L'automazione tradizionale segue un percorso definito in anticipo, mentre un workflow di agenti AI può scegliere la sua prossima azione in base al contesto attuale. Usa gli strumenti, verifica i risultati e cambia direzione quando necessario. Questo rende i workflow di agenti utili per attività troppo variabili per regole fisse, ma che richiedono comunque un obiettivo chiaro. Questa guida spiega come funzionano questi workflow, dove si collocano, come costruirne uno e cosa può fare Kimi Agent per le comuni attività di lavoro basato sulla conoscenza.
Cos'è un workflow di agenti AI?
Un workflow di agenti AI è una sequenza di attività completate da uno o più agenti AI per raggiungere un risultato definito. L'agente interpreta l'obiettivo e sceglie la sua prossima azione. Poi utilizza gli strumenti disponibili e verifica il risultato prima di proseguire o rivedere il proprio piano.
Workflow AI vs agente AI
Un workflow AI utilizza una logica predefinita per far avanzare le informazioni all'interno di un processo. Un agente AI è l'attore software in grado di selezionare le azioni in modo dinamico. Il workflow descrive come è organizzato il lavoro, mentre l'agente decide come completare la parte a lui assegnata.
Questi approcci non sono opposti. Molti sistemi affidabili adottano un design ibrido. I passaggi fissi del workflow gestiscono le operazioni prevedibili, mentre un agente si occupa delle attività che richiedono interpretazione o percorsi di esecuzione variabili.
| Approccio | Percorso di esecuzione | Adatto a | Compromesso principale |
|---|---|---|---|
| Automazione tradizionale | Regole fisse | Processi stabili e ripetitivi | Si interrompe con input imprevisti |
| Workflow AI | Passaggi predefiniti di modello e strumenti | Elaborazione AI controllata | Adattabilità limitata |
| Workflow di agenti AI | Decisioni dinamiche entro limiti definiti | Attività variabili e a più fasi | Richiede test e supervisione più rigorosi |
Workflow di agenti AI vs automazione tradizionale
L'automazione tradizionale funziona bene quando ogni input segue un percorso noto. Una regola di approvazione delle fatture o un trasferimento di dati programmato raramente richiedono un ragionamento aperto. Il sistema dovrebbe seguire la regola in modo rapido e coerente.
L'automazione basata su workflow di agenti AI è più utile quando il passaggio successivo dipende dal significato o da nuove evidenze. Un agente di supporto potrebbe cercare in una base di conoscenza e testare una possibile soluzione. Se il test fallisce, può cambiare direzione o richiedere l'intervento umano.
Diagramma del workflow di agenti AI: come funziona
Il seguente diagramma del workflow di agenti AI mostra un ciclo di esecuzione di base. I sistemi reali possono aggiungere più strumenti o punti di approvazione, ma la stessa sequenza resta visibile.
Dall'obiettivo al piano
Un workflow efficace parte da un risultato specifico. "Fai una ricerca sui veicoli elettrici" lascia troppo spazio all'interpretazione, mentre "Confronta tre strategie di ricarica per una flotta cittadina e produci una raccomandazione di due pagine" fornisce all'agent un obiettivo chiaro. Le istruzioni e il materiale di origine approvato forniscono poi il contesto necessario per scegliere l'azione successiva.
Uso degli strumenti ed esecuzione
Gli strumenti permettono all'agent di recuperare informazioni o eseguire azioni approvate al di fuori del modello. La ricerca può fornire informazioni aggiornate, mentre uno strumento di database può restituire i record interni. Dopo ogni chiamata a uno strumento, l'agent verifica il risultato e decide se continuare, provare un altro approccio o richiedere informazioni mancanti.
Valutazione e approvazione umana
Il workflow ha bisogno di criteri di completamento chiari, come campi obbligatori o standard di evidenza. Deve inoltre fermarsi prima di azioni sensibili o irreversibili. Ad esempio, un agent può preparare un'email per un cliente, ma una persona può rivederla prima dell'invio.
Pattern comuni nei workflow degli agent AI
La maggior parte dei workflow degli agent AI utilizza un piccolo insieme di pattern ricorrenti. Scegli il pattern più semplice in grado di completare l'attività in modo affidabile.
Workflow sequenziali e instradati
Un workflow sequenziale attraversa fasi dipendenti in un ordine fisso. Ogni fase utilizza l'output della precedente, rendendo il processo facile da tracciare e testare. Un workflow instradato, invece, classifica l'input e lo indirizza attraverso uno di diversi percorsi predefiniti.
Ad esempio, un workflow di contenuti può completare la ricerca prima di redigere e revisionare un articolo. Un router per l'assistenza clienti può inviare le domande di fatturazione a un processo mentre indirizza i problemi di accesso a un altro.
Workflow paralleli e multi-agent
Un workflow parallelo esegue attività indipendenti contemporaneamente per ridurre i tempi di elaborazione. Un workflow multi-agent divide il lavoro per ruolo, con agent che operano in sequenza o in parallelo. Richiede responsabilità chiare e un metodo affidabile per combinare i risultati.
Durante uno studio di ingresso in un mercato, agent separati potrebbero esaminare la domanda dei clienti e l'attività della concorrenza mentre un altro esamina le normative locali. Un agent di coordinamento combinerebbe poi i risultati in un unico report.
Workflow con supervisione umana (human-in-the-loop)
Un workflow human-in-the-loop si ferma in punti selezionati per la revisione o l'approvazione. I passaggi di routine possono essere eseguiti automaticamente, mentre le decisioni incerte o ad alto impatto tornano a una persona. Questi punti di controllo dovrebbero essere limitati ai casi in cui il giudizio umano apporta valore.
Negli acquisti, un agent potrebbe confrontare le proposte dei fornitori prima di chiedere a un manager di approvare la selezione finale. Un workflow editoriale potrebbe inoltre richiedere che un editor verifichi le affermazioni fattuali prima che un articolo venga pubblicato.
Un esempio pratico di workflow di agent AI
Considera un workflow che trasforma una domanda di mercato in un breve report. L'utente definisce il pubblico e l'ambito, poi specifica il formato richiesto. L'agent suddivide la richiesta in domande di ricerca.
L'agent cerca tra le fonti approvate e registra i risultati rilevanti. Verifica la presenza di evidenze mancanti prima di redigere il report. Se due fonti sono in conflitto, segnala la differenza o continua la ricerca. Un ultimo passaggio di revisione verifica la bozza rispetto alla struttura richiesta prima della consegna.
Questo esempio contiene parti sia fisse che adattive. L'output richiesto e i criteri di revisione rimangono fissi. Le query di ricerca possono cambiare man mano che l'agent apprende di più. Questo equilibrio rende il processo più facile da controllare rispetto a un agent completamente aperto.
Casi d'uso aziendali comuni
I workflow degli agent AI si adattano a lavori in cui gli input variano ma il risultato desiderato rimane chiaro:
I workflow di assistenza clienti possono indagare un caso e preparare un'escalation con il contesto utile.
I workflow di ricerca possono raccogliere evidenze e trasformarle in un brief strutturato.
I workflow documentali possono estrarre informazioni prima di instradare le eccezioni per la revisione.
I workflow IT possono esaminare gli avvisi e suggerire un'azione successiva consentita.
Un workflow fisso rimane la scelta migliore per attività semplici, ad alto volume e con regole stabili. Il comportamento agentico dovrebbe risolvere una reale variabilità, non aggiungere novità fine a se stessa.
Come costruire un workflow di agent AI
Una prima versione utile non richiede molti agent. Inizia con un'attività delimitata ed espandi solo dopo che i test mostrano un limite chiaro.
Definisci il risultato e mappa i passaggi
Scrivi una condizione di completamento che un'altra persona potrebbe verificare. Poi mappa come viene gestita oggi l'attività. Individua i passaggi che usano regole fisse e quelli che richiedono giudizio.
Usa l'automazione per le operazioni prevedibili. Assegna all'agent solo le decisioni che traggono vantaggio dal contesto o dall'uso di strumenti. Questo mantiene il workflow comprensibile e riduce le chiamate al modello non necessarie.
Scegli gli strumenti per il workflow di agent AI
Seleziona gli strumenti in base al lavoro, non alla categoria di prodotto. Un workflow di ricerca ha bisogno di un recupero affidabile. Un workflow operativo può richiedere un accesso controllato ai sistemi interni. L'agent dovrebbe ricevere solo gli strumenti necessari al suo ruolo.
Quando confronti gli strumenti per i workflow di agent AI, verifica le loro opzioni di integrazione e i controlli sui permessi. Cerca log di esecuzione che rivelino cosa è successo durante un'esecuzione fallita. Anche i limiti di costo contano, perché ragionamenti ripetuti e nuovi tentativi possono aumentare rapidamente l'utilizzo.
Aggiungi barriere di sicurezza e testa il workflow
Imposta dei limiti prima di eseguire il workflow. Definisci a quali dati l'agent può accedere. Limita le azioni di scrittura e aggiungi punti di approvazione dove le conseguenze sono significative. Ogni workflow ha inoltre bisogno di una condizione di arresto.
Testa attività complete anziché prompt isolati. Monitora il tasso di completamento e la frequenza degli errori, poi verifica quanto spesso le persone devono intervenire. Questi segnali mostrano se il workflow fa risparmiare lavoro o lo sposta semplicemente nel monitoraggio.
Se il tuo obiettivo è sperimentare le capacità di un agent piuttosto che costruire tu stesso l'infrastruttura, Kimi Agent offre un'opzione più diretta. Puoi affidargli un'attività supportata a più passaggi che coinvolga ricerca, documenti, presentazioni, fogli di calcolo o creazione di siti web. Kimi gestisce l'attività all'interno dell'esperienza del prodotto, quindi non è necessario assemblare manualmente le connessioni con il modello e i componenti del workflow.
Cosa può fare Kimi Agent per il lavoro multi-fase
Un'architettura personalizzata offre un controllo dettagliato, ma richiede anche un lavoro di orchestrazione e valutazione. Kimi Agent offre un'esperienza agentica generale per gli utenti che vogliono completare attività di lavoro intellettuale multi-fase senza dover implementare da soli quello stack.
Pianificazione ed esecuzione delle attività basate su obiettivi
Kimi Agent può interpretare un obiettivo e pianificare il lavoro necessario. Poi svolge l'attività direttamente all'interno dell'esperienza del prodotto. Questo offre un modo diretto per utilizzare flussi di lavoro agentici senza dover prima progettare un planner o un ciclo di strumenti.
Ricerca approfondita, creazione di siti web e presentazioni
Kimi Agent è dotato di diverse funzionalità. Ad esempio, può generare siti web e creare presentazioni PPT. Queste capacità aiutano gli utenti a trasformare una richiesta generica in un risultato strutturato attraverso un'unica esperienza di prodotto.
Gestione di documenti, fogli di calcolo e file multimodali
Kimi supporta il ragionamento multimodale e i flussi di lavoro basati su file. Può lavorare con documenti PDF e Word. Sono supportati anche i file Excel e PPT. Kimi gestisce inoltre immagini e file TXT, mentre il video rappresenta un ulteriore formato di input. Questo consente a Kimi Agent di elaborare materiale di partenza che va oltre il semplice testo di chat.
Quando usare Kimi Agent Swarm
Kimi Agent Swarm offre una capacità multi-agente separata per attività che traggono vantaggio da un'esecuzione parallela su ampia scala. Può coordinare molte unità di lavoro specializzate per ricerche su larga scala o attività in batch. Anche il lavoro di lunga durata con percorsi di ricerca indipendenti può beneficiare di questo approccio.
Vantaggi e limiti dell'automazione dei flussi di lavoro con agenti AI
I flussi di lavoro con agenti AI possono ridurre i passaggi manuali e adattarsi a input che manderebbero in crisi script rigidi. Possono collegare la ricerca all'analisi, per poi trasformare i risultati in un output finale. Il vantaggio è maggiore quando l'attività ha un obiettivo stabile ma un percorso variabile.
La stessa flessibilità crea rischi. Le decisioni degli agenti sono probabilistiche. Il fallimento di uno strumento può influire sui passaggi successivi, mentre dati di scarsa qualità indeboliscono il risultato. Permessi ampi aumentano l'impatto degli errori. I flussi di lavoro affidabili richiedono quindi convalida e log visibili. Le azioni ad alto impatto richiedono approvazione.
Conclusione
Un flusso di lavoro con agente AI combina un processo definito con decisioni adattive. Il flusso di lavoro stabilisce il risultato e i limiti, mentre l'agente sceglie le azioni utili al loro interno. Inizia con un'attività chiara. Aggiungi solo gli strumenti necessari, poi testa esecuzioni complete e mantieni le azioni rilevanti sotto controllo umano. Per le attività di ricerca e creazione di contenuti supportate, Kimi Agent offre un modo diretto per usare capacità AI multi-fase senza dover costruire tu stesso l'infrastruttura del flusso di lavoro.