Agent WorkFlow（智能体工作流）

智能体流作流通过大语言模型解析复杂任务，动态分解为子任务并分配至多智能体协作完成。 持任务全生命周期管理、多模态输入及跨平台操作，适配多领域业务场景。系统结合知识库实现上下文增强，并通过用户反馈优化协作策略，是实现自动化与人工辅助平衡的高效工具。

智能任务分解与动态分发

系统通过大语言模型（LLM）自动解析用户输入的复杂任务，将其分解为可执行的子任务，并根据任务性质动态分配至多个智能体（Agent）。每个智能体根据分工独立处理子任务，同时支持并行与协作，确保任务高效完成。

多智能体协同工作

系统内嵌的智能体具备自主决策与协作能力，能够基于上下文理解共享任务信息。通过事件驱动的工作流机制，智能体之间实现无缝协作，互相反馈与调整，以完成需要多步骤或跨领域的复杂任务。

任务全生命周期管理

从任务创建到完成，系统提供全程可视化管理工具。用户可实时监控任务状态、Agent分工、进度及结果，并支持在执行过程中动态调整参数或介入干预，确保任务与业务需求高度匹配。

跨平台与多模态支持

系统支持文本、语音、图片等多模态输入形式，用户可通过多种设备（如PC、AR眼镜或移动设备）接入工作流。同时，智能体工作流能适配不同业务场景，如工业制造、售后服务或应急协同，为各领域提供高效的智能化解决方案。

知识集成与上下文增强

借助知识库（RAG技术），系统在任务执行中动态检索与加载领域知识，为智能体提供背景信息与z新数据支持。智能体还具备上下文记忆能力，可追踪多轮交互记录与历史任务，为长期任务执行提供连续性保障。

反馈驱动的持续优化

智能体在任务完成后，自动收集用户反馈与执行数据，通过强化学习（RLHF）优化任务分解与协作策略。系统还支持将高频任务形成预设工作流模板，便于用户快速调用并提升整体使用体验。

自动化与人工辅助的平衡

系统在高自动化执行的同时，支持用户灵活介入任务的关键节点。用户可通过语音或手动指令调整任务优先级、修改执行路径，甚至暂停或重新分配智能体，确保复杂任务能够精准执行。

智能异常处理与应急响应

针对任务执行中的异常情况，系统具备智能化处理能力。通过实时监测任务状态与上下文信息，智能体能够主动识别异常、提供解决方案，并在必要时触发通知机制，将问题上报至用户或其他业务系统。

应用场景

售后流程、验收提效、核验调度、诊断协同、教学管理等