一、为什么需要"编排"Picuro表面上只是一个"上传图片、输入需求、拿到结果"的产品，但背后的AI场景其实不少：智能修图、图片生成、多图融合、风格转换、卡通创作、AI选片。 AI层不负责：改工程标题、创建业务结果、扣退款用户额度、决定工程是否完成、覆盖用户手动编辑的内容。这些只能由业务层在消费AI输出后自己完成。 它们的关系如下：每一层回答一个不同的问题：概念回答的问题是否可复用示例Agent业务是谁、以什么身份进入AI否photo_editorWorkflow一条任务由哪些步骤、什么依赖组成是智能修图工作流Node 八、写在最后回头看，做AI工作流编排最值钱的不是那些花哨的DAG或插件机制，而是两件朴素的事：把"流程"从代码里显式地拎出来，以及把"业务"和"模型"之间画一条清晰的边界。
12000编辑于 2026-08-19 - 来自专栏云社区活动
AI 赋能，让工作流程飞起来！——开发 AI 增强型工作流程的五个关键步骤
AI 赋能，让工作流程飞起来！——开发 AI 增强型工作流程的五个关键步骤作者：Echo_Wish 你是否还在为重复性工作发愁？是否觉得数据分析、任务分配、流程优化太耗时间？ 今天，我就带大家一起，从 0 到 1 开发 AI 增强型工作流程，让你的工作流更加智能高效！ 第一步：识别工作流程中的 AI 机会想让 AI 帮你加速工作，首先要搞清楚哪些地方可以用 AI！ 第二步：收集和准备数据AI 是“数据驱动”的，数据质量决定了 AI 的效果！ 在 AI 工作流中，数据是最重要的资产。我们需要收集、清洗、预处理数据，确保它能用于训练 AI。 1. 第四步：AI 集成到工作流程中训练好的 AI 需要部署到实际业务中，才能发挥作用！ 1. 第五步：监控和优化 AI 工作流AI 不是一次性工程，它需要持续优化！ 1.
1.5K10编辑于 2025-03-30 - 来自专栏低代码开发平台
用低代码优化工作流程管理的4大优势
本文将深入探讨低代码平台优化工作流管理的4大优势，如何通过简化开发流程、增强团队协作、促进自动化等方面，成为优化项目交付周期的有利武器。 4、模板化应用组件提供了一套适用于60多个行业的app应用模板，可以满足各种行业领域和业务功能的需求，供您进行集成和定制，如CRM、项目管理、库存管理等。 4、移动端协作提供移动应用程序，让团队成员在任何地点都能查看项目状态、接收通知、审批请求或参与讨论，保证协作的连续性和灵活性。 4、可视化工作流设计通过其拖放式的流程设计器，用户可以直观地构建工作流，无需编程知识。每个步骤和决策点都清晰可见，便于理解和调试，同时也便于后续的调整和优化。 当您从文件、云、API 和数据库导入数据到低代码平台时，您还可以使用AI进行数据清理。
49400编辑于 2024-07-05
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号