1. 鏈?zhǔn)焦ぷ髁鳎–hain Workflow）模式
鏈?zhǔn)焦ぷ髁鲗⒍鄠€(gè)步驟按線性序列組織，一個(gè)步驟的輸出作為下一個(gè)步驟的輸入。它提供了清晰的控制力，并允許一定程度的適應(yīng)性。適用于具有明確順序步驟的任務(wù)，每個(gè)步驟都基于上一步的輸出。
鏈?zhǔn)焦ぷ髁魍ㄟ^(guò)鏈接提示或任務(wù)來(lái)提高處理的準(zhǔn)確性。這種模式將任務(wù)按順序組織，每個(gè)任務(wù)的輸出作為下一個(gè)任務(wù)的輸入，形成一個(gè)連續(xù)的處理鏈。
例如，在新聞推薦系統(tǒng)中，工作流可能首先涉及檢索用戶偏好，然后將這些偏好作為輸入來(lái)獲取和分析新聞。這是一個(gè)典型的鏈?zhǔn)饺蝿?wù)，其中用戶偏好的輸出直接作為新聞檢索的輸入。

2. 并行化工作流（Parallelization Workflow）模式
此模式通過(guò)同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)來(lái)提高數(shù)據(jù)密集型操作的效率，適用于需要同時(shí)處理大量信息的場(chǎng)景。對(duì)于需要快速響應(yīng)和處理大量信息的應(yīng)用中特別有用，如大數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)監(jiān)控和復(fù)雜決策支持系統(tǒng)。
并行化工作流模式涉及同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)或處理多個(gè)數(shù)據(jù)集，以提高處理速度和效率。這種模式適用于可以獨(dú)立并同時(shí)進(jìn)行的任務(wù)，允許系統(tǒng)資源得到充分利用，從而減少總體處理時(shí)間。
例如，在一個(gè)金融分析項(xiàng)目中，可能需要同時(shí)分析股票市場(chǎng)、外匯市場(chǎng)和商品市場(chǎng)的數(shù)據(jù)。通過(guò)將這些分析任務(wù)分配給不同的LLM調(diào)用（如LLM Call 1、LLM Call 2和LLM Call 3），每個(gè)調(diào)用可以并行處理其分配的市場(chǎng)數(shù)據(jù)。然后，一個(gè)聚合器組件將收集這些并行任務(wù)的結(jié)果，并整合成一個(gè)全面的分析報(bào)告。

3. 路由工作流（Routing Workflow）模式
路由工作流根據(jù)輸入條件動(dòng)態(tài)指導(dǎo)執(zhí)行路徑，使系統(tǒng)能夠在沒(méi)有預(yù)定義序列的情況下適應(yīng)不同情況。
路由工作流根據(jù)輸入智能地將任務(wù)路由到專用流程。這種模式允許系統(tǒng)根據(jù)輸入的不同特征或條件，動(dòng)態(tài)地選擇不同的處理路徑。
例如，一個(gè)金融服務(wù)平臺(tái)可能根據(jù)用戶感興趣的主題（如“crypto”或“stocks”）將請(qǐng)求路由到不同的API端點(diǎn)。這是路由工作流的一個(gè)示例，其中輸入的主題決定了請(qǐng)求的路由路徑。

4. 編排器-工作者（Orchestrator-Worker）模式
編排器 AI 將任務(wù)委派給多個(gè)專門的工作者智能體，每個(gè)智能體負(fù)責(zé)不同的功能（例如，數(shù)據(jù)檢索、分析、摘要）。
編排器-工作者模式中，中央AI（編排器）負(fù)責(zé)將任務(wù)分配給專門的子進(jìn)程（工作者）。這種模式允許系統(tǒng)將復(fù)雜的任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，并分配給不同的工作者來(lái)并行處理。
例如，在新聞分析項(xiàng)目中，服務(wù)可以充當(dāng)編排器，與AI模型協(xié)調(diào)新聞檢索和分析。AI模型（如OpenAI的ChatModel）作為文本分析的專用工作者，負(fù)責(zé)處理特定的分析任務(wù)。

5. 評(píng)估器-優(yōu)化器（Evaluator-Optimizer）模式
評(píng)估器負(fù)責(zé)評(píng)估智能體輸出的質(zhì)量，優(yōu)化器則根據(jù)反饋改進(jìn)未來(lái)的響應(yīng)，從而隨著時(shí)間推移提高準(zhǔn)確性。
評(píng)估器-優(yōu)化器模式使用LLM進(jìn)行迭代評(píng)估和優(yōu)化。這種模式允許系統(tǒng)通過(guò)不斷的評(píng)估和優(yōu)化來(lái)改進(jìn)任務(wù)的處理效果。
例如，在新聞內(nèi)容分析中，可以通過(guò)AI模型總結(jié)和分析新聞，這可以視為一種內(nèi)容評(píng)估和改進(jìn)的形式。AI模型不斷評(píng)估新聞內(nèi)容的質(zhì)量，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果優(yōu)化分析策略。

附表：五種 AI 智能體模式的比較