AI agents[1] 可以自主做决策，而工作流就是给这种自主性加上结构的支持。工作流建立了执行模式，引导 Agent 去解决需要协调步骤、或者精心安排时序的复杂问题。

当需要多个 Agent 协同工作时，真正的问题是哪种协同模式适合你的场景。

我们与数十个团队合作构建 AI Agent，在生产环境中，三种模式覆盖了绝大多数用例：顺序、并行和评估优化。

每种模式解决不同问题，选错模式会在延迟、token 消耗或可靠性上付出高昂成本。本文将详细解析这三种模式，提供何时适用以及如何组合的指导。

1. 工作流与 Agent 的关系

如果你带过团队，应该很容易理解工作流的概念。

想象一条制造业装配线：每个工位都有一个熟练工人对自己负责的环节做决策，但整体流程是预先设计好的——即使单个步骤涉及动态决策（比如路由或重试）。

Agent 工作流的运作方式是一样的。

1.1 工作流 vs 自主 Agent

工作流不取代 Agent 的自主性，而是塑造 Agent 在哪里、如何发挥自主能力。

完全自主的 Agent 自己决定一切：用什么工具、先做什么任务、什么时候停止。

工作流提供结构：它建立整体流程、定义检查点、设定边界——在边界内仍然允许动态行为。

工作流中的每一步仍然可以利用 Agent 的推理和工具调用能力，但整体编排遵循预定义的路径。 工作流模式让每一步都有 Agent 智能，整个任务有可预测的流程。

2. 三种工作流模式

生产环境中，我们看到三种最常见的模式。可以把它们理解为构建块，而非固定模板——随着需求演变，你经常会组合或嵌套使用：

1. 顺序工作流

   —— 按固定顺序执行任务

2. 并行工作流

   —— 同时在多个 Agent 间运行独立任务

3. 评估优化工作流

   —— 对输出进行迭代改进

每种模式解决特定问题，在复杂度、成本、性能上有明确的取舍。

	解决的问题	适用场景	取舍	收益
顺序	任务有依赖：B 需要 A 的输出	多阶段流程、数据管道、起草-审核-润色循环	增加延迟（每步等待上一步）	通过让每个 Agent 专注单一任务提高准确率
并行	任务独立但逐个执行太慢	多维度评估、代码审查、文档分析	成本更高（多次并发 API 调用）需要聚合策略	更快完成，跨团队职责分离
评估优化	初稿质量不够	技术文档、客户沟通、按特定标准生成代码	token 消耗翻倍，增加迭代时间	通过结构化反馈循环生成更好输出

实话说，开始时用最简单的模式就行。默认选顺序，只有延迟成为瓶颈且任务独立时才用并行，只有能量化质量提升时才加评估优化循环。

2.1 顺序工作流

顺序工作流按预定顺序执行任务。

每个阶段的 Agent 处理输入、做决策、必要时调用工具，然后将结果传给下一阶段。结果是一条清晰的操作链，输出在线性流经系统。

适用场景：当任务自然分解为有明确依赖的不同阶段时，顺序工作流表现最好。用一些延迟换取更高准确率——让每个 Agent 专注特定子任务，而不是试图一次处理所有事情。

适合使用顺序工作流的情况：

• 每一步依赖上一步输出的多阶段流程
• 每个阶段增加特定价值的数据转换管道
• 由于固有依赖无法并行化的任务
• 起草-审核-润色这类迭代改进循环

避免使用：当单个 Agent 能有效处理整个任务时，或者 Agent 需要协作而非顺序传递工作时。如果强行把任务塞进不符合其自然结构的顺序步骤，会增加不必要的复杂度。

示例：当每一步确实是不同的工作时，顺序工作流很好用：

• 生成营销文案，然后翻译成多种语言——或者从文档提取数据、根据 schema 验证、加载到数据库
• 内容审核管道也很适合顺序执行：提取内容、分类、应用审核规则、然后分发

小技巧：先用单个 Agent 试一下整个流程，步骤只是 prompt 的一部分。如果这样就够了，你就不需要额外的复杂度。只有当单个 Agent 无法可靠处理时，才拆成多步工作流。

2.2 并行工作流

并行工作流将独立任务分配给多个 Agent 同时执行。不需要等一个 Agent 完成后才启动下一个，而是同时运行多个 Agent 并合并结果。

这个模式在任务互不依赖时能带来速度提升。

这个方法类似于分布式系统中的扇出/扇入模式。你把相同或相关的工作发送给多个 Agent，每个 Agent 独立处理，然后聚合或合成它们的输出。

Agent 之间不传递工作——它们自主运行，产生贡献于整体任务的结果。

适用场景：当你能把工作分成可以同时处理的独立子任务，或者需要多个视角看待同一问题时，并行化是有意义的。它还能实现职责分离：不同工程师可以独立拥有和优化各自的 Agent，互不干扰。对于复杂任务，用独立的 AI 调用处理每个考量因素往往优于在一个调用中同时处理所有事情。

考虑使用并行工作流的场景：

• 分段处理——不同 Agent 处理不同方面（比如一个处理查询，另一个筛查安全问题）
• 评估场景——每个 Agent 评估不同质量维度
• 投票模式——多个 Agent 分析同一内容，你聚合它们的评估

避免使用：当 Agent 需要累积上下文或必须基于彼此的工作构建时。不要在 API 配额等资源限制导致并发处理效率低时使用，或者当你没有清晰的策略来处理不同 Agent 结果矛盾的情况。如果结果聚合变得太复杂或降级了输出质量，并行化就不值得。

示例：并行工作流很适合：

• 自动化评估（每个 Agent 检查不同质量指标）或代码审查（多个 Agent 检查不同漏洞类别）
• 文档分析也是强使用场景：并行提取关键主题、情感分析、事实核实，然后合并洞察

小技巧：在实现并行 Agent 之前先设计好聚合策略。你会用多数票吗？平均置信分数？最专业的 Agent 说的算？有一个清晰的结果合成计划，可以避免收集到冲突输出却无法解决。

2.3 评估优化工作流

评估优化工作流让两个 Agent 配对形成迭代循环：一个生成内容，另一个根据特定标准评估，生成器根据反馈改进。直到输出达到你的质量阈值或达到最大迭代次数。

关键洞察是生成和评估是两种不同的认知任务。分开让每个 Agent 专门化——生成器专注产出内容，评估器专注应用一致的质量标准。

适用场景：当你有清晰、可衡量的质量标准，AI 评估器可以一致应用，并且初稿和最终质量的差距足够大，值得额外 token 和延迟时，这个模式有效。

考虑使用评估优化工作流的场景：

• 有特定要求的代码生成（安全标准、性能基准、样式指南）
• 专业沟通——语气和精度很重要
• 任何初稿质量持续达不到要求的场景

避免使用：当初稿质量已经满足需求时——你是在为不必要的迭代消耗 token。不要用于需要即时响应的实时应用、简单常规任务（如基本分类），或者评估标准对 AI 评估器来说太主观的情况。如果存在确定性工具（比如代码样式的 linter），就用它们。同样，当资源限制超过质量提升时也要避免。

示例：评估优化工作流很适合：

• 生成 API 文档（生成器写文档，评估器根据代码库检查完整性、清晰度、准确性）
• 创建客户沟通（生成器起草邮件，评估器评估语气和政策合规性）
• 生成 SQL 查询（生成器写查询，评估器检查效率和安全问题）

小技巧：开始迭代前设定清晰的停止标准。定义最大迭代次数和具体质量阈值。没有这些护栏，你可能陷入昂贵循环——评估器不断发现小问题，生成器不断微调，但质量在停止前很久就停滞了。知道什么时候够用就够了。

3. 如何选择合适的工作流模式

正确的模式取决于你的任务结构、质量要求和资源约束。

选模式之前，先用单个 Agent 调用试试。如果达到质量要求，就完成了。如果没达到，找出哪里不足——这告诉你应该选哪种模式。

几个问题帮你决定：

• 单个 Agent 能有效处理这个任务吗？如果是，就完全不用工作流。
• 任务有明确的顺序依赖吗？用顺序工作流。
• 子任务可以独立同时处理，更快完成有帮助吗？考虑并行工作流。
• 迭代改进能显著提升质量吗？考虑评估优化模式。

选好模式后，考虑：

• 失败处理：为每步定义回退行为和重试逻辑。
• 延迟和成本约束：决定你能运行多少 Agent、能承受多少次迭代。
• 衡量改进：用单个 Agent 设基准，这样你能看出工作流是否真的有帮助。

3.1 组合模式

这些模式不是互斥的。可以根据需要嵌套组合。

• 评估优化工作流可以用并行评估——多个评估器同时评估不同质量维度。
• 顺序工作流可以在某些阶段包含并行处理——多个独立操作发生后再进入下一步。

关键是让模式复杂度匹配实际需求。不要因为可以就加并行——只有并发执行有明显好处时才加。不要实现评估优化循环，除非它们能以可衡量方式提升输出质量。

4. 谨慎演进你的工作流

最佳建议：用最简单的模式开始。如果顺序工作流能处理你的用例，就不要加并行。如果初稿质量够用，就跳过评估优化循环。

这三种模式为需求变化提供了清晰的升级路径。顺序工作流可以在瓶颈阶段加入并行处理。Agent 方案可以在质量标准收紧时加入评估——而且因为这些模式是模块化的，不需要完全重写。

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