AI工作流自动化设计

核心框架

1. 工作流设计三原则

• 原子化：每个节点只做一件事，输入输出明确
• 可观测：每步都有日志，出错能定位
• 可恢复：支持从断点重试，不需从头跑

2. 标准工作流模板

触发器 → 预处理 → AI处理 → 后处理 → 输出
         ↓           ↓
       校验层      人工审核(可选)

3. 多Agent协作模式

| 模式 | 适用场景 | 实现 | |------|----------|------| | 串行管道 | 有依赖关系的步骤 | A输出到B输入到C输入 | | 并行分发 | 独立可并行的任务 | 同时触发A加B加C，汇总结果 | | 主从调度 | 需要统一决策 | 主Agent分配，子Agent执行 | | 竞争选择 | 需要最优解 | 多Agent独立完成，选最佳 |

4. 条件分支设计

输入数据
  ├─ 条件A → 路径1（快速处理）
  ├─ 条件B → 路径2（深度处理）  
  └─ 默认 → 路径3（人工介入）

5. 错误处理策略

• 重试：临时性错误，指数退避重试3次
• 降级：主模型失败切备用模型
• 跳过：非关键步骤失败，记录日志继续执行
• 熔断：连续3次失败，暂停流程发告警

6. 效率优化

• 缓存重复查询结果，相同输入不重复调AI
• 批量合并请求，减少API调用次数
• 流式输出，不等全部完成再返回
• 非关键步骤异步执行

7. 监控指标

| 指标 | 目标 | 告警阈值 | |------|------|----------| | 端到端延迟 | 小于30s | 大于60s | | 成功率 | 大于95% | 小于90% | | Token消耗 | 按预算 | 超预算120% | | 队列积压 | 小于10 | 大于50 |