LK 老柯 AI Lab
实践笔记

设计 Agent 工作流时我会先看什么

Agent 工作流设计要先明确任务、权限、风险和人类确认节点,而不是先追求全自动。

Agent工作流设计自动化

设计 Agent 工作流时,我不会先问“能不能全自动”,而会先问“哪些步骤适合自动,哪些步骤必须由人确认”。

一个可用的 Agent 工作流,通常要回答四个问题。

第一个问题是任务目标。Agent 要完成的不是一句抽象指令,而是一个可以验收的任务。例如“生成一份竞品初步分析”,就要明确输入资料、输出格式、分析维度和完成标准。

第二个问题是工具和权限。Agent 需要读哪些文件、调用哪些 API、修改哪些内容、是否可以向外发布?权限越高,确认机制越重要。尤其涉及删除、发布、付款、通知客户和修改生产数据时,不能只依赖模型判断。

第三个问题是过程记录。Agent 做了哪些步骤,使用了哪些资料,为什么停下来等人确认,这些都应该被记录。没有记录的自动化很难被信任,也很难在出错时排查。

第四个问题是失败处理。真实任务一定会遇到资料缺失、权限不足、接口失败、理解偏差和用户中途改变目标。工作流需要有暂停、追问、重试、回滚和人工接管的路径。

从界面设计看,Agent 不应该只是一个聊天框。更合理的结构可能包括任务队列、当前案例、执行时间线、资料区、输出区和人工审核区。用户需要看到任务正在哪里,而不是只能翻聊天记录。

从产品边界看,第一版 Agent 不要贪大。先挑一个重复度高、输入输出清楚、风险可控的任务,把流式过程和确认节点做扎实,再逐步扩展能力。

我对 Agent 的期待不是“替人做所有事”,而是把人从低价值的流程搬运里释放出来,同时保留必要判断。好的 Agent 工作流,应该让人更清楚地控制任务,而不是更被动地等待结果。