智能体工作流五大设计模式教学

五大工作流设计模式

直观流程，环节分工明确，适合流水线式作业。优势是简单直观，容易定位问题；劣势是容错性差，并行能力不足。实践案例：文字翻译工作流（初稿→质量反思→优化），识图文案生成需任务拆解避免复杂提示词。

通过输入分析、决策将任务分配给不同专家处理，最后整合结果。关键在于路由决策，优势是专业化处理、可扩展性强、负载均衡；可挂载不同知识库实现业务模块化管理。适用于客服、智能问答、企业文档管理。案例：对话式工作流处理售前/售后/投诉/订单问题，通过会话变量 context history 实现对话记忆持久化存储。

数据输入→初始生成→质量评估→未达标则优化→输出结果。优势是结果质量高、降低风险；劣势是可能主题漂移、资源消耗大。适用于文案创作、设计迭代、严谨报告等需反复打磨的场景。难点是制定评估标准因人而异，需根据实际情况确定。

将任务分割成多个子任务同时处理，最后聚合结果。优势是时间效率高、资源充分利用、容错性好；劣势是任务不互通，需提前规划。适用于数据分析、批量处理、多信息源查询等场景。案例：英语单词学习可并行进行词汇分析、记忆策略、语境应用、发音指导、复习规划。

先规划后执行，包括理解分析、步骤排序、工具选择、配置约束等环节，执行中可根据目标达成情况重新规划。优势是适应复杂任务、避免执行偏差；劣势是等待时间长、成本高。适用于研究分析和动态规划场景，使用 Agent 节点和 ReAct 策略提高研究细致程度。

实践环境搭建与配置

本地安装：可在本地使用 Docker 部署 Dify 环境。云端访问：注册账号即可使用云端程序。

①在火山引擎官网注册并进行个人认证，进入管理控制台开通所有模型。②在在线推理部分创建自定义推理接入点，选择火山方舟平台，添加豆包的 thinking、Flash 和 1.6 等模型。③获取 API key 和推理节点 ID，认证方式改为 API key，选择基础模型类型为自定义。每个模型每天有 50 万 TOKEN 次额度。

豆包 C 的 1.6 Flash 模型在提示词到位时能输出好效果，小模型也具有竞争力。字数限制在实际应用中存在不确定性。

行业发展现状与学习路径

目前处于从基础 Agent 到垂类 Agent、定向 Agent 的过渡阶段，Multi Agent 未来可能开花。但很多产品设计方向与背后技术脱节，用户仍习惯使用基础 Agent 和 Chat 界面进行迭代。

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