如何让 Agent 自己生成工作流：从“会聊天”到“会做事”

qq_43694432

268人浏览 · 2026-08-07 11:14:53

qq_43694432 · 2026-08-07 11:14:53 发布

本文面向希望快速上手 Agent 的开发者与产品人员，介绍工作流自动生成的基本原理，以及 Dify、Coze、n8n、Flowise、Langflow、LangGraph、OpenAI Agents SDK、Copilot Studio、Google ADK 和 AWS Bedrock 等主流方案。文中所说的“中转站”，指来源透明、具备授权和数据保护能力的多模型 API 网关，不包括来源不明的共享账号或逆向接口。

引言：真正的 Agent，不只是多写几句提示词

很多人第一次接触 Agent，会把它理解成“更聪明的聊天机器人”。

但真正的 Agent，不只是回答问题，而是能够：

- 理解用户目标；
- 拆解任务步骤；
- 选择并调用工具；
- 根据结果继续行动；
- 失败后重新规划；
- 在高风险操作前请求人工确认。

比如用户说：

帮我处理一下这封客户退款邮件。

普通聊天机器人可能只会生成一段回复，而 Agent 可以查询订单、核对退款政策、判断风险、生成草稿、提交审核，并把处理结果写回 CRM。

所谓“让 Agent 自己生成工作流”，并不是让模型随便发挥，而是让它根据目标生成一份结构化、可校验、可执行的任务计划。

一、Agent 自动生成工作流的基本原理

一个可靠的 Agent 工作流通常包含五个环节：

理解目标  
  ↓  
生成计划  
  ↓  
校验计划  
  ↓  
执行工具  
  ↓  
观察结果并重新规划

可以把 Agent 想象成项目经理：用户提出目标，Agent 制定计划，工具完成具体操作，系统负责权限和风险控制。

1. 理解目标

用户的表达往往不完整。例如“整理一下最近的销售情况”，可能缺少时间范围、数据来源、统计维度和输出格式。Agent 要识别缺失信息，必要时先追问。

2. 生成结构化计划

不要只让模型输出自然语言，最好让它生成 JSON：

{  
  "goal": "生成本月销售分析",  
  "steps": [  
    {  
      "id": "step_1",  
      "tool": "query_sales_data",  
      "args": { "period": "current_month" }  
    },  
    {  
      "id": "step_2",  
      "tool": "calculate_metrics",  
      "depends_on": ["step_1"]  
    },  
    {  
      "id": "step_3",  
      "tool": "generate_report",  
      "depends_on": ["step_2"]  
    }  
  ],  
  "requires_approval": false  
}

结构化计划方便校验、重试、记录和人工修改，也方便交给不同的执行引擎。

3. 校验计划

模型生成的计划不能直接执行。系统至少要检查：

- 工具是否存在；
- 参数格式是否正确；
- 当前用户是否有权限；
- 是否涉及敏感数据；
- 是否超出预算；
- 是否存在循环调用；
- 是否需要人工确认。

4. 执行工具

工具可以是 HTTP API、数据库、知识库、文件系统、搜索、邮件、日历、CRM、代码环境或人工审批节点。

5. 观察结果并重新规划

工具失败时，Agent 应判断是参数错误、权限不足、数据为空还是服务不可用，再选择重试、切换工具、询问用户或转交人工，而不是继续编造结果。

二、先搭建一个通用示例

假设用户输入：

查询订单 202608001 的物流状态。如果已签收但客户说没收到，就生成客服回复；订单金额超过 500 元时需要人工审核。

工作流可以是：

读取订单号  
  ↓  
查询订单与物流  
  ↓  
判断是否已签收  
  ↓  
判断订单金额  
  ├── ≤ 500元：生成回复  
  └── > 500元：人工审核  
  ↓  
记录处理结果

需要注册的工具包括：

get_order(order_id)  
get_logistics(order_id)  
check_policy(order_status)  
draft_reply(customer_context)  
human_approval(content)  
save_case(case_data)

Agent 决定“下一步做什么”，工具负责执行，权限系统决定“是否允许执行”。

三、主流 Agent 工作流平台实操

1. Dify：适合低代码企业工作流

操作路径：

创建Workflow/Chatflow  
→ 定义开始变量  
→ 添加LLM规划节点  
→ 解析JSON  
→ 添加条件分支  
→ 接入知识库或HTTP工具  
→ 添加人工审核  
→ 输出结果并调试

Dify 适合企业知识库、客服、文档分析和内容生成。复杂流程要重点处理变量类型、节点失败、最大循环次数、并发和预算。

模型配置可以连接官方 API，也可以连接可信的 OpenAI-compatible 多模型网关。后者适合统一管理不同模型，但应确认真实 Provider、数据留存和计费规则。

2. Coze/扣子：适合快速发布智能体

操作路径：

创建Bot  
→ 设置角色与规则  
→ 添加知识库  
→ 新建Workflow  
→ 配置变量与模型节点  
→ 添加插件、条件和HTTP节点  
→ 测试并发布

适合内容助手、销售助手、知识问答和轻量办公自动化。企业使用时要确认插件权限、数据留存和发布渠道限制。

3. n8n：适合连接企业系统

操作路径：

Webhook/定时触发器  
→ AI Agent节点  
→ 配置模型与Memory  
→ 添加HTTP、数据库、Slack等工具  
→ IF/Switch判断  
→ 人工确认  
→ 日志和异常分支

n8n 适合 CRM、邮件、工单、表格和数据库自动化。不要给 Agent 数据库管理员权限，应为每个工具配置最小权限、超时和重试上限。

如果工作流要同时调用 OpenAI、Claude、Gemini 或国产模型，可以在 n8n 与模型之间增加统一 API 网关，减少多套密钥和不同接口格式的维护工作。

4. Flowise：适合可视化 LLM 流程

基本步骤：

创建Chatflow/Agentflow  
→ 添加Chat Model  
→ 添加Prompt和Agent  
→ 添加Tool、Memory、Vector Store  
→ 连接输入输出  
→ 发布API Endpoint

Flowise 适合 RAG、知识库、研究型 Agent 和 LangChain 原型。流程复杂后要给节点命名、限制循环次数并增加错误处理。

5. Langflow：适合低代码与开发者混合团队

创建 Flow 后，将输入、模型、Prompt、Agent、工具、Memory 和向量检索组件连接起来，再通过 API 或 SDK 调用。

Langflow 适合多模型实验、RAG 和自定义工具。验证成功后，可以逐步把关键逻辑迁移为代码维护。

6. LangGraph：适合复杂、可控的 Agent

LangGraph 的核心是：

State + Node + Edge + Conditional Edge + Checkpoint

基本步骤：定义状态、计划节点、工具节点和结果检查节点，再通过条件边配置重试、人工审核和结束路径。

graph.add_node("planner", planner_node)  
graph.add_node("executor", executor_node)  
graph.add_node("reviewer", reviewer_node)  
  
graph.add_edge("planner", "executor")  
graph.add_conditional_edges(  
    "executor",  
    decide_next_step,  
    {  
        "retry": "planner",  
        "review": "reviewer",  
        "done": END  
    }  
)

它适合多 Agent、长流程、可恢复执行和需要审计轨迹的企业系统。

7. OpenAI Responses API 与 Agents SDK

OpenAI 的 Agent 方案支持工具调用、状态管理、Agent handoff 和执行轨迹。

基本步骤：

创建Agent  
→ 编写Instructions  
→ 声明工具及参数Schema  
→ 执行Agent  
→ 接收工具调用  
→ 返回工具结果  
→ 继续运行或转交其他Agent  
→ 查看轨迹并建立评测集

工具可以是函数、文件检索、网页搜索、代码执行、自定义 MCP 服务和业务 API。高风险工具必须加入权限检查与人工审批。

8. Microsoft Copilot Studio

操作路径：创建 Copilot，添加知识源和 Topic，再通过 Power Automate Action 连接 SharePoint、Dynamics、Dataverse 等系统，配置条件和人工转接后发布到 Teams 或网站。

适合 Microsoft 365、企业知识库、IT 服务台和内部办公场景。

9. Google ADK 与 Vertex AI

操作路径：创建 Root Agent，添加 Sub-Agent 和工具，配置 State、模型、IAM 与日志，再部署到 Google Cloud。

适合 Gemini、多 Agent、GCP 数据分析以及需要 IAM、VPC 和项目治理的企业应用。

10. AWS Bedrock Agents 和 Flows

操作路径：创建 Agent，绑定模型，添加 Knowledge Base 和 Action Group，通过 Lambda 或 API 执行业务操作，再增加 Guardrails、Agent Alias、IAM 和 CloudWatch 监控。

适合 AWS 企业环境、客服、工单和多区域生产系统。

11. Zapier、Make 等自动化平台

这类平台适合简单的“触发器—AI—动作”流程：

收到邮件  
→ AI判断意图  
→ 写入表格或CRM  
→ 发送通知

适合营销、表单、邮件和轻量同步，不适合复杂状态管理和高并发 Agent。

四、如何让 Agent 真正做到“自动生成工作流”

1. 建立工具注册表

每个工具都要写清楚名称、用途、输入参数、权限和副作用：

{  
  "name": "get_order",  
  "description": "查询订单状态，只允许读取，不允许修改",  
  "parameters": {  
    "order_id": {  
      "type": "string",  
      "description": "订单编号"  
    }  
  }  
}

2. 强制结构化输出

可以要求模型：

只能输出JSON  
步骤必须引用已注册工具  
不得自行创造工具  
高风险操作必须标记requires_approval=true

3. 设置风险等级

例如查询订单属于低风险，读取客户资料属于中风险，修改订单、退款和删除数据属于高风险。高风险动作不应由 Agent 直接完成。

4. 允许重新规划，但限制次数

工具失败后，Agent 可以重试或换工具，但要设置最大执行步数、最大重试次数和预算上限，避免陷入无限循环。

五、多模型 API 网关为何会逐渐成为 Agent 基础设施

当 Agent 只调用一个模型、流量很小，直接使用官方 API 通常最简单。

但随着工作流变复杂，一个 Agent 可能同时需要：

- 高性能模型负责规划；
- 低价模型负责分类和摘要；
- 搜索模型负责联网检索；
- 图像模型负责生成素材；
- Embedding 模型负责知识库；
- 备用 Provider 负责故障切换。

如果每种模型都维护一套地址、密钥、价格和错误处理，工程成本会迅速增加。此时可以在 Agent 与模型之间增加正规的多模型 API 网关：

Agent平台  
  ↓  
统一API网关  
  ├── OpenAI  
  ├── Anthropic  
  ├── Azure/Bedrock/Vertex  
  └── 国产模型Provider

网关可以提供：

- 一个接口连接多个模型；
- 统一鉴权和子 Key；
- 按项目设置额度；
- Token 与成本统计；
- 模型别名和切换；
- Provider 路由；
- 失败重试和 fallback；
- 限流、日志和告警；
- BYOK 与统一结算。

它带来的“划算”不仅是单次 Token 价格，还包括少写适配代码、减少多平台账单、缩短模型迁移时间和降低故障影响。

不过，网关不是自动变便宜的魔法。综合成本仍然取决于：

上游模型价格  
+ 网关服务成本  
+ 汇率和支付  
+ 日志监控  
+ 失败重试  
+ 技术支持

选择第三方网关时，应公开核验：

- 真实上游 Provider；
- 模型 ID 与版本；
- 是否允许托管调用或转售；
- Prompt 是否留存；
- 是否支持数据不留存；
- 失败请求是否计费；
- 实际 RPM、TPM 和 SLA；
- 是否提供合同、发票和企业支持。

对于敏感业务，也可以使用企业云网关、私有部署或 BYOK，让模型费用直接由企业自己的上游账户结算。

六、可复用的 Agent 工作流模板

无论使用哪种平台，都可以采用下面的结构：

Input  
  ↓  
Intent Classifier  
  ↓  
Planner  
  ↓  
Plan Validator  
  ↓  
Tool Executor  
  ↓  
Result Checker  
  ├── Success → Response  
  ├── Retry → Planner  
  ├── Approval → Human Review  
  └── Failure → Fallback

每一步都应明确输入、输出、权限、超时、重试次数、日志和成本。

七、上线前检查清单

功能

- Agent 能否正确理解目标？
- 计划能否转成结构化数据？
- 工具参数和条件分支是否正确？
- 失败后能否重试或转人工？

安全

- 是否遵循最小权限？
- 是否设置工具白名单？
- 敏感信息是否脱敏？
- 高风险动作是否需要确认？
- 是否保留审计日志？

成本

- 是否记录输入、输出和缓存 Token？
- 是否限制上下文和工具循环次数？
- 是否设置项目预算？
- 是否能按模型、用户和部门拆账？

稳定性

- 是否设置超时和重试上限？
- 是否配置备用模型或 Provider？
- 是否能处理 429、500、502、503？
- 是否完成灰度测试和压测？
- 是否保留人工接管入口？

说在最后

让 Agent 自己生成工作流，核心不是让模型获得无限自由，而是建立一套有边界的自动化系统：

模型负责理解和规划  
工具负责执行  
权限负责约束  
API网关负责连接、路由与计费  
人工负责高风险决策

Dify、Coze 适合快速验证；n8n、Zapier、Make 适合业务连接；Flowise、Langflow 适合可视化实验；LangGraph、OpenAI Agents SDK、Google ADK 适合复杂工程；Copilot Studio、Bedrock 和 Vertex AI 更适合企业云环境。

当 Agent 需要接入多个模型时，透明、可信的多模型 API 网关可以减少重复适配、统一管理密钥与预算，并提供 Provider 切换和故障容灾。但最终选型不能只比较价格，还要同时核验模型真实性、数据处理、配额、稳定性和长期履约能力。

真正成熟的 Agent，不是那个“什么都敢做”的 Agent，而是那个知道什么时候行动、什么时候重试、什么时候切换线路，以及什么时候把决定交还给人的 Agent。