工作流

AI 工作流正从简单的链式调用向多智能体协作、可复用组件和垂直场景自动化演进。LangChain 近期密集发布 Managed Deep Agents 和 API 更新，支持智能体的创建、配置与流式运行，标志着工作流框架正从实验走向产品化（LangChain 发布 Managed Deep Agents 20 分钟介绍；LangChain API 支持创建智能体、更新配置、流式运行）。同时，Airtap 提出 read->write->act 模式，强调从信息摄取到行动的闭环（Airtap 展示 read->write->act 智能体模式）。在工程实践中，出现多模型并行审查 PR 的工作流，通过分阶段执行和复核提升代码质量（用 AI 写更好代码但更慢：多模型并行审查 PR 工作流）。类似地，三个 Agent 协作审核模式也体现分工与复核的思想（三个Agent协作审核：2个执行+1个复核，你只需动嘴）。此外，Claude Skills 支持可复用工作流，降低重复构建成本（Claude Skills 的趣味用法：可复用工作流）。在垂直领域，Qwen Conference 2026 展示了 AI 从脚本到屏幕的影视广告制作工作流，以及 Qoder AI 双胞胎在开发辅助中的应用（Qwen Conference 2026：AI 赋能影视广告创意，从脚本到屏幕几分钟；Qwen Conference 2026：Larry Fang 展示 Qoder AI 双胞胎）。当前焦点在于如何平衡工作流的复杂度与可靠性——多智能体协作有效但可能增加延迟，可复用组件需兼顾通用性与场景适配。未来观察点包括：框架标准化程度、实时协作的延迟优化，以及从开发者工具向终端用户工作流的渗透。