构建有效的智能体工作流类似于开发任何业务流程自动化，因为遵循最佳实践对于确保其效率和有效性大有裨益。提供已嵌入最佳实践的 AI 智能体创建的高级自动化平台为构建智能体工作流提供了一条简化、加速的途径。
您想要实现的目标是参与工作流的 AI 智能体将遵循的共同目标。明确定义此目标不仅有助于衡量工作流的有效性；它还可以指导智能体本身的设计和实施。
例如，如果目标是通过更快的响应时间提高客户满意度，则应将工作流设计为优先考虑增强客户互动的任务。这种一致性可确保 AI 智能体的每一个选择和后续行动都有助于实现总体目标。
强大的智能体工作流利用多个专门的AI智能体，每个AI智能体都有不同的优势和技能组合。
与人类员工一样，每个AI智能体都具有核心能力，可以相互协作、沟通和协调，并与人类用户协作，同时体现特定于任务的技能和潜在的（模型驱动的）优势，这些技能和优势彼此不同且范围各异。认识到利用专门的人工智能代理的机会是构建涉及多个复杂任务的有效代理工作流程的关键。
智能体工作流程需要在AI智能体能力和监督之间取得平衡。构建智能体工作流程以让人们参与并验证人工智能的决策，以便行动和输出与业务目标保持一致。
设计支持多个AI智能体之间协作的工作流程对于处理复杂的多步骤流程至关重要。通过使智能体能够共享信息并协调其行动，企业可以创建更具弹性、更高效的智能体自动化。
在供应链管理场景中，库存跟踪智能体可以监控库存水平，而另一个智能体可以管理供应商通信。不仅通过编排将它们连接起来，而且使它们能够直接协作，可以创建更敏捷的工作流程，可以自行响应需求变化或供应链中断。
数据透明度是智能体工作流程的信任和安全的基础。跟踪数据交互并应用元数据来创建问责制。元数据支持从数据来源开始，通过每个活动、访问和转换，在数据使用地点和时间的背景下构建审计跟踪。支持数据隐私并遵守明确的数据管理政策和标准。
将AI技术集成到现有的企业安全和治理框架中（例如由智能自动化平台提供的框架），为加速采用智能体工作流和AI智能体铺平了道路。
智能体工作流代表了工作执行方式的重大变革，提供了创建更敏捷、更智能、更高效的组织的潜力。在智能体到来的时代，需要亲身体验如何创建AI智能体自动化解决方案来支持您的业务流程、提高效率并推动您的组织向前发展。
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