AI Agent 与工作流 · 第 2 页

用订单查询与工单创建说明 Agent 工具合同：明确参数语义、区分读写、返回证据和状态、控制输出长度，设计可恢复错误。

约 5 分钟

区分业务任务与模型调用，用 RPM、TPM、并发、重试和任务期限规划企业 AI 容量，设计队列背压、租户公平及限流演练。

约 7 分钟

用只读订单工具演练企业 MCP 接入：区分 HTTP 与 STDIO、授权服务器与工具服务，检查令牌目标、scope、对象权限、过期和权限撤销。

约 7 分钟

通过供应商资料比较演练多 Agent 分工，明确输入、产物、预算和冲突处理，并与单 Agent、固定工作流比较实际效果。

约 6 分钟

从六条模拟询问开始，检查缺字段、重复提交和异常内容。下载教学文件后，先在自己的测试工作区运行。

约 9 分钟

先算每月运行多少次，再分别填入订阅、模型、外部接口和维护成本。附一份可下载的成本工作表。

约 7 分钟

需要直接整理电脑里的文件，还是在网页上上传资料、写内容和生成素材？用一项真实任务比较，比看功能数量有用。

约 6 分钟

不是接入大模型就叫 Agent。关键区别在于：下一步由预定义流程决定，还是由模型根据上下文动态决定。

约 9 分钟

真正能进入日常业务的 AI 工作流，需要明确输入、处理、校验、交付和复盘，而不是把几个工具简单串起来。

约 10 分钟

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