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智能体来了从 0 到 1:工作流在智能体系统中的真实作用

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你的橙来啦
修改2026-02-02 15:18:30
修改2026-02-02 15:18:30
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概述
在生成式AI的早期实践中,开发者往往将大语言模型视为一个高度通用的推理引擎,期望通过不断优化Prompt来应对复杂业务需求。但随着应用场景走向真实生产环境,这种“单点调用”的模式逐渐暴露出稳定性与可控性不足的问题。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 一、工作流的核心定位:将不确定性转化为可执行路径
  • 二、工作流在智能体系统中的三类关键角色
  • 三、从系统工程角度看工作流设计
  • 四、结语:智能体落地的关键不在模型本身
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