AI Agent工作流别做成万能助手：先把一个具体流程跑稳

AI Agent 工作流最容易被做成一个“什么都能干”的大框架。听起来很强，实际跑起来经常不稳定：目标不清楚、工具乱调、失败后继续编、关键步骤没人确认。

一个真正能用的 Agent，通常不是万能的，而是把一个具体流程做得很稳。

先选一个边界清楚的任务

一个资源站工作流例子

1. 读取社区评论和搜索词。
2. 归类用户问题：工具推荐、下载报错、提示词、教程。
3. 生成选题候选和关键词。
4. 检查已有文章是否覆盖。
5. 输出待写文章清单。
6. 由人确认后再生成草稿或更新内容。

工作流里必须有状态

• 已读取哪些资料。
• 调用过哪些工具。
• 当前结果是否通过检查。
• 哪些问题需要人工确认。

工具权限要分层

Agent 不是越自动越好，而是每一步都能解释、能检查、能接管。

先把一个小流程跑稳，再增加工具和分支。这样做出来的工作流没那么炫，但更像能长期用的系统。

把流程写成可检查状态

比如你要让 Agent 从 100 条社区评论里找选题，不要只写“帮我分析评论”。可以拆成：

1. 读取最近 100 条评论，标记来源和时间。
2. 聚类成 5 类问题：工具推荐、下载报错、提示词、教程、付费资源。
3. 对照已有文章，标出已经覆盖和没有覆盖的部分。
4. 输出 10 个选题候选，每个带核心关键词和用户原话。
5. 人工确认 3 个，再进入写作流程。

状态字段也要清楚：source_checked、needs_human_review、draft_ready、published。没有状态，Agent 很容易跑着跑着就不知道自己做到哪一步。

如果你的 Agent 需要连接外部工具，可以先补 MCP入门；配置服务端时再看 MCP Server配置。