17.3 多步骤智能工作流

引言：为什么多步骤智能工作流是"AI 自动化的核心形态"

所有真实的 AI 业务系统本质上都是由多步骤智能工作流（Multi-Step Intelligent Workflow）驱动的。这是构建高级 AI 应用的基础框架。

17.3.1 工作流组成部分

组成	说明
任务拆解	Task Decomposition
子任务调度	Task Scheduling
AI 推理节点	LLM Reasoning Nodes
工具节点	Tool Nodes / Function Calls
状态管理	State Management
迭代与反馈	Iteration / Feedback Loop

17.3.2 三种典型结构

结构	适用场景
顺序链式结构	文档处理、分析→总结
分支结构	条件判断、错误处理
Agent 协作结构	Planner→Worker→Verifier

17.3.3 核心提示词模块

模块	职责
Planner	分析用户意图、拆解任务、决定工作流路线图
Worker	执行推理、调用工具、写内容
Verifier	逻辑一致性、格式正确性、幻觉检查

17.3.4 工程挑战与解决方案

挑战	解决方案
步骤漂移	使用严格 Schema + RPC
工具调用错误	使用工具约束（function schema）
幻觉	Verifier 强制事实检查
多轮状态丢失	引入状态存储（State Store）

本节小结

关键要点

1. 多步骤智能工作流是所有复杂 AI 应用的核心能力
2. 必须使用 Planner/Worker/Verifier 模式
3. 使用 Prompt Chaining 实现结构化执行
4. 引入 PromptOps 才能实现生产级稳定性

多步骤工作流是核心架构，接下来我们将学习：RAG + Prompt 问答系统。