一文读懂Agentic Workflows工作原理

就在我准备休一周假的前一晚，家里的空调坏了。当然，这是最合适的时机。我心急火燎地给常年合作的维修师傅打了电话，在我外出期间他修好了空调——但他还顺带清理了室外机、更换了滤网，甚至还换掉了我好几周前就想换的灯开关面板。我给了他一个问题，他解决了它——同时还主动处理了一堆他凭经验判断需要修的其他活儿。

一直以来，大多数软件从来没有这样工作过。它等着你把每一个点击步骤都交代清楚，一旦出现意料之外的情况，就会停下来，发消息向你求助。AI 智能体工作流可以遵循固定的脚本，但也可以设定一个目标，然后自主想办法达成——在执行过程中做决策、调用工具、随时调整。

本文将为你详细介绍 AI 智能体工作流的一切：它如何运作，以及如何借助 Zapier 安全地构建它们。

什么是 AI 智能体工作流？

AI 智能体工作流是一种由 AI 驱动的流程，一个或多个 AI 智能体在其中做决策、执行动作、协调任务，以极低的人工干预实现某个目标。它会推理接下来应该发生什么，调用任何它需要的工具，检查结果，并在第一次尝试失败时尝试别的方式。换句话说，AI 智能体就像我那位维修师傅的虚拟版本——完成你交代的任务，同时也独立解决过程中出现的各类问题。

你可以通过 Zapier 的 AI 这类工具将 AI 智能体行为加入传统工作流，直接在自动化流程中嵌入 AI 步骤。也可以通过 Zapier MCP 这样的工具，从 AI 智能体工具（如 ChatGPT 或 Claude）启动 AI 智能体工作流，让它在你的整个技术栈中执行操作。

AI 智能体与非 AI 智能体工作流

非 AI 智能体工作流（通常称为确定性工作流）遵循预定义的规则：触发器启动，一系列固定动作按顺序执行，任务完成。它们可以使用过滤器和条件逻辑，但无法进行推理。这非常适合那些每次都必须以相同方式执行的重复性、可预测工作——把这条记录移过去、发送那条通知、打上那个勾选框。但问题在于，基于规则的工作流无法处理没有人预料到的局面，一旦出现计划外或异常情况，它要么崩溃，要么把整个烂摊子甩给人类。

AI 智能体工作流正是为应对这些异常情况而构建的。它们能适应实时数据和意外条件，根据眼前真实情况决定下一步做什么，而不是根据构建工作流时猜测可能发生的情况来决定。

两者没有优劣之分——你实际上两者都需要。以 Zapier 为例，它允许你在同一个工作流中同时使用两者。这不仅让你同时获得两类自动化的优势（可预测性和适应性），还能节省 tokens（也就是钱）。每一个 AI 步骤都有成本，让 AI 模型去处理一个简单规则就能完成的工作，有点像雇一个维修师傅来给你的调料瓶按字母顺序排列。

更聪明的做法是让廉价、确定性、非 AI 智能体的步骤干粗活，把真正需要大脑的工作留给 AI 智能体。

以线索录入工作流为例：一个基础自动化可以过滤掉来自你不销售的国家/地区的提交（无需思考），只有通过筛选的线索才会被交给 AI 步骤，由 AI 研究目标公司并起草首次触达邮件。判断力恰好用在真正需要的地方，而不用为那些你根本不会联系的线索浪费 tokens 去反复斟酌。

AI 智能体工作流的核心组件

大多数 AI 智能体工作流都是由相同的几个组件组装而成的。一旦你能叫出它们的名字，整个类别就不再像魔法，而是看起来像你在某个周二下午就能构建的东西。

大型语言模型（LLM）。LLM 是推理引擎。LLM 解读指令、权衡上下文、决定下一步做什么，这就是为什么它几乎位于每个 AI 智能体系统的中心。

AI 智能体。智能体构建在 LLM 之上，并被赋予指令、工具和目标。智能体是实际执行任务或角色的"工作者"，而不只是生成文本。

工具调用。这是指跨越模型去外部软件获取信息的能力——查询 CRM、拉取表格行、发送消息——使智能体能够对现实世界采取行动，而不仅仅是描述它。

适应性与反馈。这是一个循环，让智能体能够评估结果、注意到出错的地方，并改变方向而不是静默失败。

AI 编排。编排是端到端的层面，协调上述所有组件，决定哪个步骤、工具或智能体在什么时候运行。你可以把它想象成指挥家让整个乐团保持同步。

这些组件都不是孤立存在的，Zapier 将它们打包在一起，你无需自己手动连接。

例如，你可以构建一个处理退款请求的工作流：非 AI 智能体工作负责分类，而 AI 智能体功能则在你的工具中查询订单、判断是否可以退款，并将结果记录到 CRM 中。Zapier 编排协调这一切，同时通过企业级治理功能（如操作限制、应用访问控制和 AI 护栏）保障你的数据安全。

AI 智能体工作流如何运作？

在底层，大多数 AI 智能体工作流都运行着某种相同循环的版本：评估情况、制定计划、执行、查看结果、调整。它更像一个圆环，而不是一条直线：

理解问题。智能体解析提示词并收集上下文——被要求做什么，需要什么信息才能好好回答。这个定义步骤很重要，因为如果在这一步误读了需求，接下来的四步会兴高采烈地做完全错误的事情。

规划并执行步骤。它将最终目标分解为更小的子任务，并以合理的顺序逐一完成。但与传统工作流的步骤不同，计划并非一成不变；智能体可以根据每个子任务揭示的情况重新排序、丢弃或添加子任务。

规划和执行步骤。它将最终目标分解为更小的子任务，并以合理的顺序逐一完成。但计划并非像传统工作流那样被锁死——AI 智能体可以根据每一步的发现来重新排序、丢弃或添加子任务。

工具调用。当某个步骤需要外部信息或操作时，AI 智能体会调用外部软件——比如查看 CRM、拉取数据或发送消息。工具是将"说"转化为"做"的关键：没有它们，AI 智能体只能描述应该发生什么，却无法触碰那些推动工作向前的工具。Zapier 为你的 AI 智能体提供对 9,000+ 应用的安全访问，让它能获取所需的一切，而无需将你的凭证暴露给 AI 模型。

迭代。每一步完成后，AI 智能体会评估该步骤是否成功。如果失败了，它会尝试另一种方法，而不是直接抛出错误并退出。这就是 rigid 自动化无法做到的部分：AI 智能体不会因为现实偏离脚本就崩溃，而是会注意到失误、调整策略、再试一次，或者在卡住时升级给人类处理。

记忆。它保留短期和（有时）长期上下文，使前面的步骤能够指导后面的步骤，工作流不会每次都从零开始。短期记忆保持单次运行内的连贯性，而长期记忆（内置于某些 AI 智能体中）让它能回忆客户的历史或上周的偏好，这样它就不会像戴着领带的金鱼一样，在每次交互中都重新自我介绍。

单 AI 智能体 vs 多 AI 智能体工作流

单 AI 智能体工作流正如其名：一个 AI 智能体，指向一个任务，把那件事做好。它构建更简单、更容易理解、运行成本也更低，这就是为什么单 AI 智能体系统大约在 2025 年之前一直占据市场主导地位（按 AI 年的时间尺度，大约是 20 年前）。对于定义明确的任务——比如，总结这些文档丰富这条线索、分流这张工单——通常一个 AI 智能体就够了，再多只是徒增开销。

多 AI 智能体工作流将工作分配给多个专业 AI 智能体协作完成，通常采用基于角色的结构，看起来很像一个虚拟公司。研究 AI 智能体交接给写作 AI 智能体，写作 AI 智能体再交接给管理 AI 智能体（我至今还没确定这些虚拟管理者是否做虚拟绩效评估）。这种方法在复杂的、多领域任务上表现出色，这些任务无法简单地塞进一个 AI 智能体的职责范围。

Zapier 支持这个光谱的两端：你可以为一个专注任务运行单个 AI 智能体，也可以在需要团队协作时将多个 AI 智能体串联起来——既可以通过构建包含多个 AI 智能体步骤的工作流，也可以让一个 AI 智能体从其指令中调用其他 AI 智能体。

AI 智能体工作流的主要优势

追逐一切"AI 智能体化"只是因为它很酷，这是一个让你的 demo 很贵却什么都没留下的好方法。构建 AI 智能体工作流的理由更平淡但更好：它们把时间还给你，包揽没人喜欢做的那些工作，而且在你睡觉时也能继续运行。把它们对准正确的问题，回报通常落在四个地方：

效率提升。AI 智能体承担了消耗人类工作日的重复性研究和复制粘贴的琐事——比如工单分流和数据查询。把这些工作交出去，你的团队就能把时间花在真正需要人来做的工作上。

可扩展性增强。一个能筛选一条线索或完成一项任务的 AI 智能体，同样能开心地（并且几乎同样快速地）完成一千个。所以一个小团队可以在不伴随增长而增加人员的情况下，远超其体量发挥作用。

客户体验提升。有了面向客户的 AI 智能体，消费者可以在几分钟内得到答案，而不是等上几天。AI 智能体响应快速、一致，而且在午夜也会回复，这意味着人们还关心他们提出的问题时就能收到回复。

尽管 AI 智能体工作流有诸多好处，但你接入业务工具的每个 AI 智能体都是在你系统中多了一把钥匙——一个过度授权的机器人可以在任何人注意到之前造成惊人的破坏。像 Zapier 这样的工具可以充当 AI 智能体与数据之间的治理层：连接使用托管的加密凭证运行，符合 SOC 2 合规性，管理员精确决定每个 AI 智能体被允许做什么。这样你就可以利用 AI 智能体工作流的优势，而不必冒着让整个组织崩溃的风险。

AI 智能体工作流的热门工具和框架

如果你在用代码构建 AI 智能体，有几个框架会不断出现：

LangChain 是灵活、拥有广泛生态系统的选项，因其编排能力和广泛的集成库而受到青睐。

CrewAI 采用基于角色的方法，专为多个 AI 智能体像团队一样协作而构建。

AutoGen，来自微软，偏向对话式、人类在环的模式，AI 智能体之间相互发送消息来共同处理任务。

这些都是强大的工具，但它们都假设你乐于编写和维护代码。

Zapier 是为其他所有人准备的选项：公民开发者、那些会写代码但宁愿快速交付的团队，以及想要在不先学习 JavaScript 的情况下为业务带来 AI 智能体效率的有动力团队。

你可以通过几种方式在 Zapier 上构建 AI 智能体工作流，取决于你喜欢如何工作：

AI by Zapier 让你能够将 AI 智能体工具和 AI 直接构建到基于触发器的工作流中，添加能够对你的数据进行推理并据此行动的步骤。它结合了确定性自动化和 AI 自动化两者的优点。

Zapier MCP 可以安全地将你的 AI 智能体工具（如 Claude、ChatGPT 和 Cursor）连接到 9,000+ 应用，这样它就能直接从聊天窗口完成任务。同时你可以通过企业级治理、OAuth 授权和应用访问控制来精确控制它被允许执行哪些操作。

Zapier SDK 则面向生活在代码文件中的你——将你的技术栈接入 Cursor 或 VS Code 等编辑器——Zapier CLI 处理终端安装。

Zapier SDK 面向在代码文件中工作的用户——将技术栈集成到 Cursor 或 VS Code 等编辑器中——而 Zapier CLI 则处理终端安装。

实际场景中的 AI 智能体工作流用例

AI 智能体工作流并非遥不可及的技术；各个团队已经在所有业务职能中运行它们。以下是 Zapier 客户的实践经验在销售、营销、客服和 IT 领域的实际表现。

销售团队在确定下一步行动上会花费大量时间：哪些交易停滞不前、哪些客户需要关注、哪个沟通线索突然没了动静。在数字广告公司 Gourmet Ads，这些信息散落在 Salesforce、Google Analytics 和一系列其他工具中。Gourmet Ads 总裁 Benjamin Christie 使用 Zapier 将所有这些系统连接到 Claude：AI 跨各个系统读取数据、标记停滞的工作和异常情况、对最高影响力的修复进行排序，并将一份简短的推荐行动清单写入团队的共享工作空间。

Salesforce 作为记录系统保持不变，但团队收到的不再是又一个需要眯眼看的仪表盘，而是一份按优先级排列的下一步行动清单，并按计划定时推送。以前需要销售人员花一整个早上进行交叉比对的工作现在自动完成，这样人们就能把时间花在最有可能推进的交易上。

营销领域，尤其是代理商营销，其工作依赖于难以规模化扩展的重复性报告和交付工作——每新增一个客户就意味着要检查另一堆仪表盘并组装另一套演示文稿。多伦多一家 SEO 代理商在 Zapier 上重建了整套客户交付流程。在每月末，系统将网站表现、流量和 Google Business Profile 数据拉取到一份客户级报告中，甚至通过 Zapier 处理图片生成——将客户的标志印到卡车和箱子上，用于一个搬家公司的账户，每个客户在自己的视觉简报中保留相同的中心枢纽。

这位老板正在努力实现的目标是：将每个客户每月的人工介入时间从现在的 10 到 15 小时降低到大约 30 分钟，而不增加人手。而且由于报告基于实时数据而非静态表格，他期望产出不仅更快，而且比人工交付更精准。

客服是效率提升最显著的领域，因为每个工单都可能增加从几分钟到数小时的手动研究和客户维护工作。在 ClickUp，客服团队每月处理约 5,000 个工单，以前每个工单开始前都需要花费约 15 分钟的搜索时间——从 Zendesk 拉取上下文、交叉比对文档、找到正确的运维手册——然后客服人员才能开始回复。高级技术支持工程师 Corey Smith 使用 Zapier 构建了一个分类系统，自动完成所有这些工作，在客服人员输入任何文字之前就向其提供结构化的摘要。

每个工单的研究时间从 15 分钟降低到约 4 分钟。以每月 5,000 个工单计算，相当于每月节省超过 900 小时——这来自一个工作流，由一名工程师构建。其他 ClickUp 团队看到效果后也申请了相同的配置，这通常是一个工作流正在创造价值的最佳信号。

IT 团队在处理以混乱、一次性消息形式到达的供应请求上花费了大量时间。在 Palo Alto Networks，每个演示账户创建、许可证重置和访问审批都通过一个 Slack 频道流转，需要有人手动阅读并执行——由于员工每次表达请求的方式各不相同，僵硬的脚本无法解析它们。解决方案架构团队的 Stas Bilder 构建了 AI Zap 工作流，可以解析每条自然语言请求、在多个系统中供应账户、分配许可证，并将访问审批结果推送回频道。

这些工作流现在为超过 3,000 名内部用户提供服务，调整机器人的回复使后续问题减少了 20%。总体而言，该系统节省了相当于一个全职岗位的工时——约每年 15 万美元——而且该团队正在将聊天界面产品化，供客户使用。

使用 Zapier 构建 AI 智能体工作流

AI 智能体工作流是自动化不再等待指令、开始像我的王牌勤杂工一样工作后得到的成果：读懂局势、做出判断、使用工具、在第一次尝试未达目标时进行调整。让这个过程对团队而言是现实的而非纯粹愿景，取决于你所构建的平台。

Zapier 是一个 AI 编排平台，让你在整个组织中构建 AI 智能体工作流。通过 Zapier 的 AI，你可以将 AI 智能体直接嵌入工作流；Zapier MCP 让你可以直接从 Claude、ChatGPT 或你选择的 AI 客户端在 9,000 多个应用中进行操作。最重要的是，所有这些都运行在企业级治理之上，包括托管凭证和细粒度访问控制。这意味着你可以在任何地方构建 AI 智能体工作流，并通过 Zapier 安全地连接它们。

AI 智能体框架：定义、对比和指南

AI 智能体框架：定义、对比和指南

ReAct 智能体是什么？它们如何工作？

ReAct 智能体是什么？它们如何工作？

AI 工作流中的人类介入

AI 工作流中的人类介入

AI 智能体与 RPA：你需要知道的一切

AI 智能体与 RPA：，你需要知道的一切