大家好，我是肆〇柒。我看到一項來自意大利特倫托大學工業(yè)工程系，以及意大利國家研究委員會IASI研究所的前沿研究。隨著企業(yè)AI落地實踐的深入，我們正見證一個顯著趨勢：從傳統(tǒng)預定義工作流模式向Agentic AI范式的轉(zhuǎn)變。正如文中所述，"傳統(tǒng)業(yè)務流程模型基于預定義任務序列和靜態(tài)規(guī)則，無法滿足動態(tài)市場和復雜組織生態(tài)系統(tǒng)的需求"。越來越多的企業(yè)發(fā)現(xiàn)，當面對快速變化的商業(yè)環(huán)境時，固定任務流的僵化設計已成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的瓶頸，而基于智能體的目標驅(qū)動型業(yè)務流程正成為新一代智能自動化的核心架構。這一轉(zhuǎn)變不僅關乎技術演進，更是業(yè)務流程設計理念的根本性革命。

從任務序列到目標驅(qū)動：聲明式業(yè)務流程范式的本質(zhì)轉(zhuǎn)變

在企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略中，業(yè)務流程自動化已成為企業(yè)提升效率的核心手段。然而，傳統(tǒng)任務導向型業(yè)務流程模型正面臨日益嚴峻的挑戰(zhàn)。研究表明，這些基于預定義任務序列和靜態(tài)規(guī)則的傳統(tǒng)業(yè)務流程（BP）模型"不能滿足動態(tài)市場和復雜組織生態(tài)系統(tǒng)的需要"。其根本局限性在于：首先，靜態(tài)規(guī)則與預定義流程難以適應瞬息萬變的市場環(huán)境，當業(yè)務場景發(fā)生變化時，往往需要人工重新設計整個流程；其次，缺乏上下文感知能力，無法根據(jù)實時業(yè)務狀態(tài)做出靈活決策；再者，以任務為中心的設計導致系統(tǒng)高度僵化，維護成本隨業(yè)務復雜度呈指數(shù)級增長。

Agentic AI的出現(xiàn)為突破這些限制提供了全新可能。作為一種新型人工智能系統(tǒng)，agentic AI通過自主智能體（Autonomous Agents）運作，無需持續(xù)的人工干預即可獨立做出決策、追求目標并適應變化的環(huán)境。這一技術基礎催生了業(yè)務流程設計的根本性范式轉(zhuǎn)變——從傳統(tǒng)的任務導向型轉(zhuǎn)向基于智能體的目標驅(qū)動型。本文的基于智能體的方法主要是聲明式的，不同于基于工作流的傳統(tǒng)方法，其中業(yè)務流程的核心元素是任務，業(yè)務流程被建模為任務的部分有序集。

聲明式業(yè)務流程范式的核心特征在于其目標驅(qū)動的本質(zhì)。在這一新范式中，業(yè)務流程不再由固定的工作流定義，而是由業(yè)務目標、信息對象和負責實現(xiàn)這些目標的自主智能體共同定義。這種轉(zhuǎn)變帶來了三大關鍵特性：目標驅(qū)動性使業(yè)務流程由目標達成狀態(tài)而非任務序列來定義；非確定性工作流使流程路徑能夠從智能體交互中動態(tài)涌現(xiàn)，而非被預先設計；上下文自適應性使智能體能夠分析當前情境并選擇最合適的行動路徑。工作流從智能體交互中涌現(xiàn)，而非被預先設計，這一特性使業(yè)務流程能夠真正適應動態(tài)變化的業(yè)務環(huán)境。

領域研究現(xiàn)狀與本研究的創(chuàng)新定位

其實，智能體型業(yè)務流程研究已有三十余年歷史，近年來隨著生成式AI的突破而迎來新的發(fā)展高潮。相關研究通過系統(tǒng)性回顧強調(diào)了管理智能體自主性并減輕相關風險的必要性。EvoFlow方法利用多樣化大語言模型動態(tài)優(yōu)化智能體工作流，展示了進化式方法在流程優(yōu)化中的潛力。同時，模塊化智能體架構框架特別強調(diào)實時適應性與并行執(zhí)行能力，為復雜業(yè)務場景提供了技術支持。

此外，No-Code多模態(tài)智能體系統(tǒng)降低了企業(yè)實施AI的障礙；領域特定智能體解決方案通過集成推理、記憶和認知模塊增強了業(yè)務適配性；復合AI架構則專注于協(xié)調(diào)智能體、數(shù)據(jù)流和工作流；戰(zhàn)略API框架則為動態(tài)組織環(huán)境中的智能體驅(qū)動工作流提供了專門支持。這些研究共同推動了基于智能體的業(yè)務流程發(fā)展。

盡管研究進展顯著，當前領域仍存在關鍵缺口。大多數(shù)現(xiàn)有方法仍依賴于預設的流程結構或集中式控制機制，未能真正實現(xiàn)以業(yè)務目標為核心的設計理念。特別缺乏能夠支持動態(tài)合并與分支的模型，難以應對復雜業(yè)務場景中的不確定性。正如原文明確指出的，"這些研究雖有進展，但在適用于動態(tài)商業(yè)環(huán)境的目標驅(qū)動方法上仍存在空白"。

本研究的創(chuàng)新貢獻在于提出了一套完整的基于目標、對象與智能體的聲明式建模框架。該框架不僅形式化定義了智能體與目標之間的關系結構，支持非確定性流程的動態(tài)演化，還創(chuàng)新性地提出通過觸發(fā)對象自動推導前置關系，大幅減少人工流程設計的負擔。這一方法實現(xiàn)了從"如何做"到"做什么"的視角轉(zhuǎn)換，使業(yè)務流程真正圍繞業(yè)務價值而非技術實現(xiàn)來構建，為動態(tài)商業(yè)環(huán)境中的智能流程自動化提供了理論基礎和實踐路徑。

Agentic AI業(yè)務流程的核心概念體系

Agentic AI業(yè)務流程模型建立在三大基石之上：目標（Goals）、對象（Objects）和智能體（Agents）。目標作為業(yè)務流程的原子單元與驅(qū)動力，被定義為"期望達成的狀態(tài)"，由一組業(yè)務對象來表示。目標可進一步分解為子目標，形成層次化的業(yè)務目標結構，從而支持復雜業(yè)務場景的建模。

對象是業(yè)務信息的載體與狀態(tài)表示，包括文檔、消息、數(shù)據(jù)庫記錄等信息實體。特別值得注意的是，對于物理對象，該模型要求同步創(chuàng)建其數(shù)字映像，確保所有業(yè)務狀態(tài)均可被系統(tǒng)追蹤和處理。在對象類型中，觸發(fā)對象（Trigger Objects）扮演著關鍵角色，它們決定了智能體的激活時機，是實現(xiàn)流程自動化的基礎機制。

智能體作為實現(xiàn)目標的智能執(zhí)行單元，是主動的實體，具備自主決策與行動能力。智能體通過CRUDA操作對對象進行處理，其中CRUDA是數(shù)據(jù)庫理論中的縮寫，代表Create（創(chuàng)建）、Read（讀?。?、Update（更新）、Delete（刪除）和Archive（歸檔）五種基本操作。特別強調(diào)的是，Archive操作在業(yè)務領域尤為重要，因為"文件需要被保留以備將來查驗（如果需要）"。這一操作在金融、醫(yī)療等合規(guī)性要求高的行業(yè)尤為關鍵，確保業(yè)務數(shù)據(jù)可追溯、可審計。

在形式化建模中，智能體（Agent）被定義為一個六元組：

各分量含義如下：

相應地，目標（Goal）被形式化為一個三元組：

目標的分支類型可分為三種：AND分支表示所有觸發(fā)的智能體必須全部完成；OR分支表示至少有一個智能體完成即可推進流程；XOR分支則表示僅有一個智能體完成即可推進流程。對稱地，合并目標也可分為AND合并（所有輸入智能體完成才觸發(fā)后續(xù)）、OR合并（任一輸入滿足即可推進流程）和XOR合并（僅一個輸入滿足時推進流程）。

實例解析：披薩配送業(yè)務流程的Agentic AI實現(xiàn)

為直觀展示Agentic AI業(yè)務流程模型的應用，論文提供了披薩配送業(yè)務的詳細案例。該案例從客戶下單開始，以訂單成功履約為結束，完整呈現(xiàn)了基于目標驅(qū)動的業(yè)務流程運作機制。

披薩配送業(yè)務流程的智能體工作流

在這一案例中，起始對象為客戶訂單，終止對象為已履約訂單。下面，我盡量簡略的列一下這個過程：

1. 流程啟動階段

• 起始對象：客戶訂單（order）
• 初始目標：g1:AcquireOrder
• 執(zhí)行智能體：a1:Get&CheckOrder

     a.觸發(fā)條件：客戶訂單（order）就緒

     b.執(zhí)行操作：驗證訂單信息的完整性和準確性

     c.輸出結果：已驗證訂單（checkedOrder）

     d.能力應用： Read（讀取訂單）、Update（驗證狀態(tài)）、Archive（存檔原始訂單）

2. 分支決策階段

根據(jù)智能體輸出的checkedOrder內(nèi)容，系統(tǒng)進入條件分支：

正確訂單路徑（Order OK）

• 觸發(fā)條件：checkedOrder狀態(tài)標記為"OK"
• 目標：g3:KitchenAlerted
• 執(zhí)行智能體：a3:InformingKitchen

     a.觸發(fā)對象：checkedOrder（OK狀態(tài)）

     b.執(zhí)行操作：向廚房發(fā)送訂單準備指令

     c.輸出結果：廚房調(diào)度指令（pizzaSchedule）

     d.后續(xù)目標：觸發(fā):CookedPizza目標

錯誤訂單路徑（Order KO）

• 觸發(fā)條件：checkedOrder狀態(tài)標記為"KO"
• 目標：g2:CustomerAlerted
• 執(zhí)行智能體：a2:InformingCustomer

     a.觸發(fā)對象：checkedOrder（KO狀態(tài)）

     b.執(zhí)行操作：通知客戶訂單問題

     c.輸出結果：客戶通知（customerNotice）

     d.流程狀態(tài)：訂單處理終止或等待客戶修正

3. 訂單履行階段

廚房準備與烹飪

• 目標：g4:CookedPizza
• 執(zhí)行智能體：a4:CookPizza

     a.觸發(fā)對象：pizzaSchedule（來自）

     b.執(zhí)行操作：準備并烹飪披薩

     c.輸出結果：已烹飪披薩的數(shù)字映像（pizzaDone）

     d.特殊說明：CookedPizza為物理對象，系統(tǒng)通過pizzaDone記錄其數(shù)字狀態(tài)

配送完成階段

• 目標：g5:PizzaDelivered
• 執(zhí)行智能體：a5:Delivering

     a.觸發(fā)對象：pizzaDone（來自）

     b.執(zhí)行操作：安排并執(zhí)行披薩配送

     c.最終輸出：已履約訂單（fulfilledOrder）

     d.能力應用：Create（創(chuàng)建配送記錄）、Archive（存檔完整訂單歷史）

4. 流程特性說明

• 終止對象：已履約訂單（fulfilledOrder）
• 分支類型：g1為XOR分支目標，根據(jù)訂單狀態(tài)選擇執(zhí)行路徑
• 合并特性：g4為AND合并目標，需等待所有前置條件滿足
• 物理-數(shù)字映射：物理對象CookedPizza通過其數(shù)字映像pizzaDone參與業(yè)務流程

披薩配送業(yè)務流程的智能體工作流規(guī)格說明

這一案例清晰展示了非確定性工作流的實現(xiàn)機制。流程路徑根據(jù)訂單狀態(tài)動態(tài)選擇（XOR分支），工作流結構由智能體間對象傳遞關系自然形成，而非預先硬編碼。正如原文所述，"智能體啟動順序由觸發(fā)對象隱式?jīng)Q定，無需顯式指定"。這種設計使業(yè)務流程能夠靈活適應不同場景，無需為每種可能情況單獨設計流程分支。

特別值得注意的是，g3:KitchenAlerted目標是一個AND合并目標，需要a3:InformingKitchen和a4:CookPizza兩個智能體都完成才能達成。而g2:CustomerAlerted和g3:KitchenAlerted則形成XOR分支，根據(jù)訂單狀態(tài)選擇性執(zhí)行。案例中還展示了物理對象（CookedPizza）如何通過其數(shù)字映像（pizzaDone）參與業(yè)務流程，體現(xiàn)了模型對物理-數(shù)字世界融合的支持。

基于智能體的業(yè)務流程（ABP）的形式化模型

為系統(tǒng)化描述Agentic AI業(yè)務流程，論文提出了基于智能體的業(yè)務流程（ABP，Agent-Based Business Process）的形式化模型，將其定義為六元組：ABP=(OS,OE,OR,G,C,A)。

其中，OS代表啟動對象集合，即觸發(fā)業(yè)務流程第一個智能體的初始條件；OE是終止對象集合，對應業(yè)務流程最終成果；OR是全過程相關資源對象的集合；G是所有業(yè)務目標的集合；C是執(zhí)行流程所需全部能力的集合；A是參與執(zhí)行的所有智能體集合。值得注意的是，該定義雖存在一定程度的冗余，但這種冗余在分析階段具有重要價值，有助于進行多項檢查以驗證業(yè)務流程規(guī)范的正確性。

前置關系（precedence relation）是ABP模型的關鍵數(shù)學表達，用于描述目標間的順序約束。形式上，對于兩個目標g_x和g_y，當存在屬于A_x的智能體，其觸發(fā)后直接促成O_y的實現(xiàn)時，稱g_x嚴格先于g_y，記為pre(g_x,g_y)。這一關系的核心價值在于"我們不需要顯式提供這些關系；它們是通過分析智能體的觸發(fā)對象歸納推導出來的"。例如，在披薩配送案例中，pre(g1,g2₎和pre(g1,g3₎關系可從a1的輸出對象與a2、a3的觸發(fā)對象關系中自動推導得出。

ABP模型支持的非確定性工作流是其區(qū)別于傳統(tǒng)方法的核心特性。在這一模型中，節(jié)點為目標，邊為智能體，存在多種路徑達成同一目標。智能體能夠"分析上下文并做出最便捷的選擇"，使業(yè)務流程真正具備適應性。這種設計使系統(tǒng)能夠在保持業(yè)務目標不變的前提下，根據(jù)環(huán)境變化動態(tài)調(diào)整實現(xiàn)路徑，極大提升了業(yè)務流程的魯棒性。

為確保模型正確性，ABP提供了有效的業(yè)務流程驗證機制。通過檢查觸發(fā)對象（除外）是否屬于任何目標，可以發(fā)現(xiàn)無法激活的"懸空"智能體；通過檢查對象是否出現(xiàn)在任何智能體的觸發(fā)集中，可以識別冗余信息；利用關系可以驗證執(zhí)行順序約束是否滿足。這些機制共同保障了業(yè)務流程模型的完整性與一致性，為實際部署奠定了堅實基礎。

基于LLM的智能體能力實現(xiàn)與系統(tǒng)架構

Agentic AI業(yè)務流程的有效運行依賴于智能體的核心能力。根據(jù)論文描述，智能體的自主性基于四大關鍵機制：語言理解能力使智能體能夠解析自然語言指令與非結構化輸入；推理引擎支持智能體進行邏輯推斷與決策規(guī)劃；記憶模塊維持上下文狀態(tài)與歷史信息，確保決策的連貫性；強化學習機制則使智能體能夠從交互中學習并優(yōu)化策略。

在技術實現(xiàn)層面，基于大語言模型（LLM）和生成式AI（GenAI）的系統(tǒng)為智能體提供了強大的能力基礎。LLM賦能的智能體能夠執(zhí)行復雜的文本生成、語義分析和多輪對話等任務，適應多樣化的業(yè)務場景需求。GenAI則支持動態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建，如自動生成合同、報告、通知等各類業(yè)務文檔，極大擴展了智能體的應用范圍。

目標驅(qū)動工作流的運行機制體現(xiàn)了ABP模型的精巧設計。系統(tǒng)采用監(jiān)聽機制，智能體持續(xù)監(jiān)控其觸發(fā)對象OT_a是否就緒。當OT_a中所有對象可用時，智能體自動激活并開始執(zhí)行。完成目標后，智能體釋放OF_a中的對象，這些對象可能觸發(fā)后續(xù)智能體，形成完整的業(yè)務流程鏈條。這種基于對象傳遞的觸發(fā)機制，使業(yè)務流程能夠自然流動，無需集中式調(diào)度器的干預。

特別值得注意的是，智能體的CRUDA能力集使其能夠靈活處理各種業(yè)務對象：

• Create操作：支持生成新的業(yè)務文檔，如智能體創(chuàng)建"checkedOrder"對象
• Read操作：實現(xiàn)信息檢索，如智能體讀取"pizzaDone"對象
• Update操作：支持狀態(tài)變更，如更新訂單狀態(tài)
• Delete操作：處理廢棄信息，確保數(shù)據(jù)清潔
• Archive操作：確保關鍵業(yè)務數(shù)據(jù)的長期保存，滿足合規(guī)性要求

這種能力組合使智能體能夠全面應對業(yè)務流程中的各種操作需求，實現(xiàn)真正意義上的端到端自動化。

總結：關鍵挑戰(zhàn)與部署路徑

本文提出了一種基于智能體的目標驅(qū)動型業(yè)務流程（ABP）新范式，實現(xiàn)非確定性、自適應的工作流自動化。其核心是：

1. 把目標、對象、自主智能體作為三大基石；

2. 用 CRUDA（Create/Read/Update/Delete/Archive）操作讓智能體在數(shù)字-物理混合世界中協(xié)作；

3. 工作流不再被預先硬編碼，而是在虛擬數(shù)字空間中動態(tài)涌現(xiàn)；

4. 通過披薩配送案例展示：訂單→驗證→廚房→配送→履約，全程由智能體監(jiān)聽觸發(fā)對象而自動推進。

盡管Agentic AI為業(yè)務流程自動化帶來了革命性變革，但其高度自主性也引發(fā)了重要挑戰(zhàn)。智能體系統(tǒng)的自主性引發(fā)關于安全、倫理、責任與控制的關鍵問題。首要挑戰(zhàn)是如何確保這些系統(tǒng)與人類意圖保持一致，特別是在復雜業(yè)務場景中，智能體的自主決策可能導致難以預見的后果。

問責機制的建立是解決這一挑戰(zhàn)的關鍵。當智能體在沒有人類直接監(jiān)督的情況下做出決策時，必須建立清晰的責任歸屬框架。這要求系統(tǒng)具備完善的審計追蹤能力，記錄智能體的決策過程和依據(jù)，以便在出現(xiàn)問題時進行追溯和分析。正如文中所強調(diào)的，"需要重新思考人-AI協(xié)作、信任與責任"，這不僅涉及技術設計，還涉及組織文化和管理流程的調(diào)整。

透明度與可解釋性是另一個關鍵維度。在關鍵業(yè)務決策中，智能體的決策過程需要可追溯、可審查，特別是在涉及合規(guī)性要求的場景中。建立支持對智能體行為進行糾正與干預的機制，確保人類能夠在必要時接管關鍵決策，是負責任部署Agentic AI的必要條件。

從更宏觀的視角看，Agentic AI的治理框架建設至關重要。由于"Agentic AI放大了現(xiàn)有AI技術的能力與風險"，必須同步發(fā)展健全的監(jiān)管框架和跨學科對話。這包括制定行業(yè)標準、建立最佳實踐指南、開發(fā)風險評估工具等。只有通過多方協(xié)作，才能確保Agentic AI在推動業(yè)務創(chuàng)新的同時，不會帶來不可控的風險。

在技術層面，實現(xiàn)Agentic AI業(yè)務流程需要關注以下關鍵要素：

1. 智能體定義的精確性：確保智能體的目標、觸發(fā)條件和能力定義準確無誤

2. 對象管理的完整性：維護業(yè)務對象的完整生命周期，特別是Archive操作的實施

3. 目標層次的合理性：構建適當?shù)哪繕朔纸饨Y構，避免過度復雜化

4. 驗證機制的有效性：實施完善的驗證流程，檢測懸空觸發(fā)和冗余對象

綜上所述，Agentic AI 使機器更接近于在數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中，作為更積極的參與者而行動。但只有平衡創(chuàng)新與責任，才能充分發(fā)揮Agentic AI在業(yè)務流程自動化領域的巨大潛力。