AI 代理编排：工作原理简单指南（附示例）

要点

• AI 代理编排将独立代理转变为一个协调系统，可以跨工具规划、执行和移交任务。
• 协调者指导和审查每一步的工作，确保每个代理的输出可作为下一个代理的输入。
• 现代人工智能工具在幕后处理编排，因此您可以专注于结果，而不是设置。
• 如果使用得当，编排可以自动化复杂的多步骤工作流程，让您腾出时间专注于真正重要的工作。

为什么自动化仍然涉及如此多的复制粘贴？当然，当工具可以总结通话、预订会议或在正确的时间显示正确的信息时，这会很方便。但这些工具中的大多数都是独立工作的，不知道它们所属的更广泛的工作流程。这让你充当人类中心——审查一个工具的输出，然后将正确的输入传递给下一个工具。

但如果您也可以自动化该部分呢？这就是人工智能代理编排的承诺：使用人工智能协调多个工具，以便它们可以一起完成多步骤任务，而不是要求您手动粘合每个步骤。

那么这实际上意味着什么？如何开始呢？在本文中，我们将介绍代理编排的工作原理、它最有用的地方以及开始采用它时需要注意的事项。

目录

• 什么是AI代理编排？
• 为什么人工智能编排很重要
• 人工智能编排的实际示例
• 人工智能编排的工作原理
• 常见的AI编排模式
• 代理人工智能编排有哪些好处？
• 代理人工智能编排的常见挑战和局限性
• 何时使用 AI 代理编排（何时不使用）
• 如何开始进行 AI 代理编排
• 有效 AI 代理编排的最佳实践
• 正确看待 AI 代理编排
• AI 代理编排常见问题解答

什么是AI代理编排？

AI 代理编排是协调多个 AI 代理的过程，以便它们可以共享上下文、划分工作并共同完成复杂的任务。一种有用的方式是将其想象为管弦乐乐谱：每个“乐器”（或代理）都会收到有关何时以及如何演奏的乐谱说明，以便协调并实现特定的结果。但与传统管弦乐队不同的是，人工智能编排是动态的。每个代理的输出以及他们的协作方式可以根据用户的特定目标或当时可用的数据而改变。无论您是在分析快速变化的社会趋势还是计划多步旅行，这种适应性都使编排变得强大。

一个重要的细微差别：AI 代理编排不需要协调数十个代理。事实上，太多的代理会产生不必要的复杂性并使优化变得更加困难。目标是让一小组专门代理为实现共同目标而同步工作。成功来自于明确的角色和紧密的协作——不添加不必要的元素。

Grammarly 的人工智能代理就是这种实际编排的一个例子。由于这些代理是在幕后精心策划的，因此您无需自己管理任何复杂性。 Grammarly 的 AI 代理编排可协调多个专业代理，每个代理专注于改进写作和工作流程的不同方面，然后将这些见解统一为一组连贯的建议。这些代理利用您的背景来帮助您创建更具吸引力和吸引力的内容，更有效地沟通，并组织和管理您的工作日，以便您可以在正确的时刻采取下一个最佳行动，并在结束一天时感到成就感和掌控感。

AI 代理编排如何融入代理 AI

在代理人工智能系统中，编排是将单个代理转变为协调的、目标驱动的系统。人工智能代理（通常称为协调器）就像指挥家一样，决定哪些代理应该演奏、何时贡献以及如何组合它们的输出。

并非该系统中的每个“玩家”都必须是人工智能代理。有些可能是更简单的功能或第三方工具——很像管弦乐队中的舞台工作人员或部门助理，他们自己不演奏乐器，但对表演至关重要。

在代理人工智能出现之前，编排主要是基于规则的，涉及使用固定规则设置自动化工作流程。示例工作流程可能如下所示：收到订单；打印装箱单；生成运输标签；给客户发电子邮件。换句话说：一个可预测的序列，结果直接。

借助代理人工智能，编排变得智能且响应迅速。协调器不只是连接步骤，而是主动管理人工智能代理和工具的协作方式，确保每个人在正确的时间获得正确的信息，并根据情况变化调整计划。

在同一订单处理示例中，协调器可能会考虑历史客户反馈、天气预报和产品易碎性数据，以动态调整包装说明，例如由于途中的热浪而添加额外的气泡包装或冰袋。这将静态工作流程转变为响应灵敏的智能系统。

人工智能编排与自动化

自动化是一个广义的术语，指的是系统在被赋予一组规则后可以自行完成的任何任务。人工智能编排是一种更高级的自动化形式：它不遵循单个脚本化流程，而是使用生成式人工智能来决定多个自动化流程应如何协同工作以实现目标。

考虑一个闹钟。无论是物理设备还是手机应用程序，它都会自动执行一个简单的规则：在您设置的时间叫醒您。人工智能编排更进一步。它可能会协调跟踪您的睡眠阶段、心率、室温和早晨时间表的代理，然后根据所有这些情况确定唤醒您的最佳时间。

为什么人工智能编排很重要

人工智能编排通过协调独立流程并确保它们可靠地协同工作来提高自动化程度。这很重要，因为它：

• 简化复杂性：大多数人依赖于多种工具的组合，而这些工具并非旨在协同工作。人工智能编排适应每个系统的输入和输出，即使格式、平台或数据结构不同，也能保持任务协调。
• 减少忙碌人员的等待：传统工作流程经常在需要人工判断的决策点暂停。精心安排的代理可以在上下文中进行许多此类调用，从而允许流程端到端运行，而无需等待某人推动它前进。
• 适应缺陷：当数据格式不完美时，手动工作流程就会中断。人工智能编排可以解释混乱的现实（例如，拼写错误、不完整的字段、未对齐的列、糟糕的扫描），并在需要时提出有针对性的后续问题。
• 检查质量：编排层可以评估每个代理的输出，对其进行改进，并指导迭代改进。因此，结果往往更符合您的目标，并且通常比手工工作更一致。
• 不需要编码即可设置：预构建的工具和无代码平台将人工智能自动化的力量交给任何能够花时间思考流程并明确定义所需结果的人。

一旦设置了编排系统，您就不再需要手动协调单独的任务。协调器可以从头到尾管理工作流程，节省重复交接的时间，并减少跟踪每个步骤的认知负担。这些系统还可以捕获人类可能忽略的错误，从而获得更高质量的结果。

也就是说，编排并不是完全不干涉的。它仍然需要明确的指示、良好的投入和偶尔的监督。需要时检查和调整有助于确保其按预期工作。

人工智能编排的实际示例

AI 代理编排擅长解释和生成文本。它也非常适合在给出明确标准的情况下做出决策。以下是它擅长的几种工作流程类型：

• 患者入院审查：从入院表格、保险记录和过去的就诊中收集信息；识别缺失的细节；并生成临床医生可以在预约前浏览的简明摘要。
• 欺诈和风险检查：扫描交易和客户活动是否存在异常模式，将发现结果与已知风险指标进行比较，并为人工审核员准备明确的警报。
• 社交媒体监控：跟踪多个平台上有关特定主题或品牌的对话，识别新兴趋势，并生成包含叙事见解和支持视觉效果的摘要。
• 内容审核：使用精心安排的顺序确保文档在发布或共享之前满足多个维度的要求（例如，风格指南、内容政策、事实准确性和语法）。
• 客户支持分类：分析通过电子邮件、聊天和社交渠道收到的消息；集群相关问题；检测紧急请求；并将简明摘要发送给正确的支持团队。

人工智能编排的工作原理

AI 代理编排充当集中式工作流引擎。它将不同的角色分配给专用工具，通过共享上下文协调它们的操作，并完善它们的输出以实现特定目标。许多此类系统可以通过可视化或无代码工具构建，而其他系统则使用编码框架设计成产品。但无论它们是如何构建的，编排系统都遵循类似的模式。

1. 目标定义：个人或系统指定所需的结果并选择所涉及的代理、集成和工具。
2. 任务规划和分配：根据初始输入，协调器使用通常由大型语言模型 (LLM) 提供支持的决策引擎来确定实现目标所需的步骤，并决定将哪些任务分配给所选代理。
3. 协调设置：协调器设置一个共享工作区，它及其代理可以读取、编辑并使用该工作区来触发其他工具的后续操作。
4. 执行和协调循环：每个代理独立行动，然后向协调器报告，然后协调器为代理提供进一步的输入以进行操作，依此类推，直到作业完成。
5. 反馈：协调器在可能的情况下自行完善结果，在需要时请求用户输入，或升级到备份流程，例如将任务交给人工。

以下是这些步骤在旨在帮助准备一页客户会议的代理系统中的执行方式：

1. 客户经理指定他们需要什么（例如，“我周四将与 AcmeCo 会面。创建一页简报，其中包含与会者、过去的讨论、未解决的问题、合同详细信息以及任何最近的支持请求”）。
2. 协调者选择正确的工具（例如，日历阅读器、客户关系管理[CRM]查找、电子邮件摘要器、文档搜索器、支持票查看器、注释编写器）。有些是人工智能代理；其他是编排器根据需要调用的简单函数。
3. 协调器设置一个共享工作区，所有代理都可以在其中添加信息，例如谁参加、上次讨论的内容、活动项目和最近的客户活动。
4. 特工按顺序工作，完善简报。如果出现新信息（例如，电子邮件对话为支持票证添加了上下文），协调器会提示相关代理重新查看其摘要并更新摘要。它不断循环，直到每个部分都被填满并保持一致。
5. 如果关键信息丢失或无法访问，协调器会为用户标记这些差距。如果一切正常，它会提供完整的单页寻呼机以及一条简短的说明，解释其中包含的内容和原因。

常见的AI编排模式

常见的人工智能代理编排模式包括顺序切换、并行协作、分层控制和混合模型，每种模式都适合不同的工作流类型。这些差异很微妙，但在您考虑如何使用或构建编排系统时值得理解。这是一个细分：

顺序编排

顺序 AI 代理编排的工作方式就像带有检查员的装配线：一旦代理完成分配的工作，编排器就会评估输出的质量。如果可以接受，任务就会转移到下一个代理；如果没有，协调器会指示代理重试（可能有精确的指导）或升级（通常升级到人类）。这种持续的评估是人工智能编排与传统线性工作流程的区别所在。

顺序编排的一个示例是起草后续电子邮件。一个代理总结现有的线索，另一个代理起草回复，第三个代理编辑语气和风格，第四个代理发送（或呈现给人工审核）。

并行编排

并行 AI 代理编排可监督一组同时工作的代理。当任务彼此独立时，例如机器人在不同的社交媒体平台上监听或购物工具研究多个零售商的价格，这种方法效果很好。协调者确保他们以相同的目标和一致性运作，并一起评估他们的输出。

分层编排

在分层人工智能代理编排中，监督层更加亲力亲为。它首先评估手头的问题，并决定由哪个代理分配不同的职责，如果第一个代理做得不好，可能会调用不同的代理。当任务涉及许多不可预测的情况时，这种模式非常有用，因为协调者不仅可以判断质量，还可以探索改善结果的新方法。

混合编排

在实践中，大多数人工智能代理编排都是这些方法的混合。例如，协调器可以启动多个代理进行并行研究，然后指示另一个代理在评估之前整理结果并将其交给另一个代理来编译报告。

Grammarly 的工作原理如下：当您写作时，Grammarly 的 AI 代理编排会分配各种代理（并行）来分析您的作品的清晰度、语法和语气，然后将结果（顺序）交给代理来确定（分层）显示哪些建议。

代理人工智能编排有哪些好处？

代理 AI 编排可以帮助您更快、更高质量地完成任务。与手动完成工作相比，对于正确的工作流程类型来说，差异可能是巨大的。一旦完成设置和故障排除，您就可以看到多种好处，包括：

• 扩展复杂的工作：代理人工智能编排可以帮助团队有效地处理更大的、多步骤的项目，例如每周更新十几个竞争对手的情报。与传统编排相比，它的推理能力使其对意外输入更具弹性。
• 共享上下文：由于所有代理都朝着同一目标努力并为共享上下文做出贡献，因此他们正在进行的工作是紧密协调的。如果一个代理得出了见解，另一个代理就会在其输出中考虑到这一点。
• 速度：在适当的情况下，多个任务可以并行运行，顺序任务可以一个接一个地运行。这意味着流程可以比由人管理更快地完成。
• 可靠性：与严格的工作流程不同，基于人工智能的编排会分阶段评估进度，并且可以重做步骤或升级，而不是接受低于标准的结果。
• 人类生产力：由于这些系统只需最少的输入即可工作，因此您可以专注于策略，而代理则负责执行。就像一个团队的经理一样，通过代理为您的审核提供意见，您可以完成比您自己跑腿更多的工作。
• 主动反馈：许多编排系统会预测下一步，而不是等待指令。例如，Grammarly 在后台持续工作，在您写作时提供指导，而不是仅在出现提示时提供指导。

代理人工智能编排的常见挑战和局限性

人工智能代理协调刚刚开始发挥其潜力，但与任何新兴技术一样，它也面临着特殊的挑战。花点时间了解它的局限性，以便您可以自信、安全地构建强大、有弹性的工作流程：

• 重复和漂移：当代理的角色没有明确定义时，他们可能会相互重叠或矛盾。协调许多智能体可能很复杂，而且急于提供帮助的人工智能智能体可能会互相冒犯。
• 上下文丢失：信息可能会在系统之间丢失。仅仅因为编排器设置了共享工作区，并不意味着每个代理都可以正确写入或读取它，这可能会导致矛盾或重复的工作，从而使结果变得混乱。
• 偏见放大：协调并不能消除遗传偏见。为许多人工智能代理提供支持的法学硕士基于广泛的人所写的内容，其中一些内容是不公平或有害的。 （幸运的是，在编排中添加额外的步骤来查找这些问题会有所帮助。）
• 不透明：没有解释或审查的自动化掩盖了责任。当风险很高时，“人工智能决定”并不能激发信心，因此人工审查和明确的可审计性仍然至关重要。
• 脆弱性：即使是先进的编排也有局限性。第三方服务器可能会崩溃，数据格式可能会发生变化，LLM 更新可能会突然产生完全不同的输出。在需要人工干预之前，人工智能系统只能进行有限的自我修复。
• 治理：数据质量、安全流程和审批工作流程变得更加重要。由于人类不参与决策，因此您必须信任他们的输入并评估他们的结论，这一点至关重要。

何时使用 AI 代理编排（何时不使用）

AI 代理编排对于跨越多个工具、涉及多个移动部件或需要适应性和判断力的工作流程最有用。但它并不适合所有任务。在某些情况下，更简单的自动化（甚至人类）将胜过精心编排的系统。

当人工智能编排有所帮助时

• 跨多个工具协调工作：如果您的项目管理系统、电子邮件、日历或内部数据库都需要共享信息，那么编排可以使一切保持一致。一旦工作流程涉及分析文本、解决歧义或做出上下文决策，人工智能驱动的编排就会变得特别强大。
• 管理迭代子任务：研究、分析和修订通常循环发生。编排通过决定何时重新访问步骤、何时优化输出以及任务何时准备好继续前进来处理这些周期。
• 适应不断变化的条件：输入并不总是干净的：数据丢失、需求变化以及工具偶尔会失败。协调者可以调整其计划、重新安排工作或请求澄清，而不是简单地中断。
• 大规模处理复杂的协调：协调多个移动部件，无论它们是人工智能代理、脚本还是人类，都可以在小剂量的情况下进行管理。但随着数量的增长，人工智能编排可以为疲惫不堪的项目经理提供巨大帮助，减少交叉线和掉球的机会。

何时跳过 AI 编排

• 运行简单的、基于规则的工作流程：如果流程始终遵循相同的路径并且给定的输入应该可靠地产生相同的输出，则不需要编排。传统的自动化——公式、脚本或“如果-那么-那个”逻辑——将更快、更便宜、更可预测。
• 做出需要人类判断的决策：计算机无法读取面孔，经常错过微妙的线索，并且缺乏人的经验和同理心。这可能会导致他们根据有缺陷的评估或不考虑关键信息来产生输出。当决策具有重大影响或涉及重大自由裁量权时，请避免让人工智能做出决定。 （不过，您可以考虑一个组织信息以供人类评估的系统。）
• 手动处理快速、一次性的任务：构建和维护精心安排的工作流程需要付出努力。对于不频繁或一次性的工作，手动完成可能仍然更有效。

如何开始进行 AI 代理编排

首先由人工智能代理编排一个小型工作流程以了解该流程，然后逐渐增加复杂性。大多数人已经在不知情的情况下使用了代理人工智能编排，因为它内置于当今的许多应用程序和服务中。但构建自己的编排仍然是相对较新的事情——通过实验，您成为新工作方式的早期参与者。

开始之前：选择一个工具

如果您已经使用 Zapier 或 Make 等集成工具，请寻找新的 AI 功能，为熟悉的环境添加新方向。可视化、无代码平台可以更轻松地在画布上设计流程；如果您喜欢以编程方式构建，则可以使用开发人员库。请注意，一些“vibe-coding”或人工智能应用程序构建器工具可以生成完整的原型 - 对于快速原型设计很有用，但并不总是学习底层编排的最佳方法。

第 1 步：选择多步骤工作流程

决定您希望 AI 代理编排处理什么问题。对于您的第一个项目来说，一个好的选择不会有很多步骤，并且您经常做的事情足以使其值得自动化。确保它需要代理人工智能编排所特有的推理和解释；否则，你不妨使用更简单的自动化工具。

第 2 步：定义代理角色和目标

任何编排平台都将提供各种代理、功能和集成。思考哪些输入需要来自哪里、如何处理它们以及输出的性质和目的地。然后根据平台的说明组装流程，包括指定编排器应使用的标准，以确保每个步骤呈现正确的输出。

第 3 步：测试、审查、完善

如果您第一次尝试时没有做对，请不要担心。调整说明、更换代理、修复任何错误配置，然后重试。一旦获得可接受的结果，看看是否可以做得更好；人工智能代理可以根据提示文本的细微调整呈现截然不同的结果。它们也不会总是为相同的输入产生相同的输出，因此请多次测试以确保每次运行都能产生良好的结果。

第 4 步：仔细扩展

一旦您的人工智能代理编排运行良好，就很容易广泛应用它。在广泛推广之前，请花时间了解它的功能、评估其影响并逐渐增加复杂性。随着您的扩张，继续评估产出和权衡。

有效 AI 代理编排的最佳实践

有效的人工智能代理编排基于明确的目标、健全的工作流程和一致的人工监督。以下实践重点介绍了构建保持可靠、透明且与预期结果保持一致的编排的方法。

• 明确定义目标和角色：您对需要做什么以及如何完成它的规定越多，您就越有可能获得您想要的结果。
• 让人类参与审核循环：虽然以您的名义审核计算机生成的任何内容是明智之举，但对于人工智能流程而言，这一点尤其重要。它的判断只能到此为止。你是唯一真正知道什么是“好”的人。
• 记录决策和反馈：确保编排器生成人类可读的决策日志，以便您可以理解其流程并对其进行故障排除。如果可能，捕获人类反馈或评级以支持持续的改进。
• 从代理之间明确的交接规则开始：代理系统是热心的帮助者；如果没有明确的角色和规则，他们很容易重复努力，但结果却不一致。通过准确定义每个代理需要做什么以及何时向共享工作流程报告，可以避免这种常见的陷阱。
• 预期漂移：由于集成、模型或环境的变化，性能可能会随着时间的推移而发生变化。定期检查和更新提示、目标和配置有助于保持一致的质量。

正确看待 AI 代理编排

人工智能代理编排建立在熟悉的自动化实践的基础上，但增加了一些全新的东西：实时推理、适应和协调跨工具工作的能力。它代表了朝着可以像人们一样进行协作的系统迈出的早期一步——共享上下文、适应新信息以及在没有持续监督的情况下为工作选择正确的工具。

如果您想立即体验编排的实际效果，请尝试 Grammarly。当您在日常工作流程中编写和移动时，其智能层会在幕后利用多个专业代理，在您需要时提供最有用的建议。语法写作代理可以帮助您起草、总结和修改您的最佳内容，展示人工智能协调如何支持更好的结果，一次一个句子。

如果使用得当，编排可以显着提高工作的速度、一致性和质量。但与任何强大的功能一样，需要时间和细心才能很好地应用。从小事做起，定义明确的目标，并让人们参与进来。随着时间的推移，您将直观地了解人工智能编排在哪些方面表现出色，以及哪些更简单的方法仍然更有意义。

AI 代理编排常见问题解答

什么是代理人工智能编排？

代理人工智能编排可协调多个组件，例如人工智能代理、基于规则的自动化、传统机器学习模型和 API，因此它们可以共享上下文并共同完成复杂的工作流程。协调器不是一个孤立地发挥作用的工具，而是指导每个部分如何将工作移交给下一个部分以实现特定目标。

人工智能编排与自动化有何不同？

传统的自动化遵循固定的规则，而人工智能编排则使用推理来评估输出，决定步骤何时完成，并确定下一步应该发生什么。虽然在这两种情况下，都是由人类定义工作流程和角色，但人工智能编排会在结构内进行调整，处理刚性自动化无法处理的判断调用和飞行中的变化。

使用 AI 代理编排是否需要编码经验？

不需要——许多现代工具提供不需要编程知识的可视化构建器，而其他工具则已经完全形成了可供使用的人工智能编排工作流程，例如 Grammarly。如果您希望在工作流程中使用自定义逻辑，编码会有所帮助，但大多数用户无需技术专业知识即可立即受益。

AI编排模式的主要类型有哪些？

主要模式描述了代理如何相对于彼此工作：顺序（逐步）、并行（同时）、分层（由协调器分配）和混合（这些方法的混合）。每个都适合不同的工作流程需求，从简单的序列到复杂的自适应系统。

编排多个人工智能代理有哪些好处和风险？

编排通过保持上下文一致并在步骤之间自动传递精炼输出，消除了人类通常处理的手动复制粘贴和简单判断调用，从而加快了跨工具或平台的多步骤工作。但是，当精心安排的系统偏离轨道时，它可能会产生较差的输出，因此您仍然需要护栏和审查以做出高影响力的决策。

Grammarly 是否使用 AI 编排？

是的，Grammarly 通过专门的 AI 模型和基于规则的组件的协调系统使用 AI 编排，并行分析您的写作，然后将其发现合并为清晰、优先的建议。它的协调器决定哪些见解在上下文中最重要，因此当您键入时，反馈会感觉一致且有帮助。

该编排层直接集成到您的写作工作流程中，通过 Grammarly AI 代理团队提供动态、上下文感知的反馈。他们根据您正在处理的内容、文档类型以及对象提供反馈，帮助实时完善语气、简洁性、特异性和逻辑进展等复杂元素。