智能体工作流

评估大模型每任务成本需要同时考虑token单价和完成任务所消耗的token数量，思维链推理模型的输出token消耗可能增加数倍甚至数十倍

在多步骤智能体场景中，平台的编排能力往往比单次模型推理的质量更能决定最终效果

CrashDB-QA 是一个完全本地化、基于数据库模式的智能体工作流，旨在通过自然语言直接分析车祸数据库。

智能体工作流与传统RPA的区别在于智能体可以处理非结构化输入，并在遇到异常时自行推理应对，而不必依赖预先写死的固定规则。

智能体工作流与单次API调用的核心区别在于控制流：模型在循环中自主决定调用哪些工具、按什么顺序执行、何时终止，并根据中间结果调整下一步动作。

智能体工作流在工程层面带来新要求：工具调用的权限隔离、长任务的超时与重试、上下文窗口的压缩与摘要、以及执行轨迹的可观测性。

零基础入门时，建议先用单个任务跑通「指令→执行→验收」的闭环，再串成固定流程，最后引入多 Agent 分工。

学会写提示词已经不是核心优势，掌握智能体工作流才是分水岭。

用能力强化流程：角色限定的工具使某些无效操作在特定阶段对智能体不可用。

对于跳过交互式审批的智能体工作流，安全控制措施必须在第一条命令执行之前就位。

把本可硬编码的流程交给模型决策是常见的反模式，会导致每次执行结果不稳定、调试困难、成本高昂。

对于步骤顺序永远相同的确定性流程，应直接用代码写死工作流，而非让模型做选择。

在大规模高频调用的智能体工作流中，成本效率直接决定方案能否规模化落地

生产环境落地此类工作流需关注迭代次数上限控制、每轮评估的token成本以及评估标准的可维护性

智能体选片工作流可采用生成器批量产出、视觉模型逐维度打分、低于阈值自动淘汰、高分片段进入人工复审的编排流程

Gartner预测到2030年token成本将下降95%，到2028年智能体工作流成本将上涨超过5倍。

Gartner在2026年8月的新闻稿中创造了“推理悖论”（Inference Paradox）一词，并预测尽管每token价格持续下降，每个智能体工作流的推理成本到2028年将增长超过五倍。