智能體工作流設計：方法與實踐

這是一本面向智能體工作流設計與落地的系統實踐指南。它源於作者長期的 AI 應用觀察、產品評測、工具實踐和真實業務場景積累，旨在回答一個越來越關鍵的問題：當大模型能力已經足夠強，普通開發者、產品經理、業務團隊和自動化愛好者，如何真正把 AI 變成能夠完成任務、協同系統、產生結果的工作流？
本書從業務流程與工作流的底層概念講起，逐步引入大語言模型、智能體、智能體工作流等核心知識，幫助讀者建立完整的認知框架。隨後，書中系統梳理自我反思、工具增強、任務規劃、多智能體協作等 Agent 設計模式，並結合 Anthropic 與 Google 的方法論，提煉出可用於真實項目的構建原則、架構範式和優化路徑。
在技術實現部分，本書進一步展開企業級智能體平臺、節點式工作流編排和辦公自動化工作流，覆蓋 Dify、扣子、FastGPT、RPA、ComfyUI、n8n、RAGFlow、多維表格等代表性工具和平臺，幫助讀者完成從平臺選型到應用搭建的關鍵跨越。實踐部分則深入教育、營銷、制造業等典型場景，通過案例展示智能體工作流如何解決具體業務痛點，形成從需求分析、方案設計到落地疊代的完整閉環。
本書分為四篇：
第一篇 基礎知識（第 1～3 章） ：從業務流程和工作流的本源出發，系統解析流程的核心內涵、分類方式、價值創造邏輯和智能化演進路徑，並在大語言模型與智能體基礎之上，正式引入智能體工作流概念，說明其與傳統工作流的差異、核心組件與實現方式。
第二篇 方法論（第 4～6 章）： 聚焦智能體系統的設計思想與工程原則，系統講解自我反思、工具增強、任務規劃、多智能體協作等設計模式，並結合 Anthropic 與 Google 的 Agent 構建方法論，幫助讀者掌握從單點能力到覆雜系統的架構思路。
第三篇 技術實現（第 7～10 章） ：進入真實工具與平臺層面，圍繞企業級智能體平臺、節點式工作流編排、辦公自動化工作流和垂直智能體發展，拆解 Dify、扣子、FastGPT、RPA、ComfyUI、n8n、RAGFlow、多維表格、Manus、MGX、Lovart、Flowith Neo、Skywork、Tunee 等工具與場景，提供從平臺能力理解到應用構建的實踐參考。
第四篇 實踐（第 11～13 章）： 以教育、營銷、制造業為代表場景，展示智能體工作流在個性化學習、批量營銷素材生成、智能客服、商品推薦、數據分析、企業知識問答、文檔批量生成、運營看板和管理者助理等任務中的落地方式，幫助讀者把方法論轉化為可覆用的業務方案。