智能Agent如何改造传统工作流：从搜索到全能助手

引言：当AI遇上工作流

还记得我们以前搜索信息的方式吗？输入关键词，浏览大量结果，筛选有用内容，再整合成我们需要的答案。这个过程不仅耗时，还常常让人感到疲惫。

如今，智能Agent的出现正在彻底改变这一切。想象一下，你只需提出一个问题："北京今年什么时候入秋，哪里是赏秋的最佳去处？什么时候去最合适？"， AI就能直接给你一个完整、准确的答案，甚至还能根据你的后续问题深入解释 。这就是Agent赋能工作流的魅力所在。

本文将用通俗易懂的语言，带你了解智能Agent如何改造传统工作流，让AI真正成为你的得力助手。

什么是Agent？为什么它能改变工作方式？

简单来说，Agent就是一个能够理解你的需求，并自主调用各种工具来完成任务的AI助手。它不仅能理解你的问题，还能规划解决方案，调用合适的工具，最后整合结果呈现给你。

传统AI只能回答问题，而Agent则可以"行动" ——它能搜索网络、生成图片、编写代码、分析数据，就像一个全能助理。

Agent工作原理示意图

Agent工作原理示意图

Agent如何智能调用工具？

当你向Agent提问时，它会经历以下几个步骤：

1. 1. 理解你的需求：分析你的问题，确定需要完成什么任务
2. 2. 选择合适的工具：从它的"工具箱"中选择最适合的工具
3. 3. 准备必要的参数：提取问题中的关键信息作为工具的输入
4. 4. 执行工具调用：使用选定的工具完成任务
5. 5. 整合结果：将工具返回的结果转化为易于理解的回答

比如当你问"北京今年什么时候入秋"时，Agent会识别出这是一个天气查询任务，需要调用网络搜索工具，并将"北京"、"2024"、"入秋时间"作为关键参数。

从传统搜索到智能Agent：三代进化

第一代：传统搜索引擎

传统搜索引擎只能返回相关网页列表，你需要自己浏览、筛选和整合信息。比如搜索问题【北京今年什么时候入秋，哪里是赏秋的最佳去处？什么时候去最合适】结果如下：

传统搜索结果

你会得到多个网页链接，需要自己点击进入，找到相关信息，再整合答案。这个过程耗时且效率低下。

第二代：AI总结 + 搜索引擎

简单的AI搜索能够总结网页内容，但缺乏深度思考和规划能力。让 AI搜索 回答【北京今年什么时候入秋，哪里是赏秋的最佳去处？什么时候去最合适】以智谱官方给出的的AI搜索结果为例：

简单AI搜索结果

简单AI搜索结果

挺不错，问题基本都回答了，但逻辑有点凌乱，不够清晰，但是最关键的是： 搜索时间错误了！！！ LLM只是为了搜索问题而搜索忽视了“ 今年 ”这个关键词，而且并没有把得到的【北京的秋天时间】、【北京赏秋去处】两部分信息很好的联系起来

上面是智谱官方的AI搜索，通用系统提示词和思维链等方面优化做的还是很好，所以缺陷的对比效果不明显，来看一下依据这个逻辑用Coze搭建的AI智能助手，也集成了web_search的能力。同样的问题，让 AI搜索 回答【北京今年什么时候入秋，哪里是赏秋的最佳去处？什么时候去最合适】效果如下：

简单AI搜索结果coze

简单AI搜索结果coze

我是初步实践做的这个AI智能助手，因为没有给他配置工作流和思维链的方式，所以他也只能是根据coze的function call的能力分开两次调用web_search来检索 【北京的秋天时间】、【北京赏秋去处】。然后coze的LLM 简单拼接了两个搜索信息的回答。所以说自己搭建的助手还有很大的优化空间。

这里就明显暴露了第二代AI搜索的核心问题：缺乏上下文理解和推理能力，无法真正理解用户意图的深层次含义 。从技术角度看，这是因为简单的RAG（检索增强生成）系统虽然能够获取外部信息，但缺乏对信息的深度处理和整合能力。

所以Agent可以作为载体与外部世界进行交互处理问题，但是对于复杂情况 / 高精度解决方案还是要依靠完善的Agent工作流 / 思维链（类似O1模型范式）来助力AI能力的落地

第三代：工作流增强的智能Agent（AI总结 + 搜索引擎 + 工作流/思维链）

工作流增强的Agent不仅能搜索信息，还能规划解决方案，分步骤执行任务，并整合结果。智谱官方的AI搜索+深度推理回答【北京今年什么时候入秋，哪里是赏秋的最佳去处？什么时候去最合适】效果如下

工作流增强的Agent结果

工作流增强的Agent结果

在官方的AI搜索智能体中，时间正确，抓住用户和核心诉求回答问题，并且逻辑清晰地呈现结果。这里能够更加智能准确的回答，深度推理、思维链的能力功不可没。

分析一下这里agent的工作流和逻辑。首先都是一样的，将问题进行了拆解：

1. 1. 第一步查询今年（2024年）的北京入秋时间；
2. 2. 紧接着查询北京赏秋的最佳去处和时间；

最后综合两部分搜索得到的结果进行总结回答，并且完全按照问题拆解的步骤进行回答，逻辑清晰。通过思维链的方式让AI搜索在解决LLM幻觉问题的同时也能变得更加聪明。

同时智谱的Agent也可以调用包括绘画、代码在内的各种工具，从而解决了传统搜索引擎和常规 AI 不能解决的难题，表现得更像 “人”了。

实际案例：用Coze搭建自己的智能Agent

Coze是一个让普通用户也能轻松创建Agent的平台。下面是我用Coze搭建的一个简单Agent示例，首先给智能体中的LLM加人设与回复逻辑的系统提示词，让他有相应主题的问答及语义理解的能力；

然后给Agent加上各种能力插件，比如getToutiaoNews、LinkReaderPlugin、bingWebSearch、kimiAI、CodeRunner等等，使其能够处理特殊任务，效果如下图所示：

Coze搭建的Agent

Coze搭建的Agent

这个Agent能够：

• • 回答关于AI的问题
• • 搜索网络获取最新信息
• • 阅读网页内容进行深入分析
• • 生成PPT等文档

我的提问【什么是agent】会触发Doubao-pro的functionCall 能力，分析问题语义并调用相应的工具，比如bingSearch来找相关的介绍资料来回答问题

再比如，添加AiPPT插件就可以借助AI搜索【请搜索两个最新的AI开源项目并制作简单的ppt来简要介绍内容】到的资料直接转换为ppt进行展示出来。它会自动：

1. 1. 使用搜索工具查找最新AI项目
2. 2. 分析搜索结果，提取关键信息
3. 3. 调用PPT生成工具，创建演示文稿

coze智能体执行工作流过程

coze智能体执行工作流过程

Agent生成的PPT

Agent生成的PPT

可以看到Doubao-pro很清楚的理解了语义并规划了相应的工具调用过程，先使用bingSearch查找开源项目，然后LLM将学习总结的内容转换为ppt展示出来。 除了AI搜索，还可以对搜索到的链接中的信息进行进一步追问，这时Agent会调用LinkReaderPlugin工具来进一步获取搜索到的链接里面的内容来展开回答问题

coze智能体使用读取链接补充信息

coze智能体使用读取链接补充信息

总的来说，用coze搭建一个优秀的agent主要可以分为以下步骤：

1. 1. 规划： 制定任务的关键方法
   1. 1. 总结任务目标与执行形式
   2. 2. 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系
   3. 3. 设计每个子任务的执行方法
2. 2. 实施： 分步构建和测试 Agent 功能
   1. 1. 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系
   2. 2. 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性
3. 3. 完善： 全面评估并优化 Agent 效果
   1. 1. 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点
   2. 2. 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平

   

   img

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Coze搭建AI搜索与对话智能体的本地部署 coze平台支持api调用，于是我就借助搭建的agent的能力部署一个本地的Agent智能助手，项目库代码结构如下

coze本地部署AI搜索agent的代码

coze本地部署AI搜索agent的代码通过本地部署可视化Agent的输出效果如下：

coze本地部署AI搜索agent效果图

coze本地部署AI搜索agent效果图

可以在本地就实现agent的web搜索功能、textToimage功能等等

利用coze的api在本地部署agent时遇到的难点：

• • coze的说明文档对python的支持不是很好，很多细节接口实现细节需要去搜索
• • coze的鉴权方式兼容性比较差，我采用了一个开源的Coze类来封装了鉴权的
• • agent调用插件生成结果时可能会输出很多多余的内容，我优化了提示词输出的约束和api的输出格式调整

其次我也尝试了使用langchain的框架来搭建AI搜索的Agent

langchain本地部署AI搜索agent

langchain本地部署AI搜索agent

利用langchain在本地用纯代码方法部署agent目前遇到的难点：

• • langchain官方提供的免费可用搜索插件很少，比如bing官方的搜索api自己用是需要订阅的
• • langchain的理解和学习成本高，涉及复杂架构和新术语。而且不同的已有插件api的出入参都需要大量时间去调试
• • 如果在langchain搭建工作流，需要考虑到环境配置和依赖管理复杂以及兼容性问题。

如何开始使用Agent改造你的工作流？

想要开始使用Agent改造你的工作流，可以从以下几个简单步骤开始：

1. 1. 选择合适的平台：Coze、Dify、langchain、Crewai等都提供了Agent功能
2. 2. 确定你的需求：思考哪些重复性工作可以交给Agent
3. 3. 从简单任务开始：先用Agent处理简单的信息搜集、整理工作
4. 4. 逐步扩展能力：随着你对Agent的了解加深，可以让它处理更复杂的任务

对于普通用户，我推荐直接使用Coze这类平台，它们提供了友好的界面，无需编程知识就能创建功能强大的Agent。

Agent适用性自测问卷

想知道你的工作是否适合用Agent改造？回答以下问题，评估一下吧！

1. 1. 你的工作中是否有大量需要搜索和整理信息的任务？
   • • A. 经常需要
   • • B. 偶尔需要
   • • C. 几乎不需要
2. 2. 你是否经常需要处理结构化的数据（如表格、报表等）？
   • • A. 是的，每天都要处理
   • • B. 有时候需要
   • • C. 很少需要
3. 3. 你是否需要定期生成类似格式的文档或报告？
   • • A. 是的，这是我的日常工作
   • • B. 有时候需要
   • • C. 很少需要
4. 4. 你的工作中是否有明确的、可重复的流程？
   • • A. 有很多这样的流程
   • • B. 有一些固定流程
   • • C. 大多是创造性工作，很少有固定流程
5. 5. 你是否经常需要在多个工具或平台之间切换来完成工作？
   • • A. 是的，经常在多个工具间切换
   • • B. 有时候需要
   • • C. 通常只在一两个工具中工作
6. 6. 你的工作是否包含大量简单但耗时的任务？
   • • A. 是的，有很多这样的任务
   • • B. 有一些这样的任务
   • • C. 几乎没有
7. 7. 你是否经常需要从大量信息中提取关键点？
   • • A. 经常需要
   • • B. 有时候需要
   • • C. 很少需要
8. 8. 你是否愿意投入时间学习和配置AI工具？
   • • A. 非常愿意
   • • B. 有一定意愿
   • • C. 不太愿意

评分标准：

• • 主要选择A：你的工作非常适合用Agent改造！可能会大幅提高你的工作效率。
• • 主要选择B：你的工作中有一些任务适合用Agent处理，可以从这些任务开始尝试。
• • 主要选择C：你的工作可能更依赖创造性思维，但Agent仍可以在信息收集和初步分析方面提供帮助。

常见问题解答

1. Agent和普通AI助手有什么区别？

回答： Agent比普通AI助手多了"行动"能力。普通AI助手只能基于已有知识回答问题，而Agent可以主动调用外部工具（如搜索引擎、代码执行器、数据分析工具等）来获取信息并执行任务。简单说，普通AI是"知道"，Agent是"知道+做到"。

2. 我没有编程基础，能使用Agent吗？

回答： 完全可以！现在有很多低代码或无代码平台（如Coze、Dify等）让普通用户也能轻松创建和使用Agent。这些平台提供了友好的图形界面，你只需通过简单的拖拽和配置就能创建功能强大的Agent。

3. Agent会不会泄露我的敏感信息？

回答： 这取决于你使用的平台和配置。大多数正规Agent平台都有严格的隐私政策，但建议：

• • 不要让Agent处理高度敏感的个人或商业信息
• • 使用支持本地部署的解决方案处理敏感数据
• • 了解并配置平台的数据保留和隐私设置

4. Agent的使用成本是多少？

回答： 成本因平台而异：

• • 许多平台提供免费入门级别（如Coze目前的基础功能是免费的）
• • 付费版本通常按API调用次数或使用量计费
• • 自建解决方案需要考虑开发成本和基础设施费用 总体而言，对于个人用户，基础使用通常是可负担的，而企业级应用则需要根据规模和需求评估成本。

5. 我的Agent表现不佳，如何改进？

回答： 改进Agent性能的几个关键方法：

• • 优化提示词：明确、具体的指令通常能获得更好的结果
• • 细化工作流：将复杂任务分解为更小的步骤
• • 添加适当工具：确保Agent有完成任务所需的所有工具
• • 增加示例：提供成功案例让Agent学习
• • 收集反馈：记录失败案例，有针对性地改进

所以，你准备好让Agent改造你的工作流了吗？