很多人认为使用AI Agent就是直接扔个提示词过去，然后等结果。做实验这样是没问题的，但要是想在生产环境稳定输出高质量结果，这套玩法就不行了。
核心问题是这种随意的提示方式根本扩展不了。你会发现输出结果乱七八糟，质量完全不可控，还浪费计算资源。
真正有效的做法是设计结构化的Agent工作流。
那些做得好的团队从来不指望一个提示词解决所有问题。他们会把复杂任务拆解成步骤，根据不同输入选择合适的模型，然后持续验证输出质量，直到结果达标。
本文会详细介绍5种常用的的Agent工作流模式，每种都有完整的实现代码和使用场景分析。看完你就知道每种模式解决什么问题，什么时候用，以及为什么能产生更好的效果。
模式一：串行链式处理
链式处理的核心思路是把一个LLM调用的输出直接作为下一个调用的输入。比起把所有逻辑塞进一个巨大的提示词，拆分成小步骤要靠谱得多。
道理很简单：步骤越小，出错的概率越低。链式处理等于给模型提供了明确的推理路径，而不是让它自己瞎猜。
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