Агентные воркфлоу (Agentic Workflows)
Рабочие процессы, в которых AI-агенты самостоятельно выполняют цепочки задач: планируют, вызывают инструменты, проверяют результат и адаптируются.
Агентные воркфлоу — это автоматизированные рабочие процессы, в которых AI-агенты самостоятельно выполняют многошаговые задачи. В отличие от простого «вопрос-ответ», здесь модель планирует, действует, проверяет результат и при необходимости меняет подход.
Как это работает
Обычный запрос к AI — это один шаг: вопрос и ответ. Агентный воркфлоу — это цепочка шагов:
- Планирование — агент разбивает задачу на подзадачи
- Выполнение — вызывает нужные инструменты для каждой подзадачи
- Проверка — оценивает промежуточные результаты
- Адаптация — корректирует план, если что-то пошло не так
- Итог — собирает финальный результат
Примеры агентных воркфлоу
| Задача | Шаги агента |
|---|---|
| Исследование рынка | Поиск данных → анализ конкурентов → формирование отчёта → проверка фактов |
| Рефакторинг кода | Анализ кодовой базы → выявление проблем → внесение изменений → запуск тестов |
| Подготовка презентации | Сбор информации → структурирование → создание слайдов → проверка |
Основные паттерны
- Цепочка промптов — каждый шаг передаёт результат следующему
- Маршрутизация — агент выбирает разные пути в зависимости от задачи
- Параллелизм — несколько подзадач выполняются одновременно
- Оркестратор и рабочие — один агент координирует работу других
Связанные термины
- AI-агент — автономная система, выполняющая воркфлоу
- Tool Use — способность агента вызывать инструменты в рамках воркфлоу
- ReAct — паттерн «рассуждение + действие» для агентных воркфлоу
- MCP — протокол подключения инструментов к агентам