智能体工作流与工具调用

本课程共 4 节课，总时长约 3 小时 50 分（13829 秒）。它承接上一门「智能体开发入门与实操」，把能力从「会搭一个智能体」推进到「会编排工作流、会写工具、会组建多智能体团队」，是整条学习路径里动手分量最重的一环。

学习顺序

1. 01 工作流编排基础（约 34 分钟）
   • 重点：智能体整体架构闭环、工作流与 ReAct 循环、节点/边/状态三要素、DAG、顺序执行模式，以及 Coze「销售话术分析」案例。
   • 这是整门课的地基，务必把「节点决定做什么、边决定顺序、状态负责记忆」记牢。
2. 02 工作流编排基础（续）（约 69 分钟）
   • 重点：条件分支、循环迭代、并行与汇聚三种模式，工作流编排工具概览、引擎内部机制、工具/插件定义，以及 Coze「生成问卷」案例。
   • 这是信息量最大的一课，四种工作流模式的适用场景和「防死循环双重保障」是高频考点。
3. 03 自定义工具使用（约 36 分钟）
   • 重点：工具生命周期、Function Schema、三大开发原则（单一职责/清晰描述/错误处理）、注册与发现机制，以及计算器、天气查询两个实操。
   • 核心抓手是「名称 + 描述 + 参数规范」这个唯一契约，required 与 default 的用法要分清。
4. 04 多智能体搭建实操案例与总结（约 92 分钟）
   • 重点：多智能体协作三要素、三种协作模式、AutoGen 与 CrewAI、Function Calling 与 ReAct、工具选择策略，以及 Dify 与 CrewAI 两套「旅行助手」实操、避坑清单。
   • 收尾课，把前面积累的「工作流 + 工具」能力升级为「团队协作」，并给出可直接照用的最佳实践。

建议节奏

• 第 1 天：学完 01 与 02，重点画一张「四种工作流模式 + 各自适用场景」对照表，把 Coze 两个案例（销售话术分析、生成问卷）的节点链路在脑中走一遍。
• 第 2 天：学完 03，动手写一个最小工具：一个函数 + 一份 JSON Schema，并给 required、default 分别举例，体会单一职责与清晰描述。
• 第 3 天：学完 04，亲手跑一遍 CrewAI 的三 Agent 旅行助手（研究员/规划师/核算师），再对照 Dify 版工作流的并行网关设计，理解「工具调用 = LLM 出意图 + 引擎执行」。
• 考前：把四课自测题过一遍，重点复盘「防死循环」「错误处理统一 JSON 结构」「LLM 自主选择 vs 手动路由」和「避坑清单」。

易错点

• 节点、边、状态三者的职责容易混：节点是「做什么」，边是「顺序与数据流」，状态是「全局记忆」。
• 条件分支是「单入口、多出口」，循环迭代是「满足退出条件才停」，并行汇聚是「等所有分支都完成再往下」——三种模式别搞混。
• Function Schema 是 LLM 理解工具的唯一依据：描述越准，调用成功率越高；required 校验必填，default 给非必填兜底。
• 工具失败要返回统一 JSON（status/data/error），而不是抛异常让工作流崩溃。
• 循环必须设「明确退出条件 + 最大迭代次数」双重保障，严防死循环；API Key 等敏感信息绝不能硬编码进工具描述或提示词。

当前学习进度提醒

平台记录显示 4 节都已标记完成，第 4 节的 playDuration 也已等于总时长。复习文档不能替代平台认可的真实学习时长；建议你把第 4 节的旅行助手实操再跟着做一遍，重点练并行工具调用与结果聚合。