智能Agent如何改造傳統工作流：從搜索到全能助手

引言：當AI遇上工作流

還記得我們以前搜索信息的方式嗎？輸入關鍵詞，瀏覽大量結果，篩選有用內容，再整合成我們需要的答案。這個過程不僅耗時，還常常讓人感到疲憊。

如今，智能Agent的出現正在徹底改變這一切。想象一下，你只需提出一個問題："北京今年什么時候入秋，哪里是賞秋的最佳去處？什么時候去最合適？"， AI就能直接給你一個完整、準確的答案，甚至還能根據你的后續問題深入解釋 。這就是Agent賦能工作流的魅力所在。

本文將用通俗易懂的語言，帶你了解智能Agent如何改造傳統工作流，讓AI真正成為你的得力助手。

什么是Agent？為什么它能改變工作方式？

簡單來說，Agent就是一個能夠理解你的需求，并自主調用各種工具來完成任務的AI助手。它不僅能理解你的問題，還能規劃解決方案，調用合適的工具，最后整合結果呈現給你。

傳統AI只能回答問題，而Agent則可以"行動" ——它能搜索網絡、生成圖片、編寫代碼、分析數據，就像一個全能助理。

Agent如何智能調用工具？

當你向Agent提問時，它會經歷以下幾個步驟：

1. 理解你的需求：分析你的問題，確定需要完成什么任務
2. 選擇合適的工具：從它的"工具箱"中選擇最適合的工具
3. 準備必要的參數：提取問題中的關鍵信息作為工具的輸入
4. 執行工具調用：使用選定的工具完成任務
5. 整合結果：將工具返回的結果轉化為易于理解的回答

比如當你問"北京今年什么時候入秋"時，Agent會識別出這是一個天氣查詢任務，需要調用網絡搜索工具，并將"北京"、"2024"、"入秋時間"作為關鍵參數。

從傳統搜索到智能Agent：三代進化

第一代：傳統搜索引擎

傳統搜索引擎只能返回相關網頁列表，你需要自己瀏覽、篩選和整合信息。比如搜索問題【北京今年什么時候入秋，哪里是賞秋的最佳去處？什么時候去最合適】結果如下：

你會得到多個網頁鏈接，需要自己點擊進入，找到相關信息，再整合答案。這個過程耗時且效率低下。

第二代：AI總結 + 搜索引擎

簡單的AI搜索能夠總結網頁內容，但缺乏深度思考和規劃能力。讓 AI搜索 回答【北京今年什么時候入秋，哪里是賞秋的最佳去處？什么時候去最合適】以智譜官方給出的的AI搜索結果為例：

挺不錯，問題基本都回答了，但邏輯有點凌亂，不夠清晰，但是最關鍵的是： 搜索時間錯誤了！！！ LLM只是為了搜索問題而搜索忽視了“ 今年 ”這個關鍵詞，而且并沒有把得到的【北京的秋天時間】、【北京賞秋去處】兩部分信息很好的聯系起來

上面是智譜官方的AI搜索，通用系統提示詞和思維鏈等方面優化做的還是很好，所以缺陷的對比效果不明顯，來看一下依據這個邏輯用Coze搭建的AI智能助手，也集成了web_search的能力。同樣的問題，讓 AI搜索 回答【北京今年什么時候入秋，哪里是賞秋的最佳去處？什么時候去最合適】效果如下：

我是初步實踐做的這個AI智能助手，因為沒有給他配置工作流和思維鏈的方式，所以他也只能是根據coze的function call的能力分開兩次調用web_search來檢索 【北京的秋天時間】、【北京賞秋去處】。然后coze的LLM 簡單拼接了兩個搜索信息的回答。所以說自己搭建的助手還有很大的優化空間。

這里就明顯暴露了第二代AI搜索的核心問題：缺乏上下文理解和推理能力，無法真正理解用戶意圖的深層次含義 。從技術角度看，這是因為簡單的RAG（檢索增強生成）系統雖然能夠獲取外部信息，但缺乏對信息的深度處理和整合能力。

所以Agent可以作為載體與外部世界進行交互處理問題，但是對于復雜情況 / 高精度解決方案還是要依靠完善的Agent工作流 / 思維鏈（類似O1模型范式）來助力AI能力的落地

第三代：工作流增強的智能Agent（AI總結 + 搜索引擎 + 工作流/思維鏈）

工作流增強的Agent不僅能搜索信息，還能規劃解決方案，分步驟執行任務，并整合結果。智譜官方的AI搜索+深度推理回答【北京今年什么時候入秋，哪里是賞秋的最佳去處？什么時候去最合適】效果如下

在官方的AI搜索智能體中，時間正確，抓住用戶和核心訴求回答問題，并且邏輯清晰地呈現結果。這里能夠更加智能準確的回答，深度推理、思維鏈的能力功不可沒。

分析一下這里agent的工作流和邏輯。首先都是一樣的，將問題進行了拆解：

1. 第一步查詢今年（2024年）的北京入秋時間；
2. 緊接著查詢北京賞秋的最佳去處和時間；

最后綜合兩部分搜索得到的結果進行總結回答，并且完全按照問題拆解的步驟進行回答，邏輯清晰。通過思維鏈的方式讓AI搜索在解決LLM幻覺問題的同時也能變得更加聰明。

同時智譜的Agent也可以調用包括繪畫、代碼在內的各種工具，從而解決了傳統搜索引擎和常規 AI 不能解決的難題，表現得更像 “人”了。

實際案例：用Coze搭建自己的智能Agent

Coze是一個讓普通用戶也能輕松創建Agent的平臺。下面是我用Coze搭建的一個簡單Agent示例，首先給智能體中的LLM加人設與回復邏輯的系統提示詞，讓他有相應主題的問答及語義理解的能力；

然后給Agent加上各種能力插件，比如getToutiaoNews、LinkReaderPlugin、bingWebSearch、kimiAI、CodeRunner等等，使其能夠處理特殊任務，效果如下圖所示：

這個Agent能夠：

• 回答關于AI的問題
• 搜索網絡獲取最新信息
• 閱讀網頁內容進行深入分析
• 生成PPT等文檔

我的提問【什么是agent】會觸發Doubao-pro的functionCall 能力，分析問題語義并調用相應的工具，比如bingSearch來找相關的介紹資料來回答問題

再比如，添加AiPPT插件就可以借助AI搜索【請搜索兩個最新的AI開源項目并制作簡單的ppt來簡要介紹內容】到的資料直接轉換為ppt進行展示出來。它會自動：

1. 使用搜索工具查找最新AI項目
2. 分析搜索結果，提取關鍵信息
3. 調用PPT生成工具，創建演示文稿
   

可以看到Doubao-pro很清楚的理解了語義并規劃了相應的工具調用過程，先使用bingSearch查找開源項目，然后LLM將學習總結的內容轉換為ppt展示出來。

除了AI搜索，還可以對搜索到的鏈接中的信息進行進一步追問，這時Agent會調用LinkReaderPlugin工具來進一步獲取搜索到的鏈接里面的內容來展開回答問題

總的來說，用coze搭建一個優秀的agent主要可以分為以下步驟：

1. 規劃： 制定任務的關鍵方法
   1. 總結任務目標與執行形式
   2. 將任務分解為可管理的子任務，確立邏輯順序和依賴關系
   3. 設計每個子任務的執行方法
2. 實施： 分步構建和測試 Agent 功能
   1. 在 Coze 上搭建工作流框架，設定每個節點的邏輯關系
   2. 詳細配置子任務節點，并驗證每個子任務的可用性
3. 完善： 全面評估并優化 Agent 效果
   1. 整體試運行 Agent，識別功能和性能的卡點
   2. 通過反復測試和迭代，優化至達到預期水平
      

Coze搭建AI搜索與對話智能體的本地部署

coze平臺支持api調用，于是我就借助搭建的agent的能力部署一個本地的Agent智能助手，項目庫代碼結構如下

通過本地部署可視化Agent的輸出效果如下：

可以在本地就實現agent的web搜索功能、textToimage功能等等

利用coze的api在本地部署agent時遇到的難點：

• coze的說明文檔對python的支持不是很好，很多細節接口實現細節需要去搜索

• coze的鑒權方式兼容性比較差，我采用了一個開源的Coze類來封裝了鑒權的

• agent調用插件生成結果時可能會輸出很多多余的內容，我優化了提示詞輸出的約束和api的輸出格式調整

其次我也嘗試了使用langchain的框架來搭建AI搜索的Agent

利用langchain在本地用純代碼方法部署agent目前遇到的難點：

• langchain官方提供的免費可用搜索插件很少，比如bing官方的搜索api自己用是需要訂閱的
• langchain的理解和學習成本高，涉及復雜架構和新術語。而且不同的已有插件api的出入參都需要大量時間去調試
• 如果在langchain搭建工作流，需要考慮到環境配置和依賴管理復雜以及兼容性問題。

如何開始使用Agent改造你的工作流？

想要開始使用Agent改造你的工作流，可以從以下幾個簡單步驟開始：

1. 選擇合適的平臺：Coze、Dify、langchain、Crewai等都提供了Agent功能
2. 確定你的需求：思考哪些重復性工作可以交給Agent
3. 從簡單任務開始：先用Agent處理簡單的信息搜集、整理工作
4. 逐步擴展能力：隨著你對Agent的了解加深，可以讓它處理更復雜的任務

對于普通用戶，我推薦直接使用Coze這類平臺，它們提供了友好的界面，無需編程知識就能創建功能強大的Agent。

Agent適用性自測問卷

想知道你的工作是否適合用Agent改造？回答以下問題，評估一下吧！

1. 你的工作中是否有大量需要搜索和整理信息的任務？

   • A. 經常需要
   • B. 偶爾需要
   • C. 幾乎不需要

2. 你是否經常需要處理結構化的數據（如表格、報表等）？

   • A. 是的，每天都要處理
   • B. 有時候需要
   • C. 很少需要

3. 你是否需要定期生成類似格式的文檔或報告？

   • A. 是的，這是我的日常工作
   • B. 有時候需要
   • C. 很少需要

4. 你的工作中是否有明確的、可重復的流程？

   • A. 有很多這樣的流程
   • B. 有一些固定流程
   • C. 大多是創造性工作，很少有固定流程

5. 你是否經常需要在多個工具或平臺之間切換來完成工作？

   • A. 是的，經常在多個工具間切換
   • B. 有時候需要
   • C. 通常只在一兩個工具中工作

6. 你的工作是否包含大量簡單但耗時的任務？

   • A. 是的，有很多這樣的任務
   • B. 有一些這樣的任務
   • C. 幾乎沒有

7. 你是否經常需要從大量信息中提取關鍵點？

   • A. 經常需要
   • B. 有時候需要
   • C. 很少需要

8. 你是否愿意投入時間學習和配置AI工具？

   • A. 非常愿意
   • B. 有一定意愿
   • C. 不太愿意

評分標準：

• 主要選擇A：你的工作非常適合用Agent改造！可能會大幅提高你的工作效率。
• 主要選擇B：你的工作中有一些任務適合用Agent處理，可以從這些任務開始嘗試。
• 主要選擇C：你的工作可能更依賴創造性思維，但Agent仍可以在信息收集和初步分析方面提供幫助。

常見問題解答

1. Agent和普通AI助手有什么區別？

回答： Agent比普通AI助手多了"行動"能力。普通AI助手只能基于已有知識回答問題，而Agent可以主動調用外部工具（如搜索引擎、代碼執行器、數據分析工具等）來獲取信息并執行任務。簡單說，普通AI是"知道"，Agent是"知道+做到"。

2. 我沒有編程基礎，能使用Agent嗎？

回答： 完全可以！現在有很多低代碼或無代碼平臺（如Coze、Dify等）讓普通用戶也能輕松創建和使用Agent。這些平臺提供了友好的圖形界面，你只需通過簡單的拖拽和配置就能創建功能強大的Agent。

3. Agent會不會泄露我的敏感信息？

回答： 這取決于你使用的平臺和配置。大多數正規Agent平臺都有嚴格的隱私政策，但建議：

• 不要讓Agent處理高度敏感的個人或商業信息
• 使用支持本地部署的解決方案處理敏感數據
• 了解并配置平臺的數據保留和隱私設置

4. Agent的使用成本是多少？

回答： 成本因平臺而異：

• 許多平臺提供免費入門級別（如Coze目前的基礎功能是免費的）
• 付費版本通常按API調用次數或使用量計費
• 自建解決方案需要考慮開發成本和基礎設施費用
  總體而言，對于個人用戶，基礎使用通常是可負擔的，而企業級應用則需要根據規模和需求評估成本。

5. 我的Agent表現不佳，如何改進？

回答： 改進Agent性能的幾個關鍵方法：

• 優化提示詞：明確、具體的指令通常能獲得更好的結果
• 細化工作流：將復雜任務分解為更小的步驟
• 添加適當工具：確保Agent有完成任務所需的所有工具
• 增加示例：提供成功案例讓Agent學習
• 收集反饋：記錄失敗案例，有針對性地改進

所以，你準備好讓Agent改造你的工作流了嗎？

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