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内容大纲
这是一本面向智能体工作流设计与落地的系统实践指南。它源于作者长期的AI应用观察、产品评测、工具实践和真实业务场景积累,旨在回答一个越来越关键的问题:当大模型能力已经足够强,普通开发者、产品经理、业务团队和自动化爱好者,如何真正把AI变成能够完成任务、协同系统、产生结果的工作流?
本书从业务流程与工作流的底层概念讲起,逐步引入大语言模型、智能体、智能体工作流等核心知识,帮助读者建立完整的认知框架。随后,书中系统梳理自我反思、工具增强、任务规划、多智能体协作等Agent设计模式,并结合Anthropic与Google的方法论,提炼出可用于真实项目的构建原则、架构范式和优化路径。
在技术实现部分,本书进一步展开企业级智能体平台、节点式工作流编排和办公自动化工作流,覆盖Dify、扣子、FastGPT、RPA、ComfyUI、n8n、RAGFlow、多维表格等代表性工具和平台,帮助读者完成从平台选型到应用搭建的关键跨越。实践部分则深入教育、营销、制造业等典型场景,通过案例展示智能体工作流如何解决具体业务痛点,形成从需求分析、方案设计到落地迭代的完整闭环。
本书分为四篇:
第一篇基础知识(第1~3章):从业务流程和工作流的本源出发,系统解析流程的核心内涵、分类方式、价值创造逻辑和智能化演进路径,并在大语言模型与智能体基础之上,正式引入智能体工作流概念,说明其与传统工作流的差异、核心组件与实现方式。
第二篇方法论(第4~6章):聚焦智能体系统的设计思想与工程原则,系统讲解自我反思、工具增强、任务规划、多智能体协作等设计模式,并结合Anthropic与Google的Agent构建方法论,帮助读者掌握从单点能力到复杂系统的架构思路。
第三篇技术实现(第7~10章):进入真实工具与平台层面,围绕企业级智能体平台、节点式工作流编排、办公自动化工作流和垂直智能体发展,拆解Dify、扣子、FastGPT、RPA、ComfyUI、n8n、RAGFlow、多维表格、Manus、MGX、Lovart、FlowithNeo、Skywork、Tunee等工具与场景,提供从平台能力理解到应用构建的实践参考。
第四篇实践(第11~13章):以教育、营销、制造业为代表场景,展示智能体工作流在个性化学习、批量营销素材生成、智能客服、商品推荐、数据分析、企业知识问答、文档批量生成、运营看板和管理者助理等任务中的落地方式,帮助读者把方法论转化为可复用的业务方案。 -
作者介绍
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目录
前言
第一篇 基础知识
第1章 业务流程概述
1.1 业务流程的核心内涵
1.1.1 定义:什么是业务流程
1.1.2 特征:构成业务流程的关键要素
1.1.3 价值:卓越流程的重要性
1.2 业务流程的分类
1.2.1 按价值创造维度
1.2.2 按复杂度与结构化程度维度
1.2.3 按执行方式维度
1.3 业务流程的演进:AI驱动的智能化转型
1.3.1 核心流程:从满足需求到创造体验
1.3.2 支持流程:从成本中心到效率引擎
1.3.3 管理流程:从经验决策到科学决策
第2章 认识工作流
2.1 工作流的核心:从蓝图到行动
2.1.1 工作流的定义
2.1.2 工作流的生命周期
2.1.3 工作流的核心价值
2.2 工作流的四大核心系统
2.2.1 流程编排:大脑
2.2.2 任务调度:神经系统
2.2.3 数据流转:循环系统
2.2.4 状态追踪:记忆与感知
2.3 工作流分类及关键模式
2.3.1 核心分类维度
2.3.2 关键工作流模式
2.4 工作流演进:从辅助到主导
2.4.1 人工与文档时代(1980s—1990s)
2.4.2 自动化与集成时代(2000s—2010s)
2.4.3 智能化与自主时代(2020s至今)
2.5 工作流的应用场景
……
第二篇 方法论
第三篇 技术实现
第四篇 实践
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