目標驅動而非任務序列：Agentic AI重塑業務流程自動化范式
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AI落地實踐的深入，我們正見證一個顯著趨勢：從傳統預定義工作流模式向Agentic AI范式的轉變。正如文中所述，"傳統業務流程模型基于預定義任務序列和靜態規則，無法滿足動態市場和復雜組織生態系統的需求"。越來越多的企業發現，當面對快速變化的商業環境時，固定任務流的僵化設計已成為數字化轉型的瓶頸，而基于智能體的目標驅動型業務流程正成為新一代智能自動化的核心架構。這一轉變不僅關乎技術演進，更是業務流程設計理念的根本性革命。
從任務序列到目標驅動：聲明式業務流程范式的本質轉變
在企業數字化戰略中，業務流程自動化已成為企業提升效率的核心手段。然而，傳統任務導向型業務流程模型正面臨日益嚴峻的挑戰。研究表明，這些基于預定義任務序列和靜態規則的傳統業務流程（BP）模型"不能滿足動態市場和復雜組織生態系統的需要"。其根本局限性在于：首先，靜態規則與預定義流程難以適應瞬息萬變的市場環境，當業務場景發生變化時，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，無法根據實時業務狀態做出靈活決策；再者，以任務為中心的設計導致系統高度僵化，維護成本隨業務復雜度呈指數級增長。
Agentic AI的出現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，agentic AI通過自主智能體（Autonomous Agents）運作，無需持續的人工干預即可獨立做出決策、追求目標并適應變化的環境。這一技術基礎催生了業務流程設計的根本性范式轉變——從傳統的任務導向型轉向基于智能體的目標驅動型。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方法，其中業務流程的核心元素是任務，業務流程被建模為任務的部分有序集。
聲明式業務流程范式的核心特征在于其目標驅動的本質。在這一新范式中，業務流程不再由固定的工作流定義，而是由業務目標、信息對象和負責實現這些目標的自主智能體共同定義。這種轉變帶來了三大關鍵特性：目標驅動性使業務流程由目標達成狀態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涌現，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，而非被預先設計，這一特性使業務流程能夠真正適應動態變化的業務環境。
領域研究現狀與本研究的創新定位
其實，智能體型業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展高潮。相關研究通過系統性回顧強調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優化智能體工作流，展示了進化式方法在流程優化中的潛力。同時，模塊化智能體架構框架特別強調實時適應性與并行執行能力，為復雜業務場景提供了技術支持。
此外，No-Code多模態智能體系統降低了企業實施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務適配性；復合AI架構則專注于協調智能體、數據流和工作流；戰略API框架則為動態組織環境中的智能體驅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務流程發展。
盡管研究進展顯著，當前領域仍存在關鍵缺口。大多數現有方法仍依賴于預設的流程結構或集中式控制機制，未能真正實現以業務目標為核心的設計理念。特別缺乏能夠支持動態合并與分支的模型，難以應對復雜業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，但在適用于動態商業環境的目標驅動方法上仍存在空白"。
本研究的創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演化，還創新性地提出通過觸發對象自動推導前置關系，大幅減少人工流程設計的負擔。這一方法實現了從"如何做"到"做什么"的視角轉換，使業務流程真正圍繞業務價值而非技術實現來構建，為動態商業環境中的智能流程自動化提供了理論基礎和實踐路徑。
Agentic AI業務流程的核心概念體系
Agentic AI業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）。目標作為業務流程的原子單元與驅動力，被定義為"期望達成的狀態"，由一組業務對象來表示。目標可進一步分解為子目標，形成層次化的業務目標結構，從而支持復雜業務場景的建模。
對象是業務信息的載體與狀態表示，包括文檔、消息、數據庫記錄等信息實體。特別值得注意的是，對于物理對象，該模型要求同步創建其數字映像，確保所有業務狀態均可被系統追蹤和處理。在對象類型中，觸發對象（Trigger Objects）扮演著關鍵角色，它們決定了智能體的激活時機，是實現流程自動化的基礎機制。
智能體作為實現目標的智能執行單元，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是數據庫理論中的縮寫，代表Create（創建）、Read（讀取）、Update（更新）、Delete（刪除）和Archive（歸檔）五種基本操作。特別強調的是，Archive操作在業務領域尤為重要，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、醫療等合規性要求高的行業尤為關鍵，確保業務數據可追溯、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后續）、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：披薩配送業務流程的Agentic AI實現
為直觀展示Agentic AI業務流程模型的應用，論文提供了披薩配送業務的詳細案例。該案例從客戶下單開始，以訂單成功履約為結束，完整呈現了基于目標驅動的業務流程運作機制。
披薩配送業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
- 執行智能體：a1:Get&CheckOrder
a.觸發條件：客戶訂單（order）就緒
b.執行操作：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）、Archive（存檔原始訂單）
2. 分支決策階段
根據智能體輸出的checkedOrder內容，系統進入條件分支：
正確訂單路徑（Order OK）
- 觸發條件：checkedOrder狀態標記為"OK"
- 目標：g3:KitchenAlerted
- 執行智能體：a3:InformingKitchen
a.觸發對象：checkedOrder（OK狀態）
b.執行操作：向廚房發送訂單準備指令
c.輸出結果：廚房調度指令（pizzaSchedule）
d.后續目標：觸發:CookedPizza目標
錯誤訂單路徑（Order KO）
- 觸發條件：checkedOrder狀態標記為"KO"
- 目標：g2:CustomerAlerted
- 執行智能體：a2:InformingCustomer
a.觸發對象：checkedOrder（KO狀態）
b.執行操作：通知客戶訂單問題
c.輸出結果：客戶通知（customerNotice）
d.流程狀態：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
- 執行智能體：a4:CookPizza
a.觸發對象：pizzaSchedule（來自）
b.執行操作：準備并烹飪披薩
c.輸出結果：已烹飪披薩的數字映像（pizzaDone）
d.特殊說明：CookedPizza為物理對象，系統通過pizzaDone記錄其數字狀態
配送完成階段
- 目標：g5:PizzaDelivered
- 執行智能體：a5:Delivering
a.觸發對象：pizzaDone（來自）
b.執行操作：安排并執行披薩配送
c.最終輸出：已履約訂單（fulfilledOrder）
d.能力應用：Create（創建配送記錄）、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，根據訂單狀態選擇執行路徑
- 合并特性：g4為AND合并目標，需等待所有前置條件滿足
- 物理-數字映射：物理對象CookedPizza通過其數字映像pizzaDone參與業務流程
披薩配送業務流程的智能體工作流規格說明
這一案例清晰展示了非確定性工作流的實現機制。流程路徑根據訂單狀態動態選擇（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對象隱式決定，無需顯式指定"。這種設計使業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，根據訂單狀態選擇性執行。案例中還展示了物理對象（CookedPizza）如何通過其數字映像（pizzaDone）參與業務流程，體現了模型對物理-數字世界融合的支持。
基于智能體的業務流程（ABP）的形式化模型
為系統化描述Agentic AI業務流程，論文提出了基于智能體的業務流程（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，即觸發業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是所有業務目標的集合；C是執行流程所需全部能力的集合；A是參與執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務流程規范的正確性。
前置關系（precedence relation）是ABP模型的關鍵數學表達，用于描述目標間的順序約束。形式上，對于兩個目標gx和gy，當存在屬于Ax的智能體，其觸發后直接促成Oy的實現時，稱gx嚴格先于gy，記為pre(gx,gy)。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別于傳統方法的核心特性。在這一模型中，節點為目標，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"，使業務流程真正具備適應性。這種設計使系統能夠在保持業務目標不變的前提下，根據環境變化動態調整實現路徑，極大提升了業務流程的魯棒性。
為確保模型正確性，ABP提供了有效的業務流程驗證機制。通過檢查觸發對象（除外）是否屬于任何目標，可以發現無法激活的"懸空"智能體；通過檢查對象是否出現在任何智能體的觸發集中，可以識別冗余信息；利用關系可以驗證執行順序約束是否滿足。這些機制共同保障了業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的智能體能力實現與系統架構
Agentic AI業務流程的有效運行依賴于智能體的核心能力。根據論文描述，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劃；記憶模塊維持上下文狀態與歷史信息，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化策略。
在技術實現層面，基于大語言模型（LLM）和生成式AI（GenAI）的系統為智能體提供了強大的能力基礎。LLM賦能的智能體能夠執行復雜的文本生成、語義分析和多輪對話等任務，適應多樣化的業務場景需求。GenAI則支持動態內容創建，如自動生成合同、報告、通知等各類業務文檔，極大擴展了智能體的應用范圍。
目標驅動工作流的運行機制體現了ABP模型的精巧設計。系統采用監聽機制，智能體持續監控其觸發對象OTa是否就緒。當OTa中所有對象可用時，智能體自動激活并開始執行。完成目標后，智能體釋放OFa中的對象，這些對象可能觸發后續智能體，形成完整的業務流程鏈條。這種基于對象傳遞的觸發機制，使業務流程能夠自然流動，無需集中式調度器的干預。
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務對象：
- Create操作：支持生成新的業務文檔，如智能體創建"checkedOrder"對象
- Read操作：實現信息檢索，如智能體讀取"pizzaDone"對象
- Update操作：支持狀態變更，如更新訂單狀態
- Delete操作：處理廢棄信息，確保數據清潔
- Archive操作：確保關鍵業務數據的長期保存，滿足合規性要求
這種能力組合使智能體能夠全面應對業務流程中的各種操作需求，實現真正意義上的端到端自動化。
總結：關鍵挑戰與部署路徑
本文提出了一種基于智能體的目標驅動型業務流程（ABP）新范式，實現非確定性、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）操作讓智能體在數字-物理混合世界中協作；
3. 工作流不再被預先硬編碼，而是在虛擬數字空間中動態涌現；
4. 通過披薩配送案例展示：訂單→驗證→廚房→配送→履約，全程由智能體監聽觸發對象而自動推進。
盡管Agentic AI為業務流程自動化帶來了革命性變革，但其高度自主性也引發了重要挑戰。智能體系統的自主性引發關于安全、倫理、責任與控制的關鍵問題。首要挑戰是如何確保這些系統與人類意圖保持一致，特別是在復雜業務場景中，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的關鍵。當智能體在沒有人類直接監督的情況下做出決策時，必須建立清晰的責任歸屬框架。這要求系統具備完善的審計追蹤能力，記錄智能體的決策過程和依據，以便在出現問題時進行追溯和分析。正如文中所強調的，"需要重新思考人-AI協作、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整。
透明度與可解釋性是另一個關鍵維度。在關鍵業務決策中，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放大了現有AI技術的能力與風險"，必須同步發展健全的監管框架和跨學科對話。這包括制定行業標準、建立最佳實踐指南、開發風險評估工具等。只有通過多方協作，才能確保Agentic AI在推動業務創新的同時，不會帶來不可控的風險。
在技術層面，實現Agentic AI業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、觸發條件和能力定義準確無誤
2. 對象管理的完整性：維護業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：構建適當的目標分解結構，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，檢測懸空觸發和冗余對象
綜上所述，Agentic AI 使機器更接近于在數字生態系統中，作為更積極的參與者而行動。但只有平衡創新與責任，才能充分發揮Agentic AI在業務流程自動化領域的巨大潛力。
