AI Agent 概念新人入门手册

第五章

Agent 怎样安排路线、循环推进和分工

1. 本章要说的概念

Workflow（工作流）、Loop（循环）、State（状态）、Subagent（子 Agent）和 Multi-Agent（多 Agent 系统）。

2. 模拟任务：整理竞品企业追踪调研周报

你的工作任务之一是竞品研究，每周都要跟踪三家竞争企业，收集它们新发布的商品或服务、价格变化和重要新闻，在周五下班前完成一份附来源的简要周报，以便下周一交付公司决策层审阅。

于是，你把这个重复性任务交给了 Codex。接下来，你会在同一个项目里用到 Workflow、Loop、State、Subagent，以及上一章提到的 Skill，帮助 Codex 在每次启动周报任务时按要求完成工作。

3. Workflow（工作流）：任务的固定章程

Workflow（工作流）是完成一类任务时相对固定的步骤和顺序。

对于一份竞品简报来说，每周都要经历“确定范围、采集资料、提取结论、按模板汇总成稿”的过程，非常适合先建立一条 Workflow。

于是，你在电脑上建立了“竞品研究周报”文件夹作为本次任务的 Workspace（工作区），再用 Codex 将该文件夹作为项目打开。

你对 Codex 说：

这个项目任务是“竞品研究周报”撰写，请按以下要求建立一套可重复使用的 Workflow：

调研任务：针对 A、B 和 C 三家竞品展开每周调研。

每次任务启动时，先确定本期时间范围为上周六至本周五，再生成一个子文件夹，命名规则为 时间区间_竞品研究第N期周报，其中 N 按上一期顺延。

在本期时间范围内，全面采集三家企业的重要动态，包括新品发布、价格变化、投融资动向、舆论动向、企业变动和核心人事动态等。可以调用“搜索 Skill”（你为了调研企业，专门手搓了一个 Skill）。

整理出一份信息采集清单，命名规则为 时间区间_竞品研究_信息采集清单.md，记录新闻标题、日期、原文链接和内容摘要；没有可靠更新就写“本周未检出”。

基于信息采集清单提取数据、形成分析结论，并调用“周报模板 Skill”（规定了周报的格式、结构、文风和字数等），生成周报初稿，命名规则为 时间区间_第N期_竞品研究周报_初稿.md。

以上 Workflow 需写入项目规则文件 AGENTS.md，放在“竞品研究周报”母文件夹中。

以上这段要求，把 Workflow 写成了一份可以直接使用的办事指南。而且你可以按照自己的习惯，用两种方式固定下来：

  1. 方式一：把 Workflow 保存到母文件夹中的项目规则文件 AGENTS.md。以后每次你对 Codex 说“制作本周周报”，它就按照项目规则启动任务。

  2. 方式二：把 Workflow、搜索 Skill、周报模板 Skill 等多个规则综合制作成一个“周报 Skill”，以后每次调用这个 Skill 启动任务，一口气完成。

Workflow（工作流）与 Agent 是什么关系

可以大概理解为：Agent 是实际推进任务的完整系统；Workflow 是指导它完成一类任务的指南、攻略和步骤说明书。Workflow 可以写进 AGENTS.md，也可以和其他要求一起保存在 Skill 里，供 Agent 反复读取和使用。

例如，“三家公司都要调查，先做信息采集清单，再总结周报初稿”属于 Workflow；而具体到某家公司官网没有更新后，是继续查官方公众号、公告，还是记录“本周未检出”，需要 Agent 根据当前结果、条件和你的任务要求（AGENTS.md、Skill）进行综合判断。

Workflow 也不是 Agent 独有的。很多普通软件同样可以运行固定 Workflow。

4. Loop（循环）：查一次、看结果，再决定下一步

Loop（循环）是 Agent 做完一步以后查看结果，再决定继续、换一种办法还是停止。它让 Agent 不必在开始时就猜中全部步骤。

你可以在规则文件 AGENTS.md 或 Skill 中把循环的边界写清楚：

调查每家公司时，先查官网和官方账号；如果关键字段仍然缺失，再查可信媒体或公开数据库。每项信息最多换三种查找方式。找到可靠来源就停止继续查找；仍然找不到就标记缺口，不要拿旧资料填补。

收到这段要求后，Codex 处理一家公司时可能会这样循环：

  1. 查官网，得到一条竞品发布新闻；

  2. 检查发布日期，发现属于上周，不能采用；

  3. 改查官方公众号，仍然没有本周更新；

  4. 再查可信媒体，找到一条本周采访；

  5. 记录来源并停止查找这一字段。

“最多三种方式”“找到可靠来源就停”“仍未找到就标缺口”都是停止条件。没有停止条件，Loop 就可能反复搜索，花更多时间和费用，却不一定得到更好的结果。

5. State（状态）：让 Agent 知道任务走到哪里

State（状态）是一项任务在当前时刻的进度和已有结果。它告诉你：Agent 已经做了什么，现在还缺什么，下一步从哪里继续。

举个例子，因为每周公开信息很多，你要求 Agent 把竞品信息搜索分成初步收集和交叉核实两个阶段。初步收集完成后，Agent 向你汇报了当前 State：

调查对象 当前进度 还缺什么 下一步
竞品甲 新发布内容、价格、新闻已完成 无 等待汇总
竞品乙 找到新品或新服务发布；价格信息互相矛盾 可靠的价格结论 查找官方定价页
竞品丙 官网没有本周更新 新闻与价格 继续查官方账号和可信媒体

State 可以只保存在系统运行过程中，用户看不到；你也可以在任何阶段要求 Codex 直接汇报，或者把它沉淀成一个文件。

如果竞品研究每周固定进行一次，就可以把最终 State 保存成一份 时间区间_第N期_竞品研究_状态简报.md，放在项目文件夹中。让 Agent 每完成一期周报，就生成一份当期状态简报。比如可以包括以下内容：

状态简报中的内容 具体记录什么
本周最终状态 三家竞品本周确认的商品或服务、价格和新闻变化
与上周相比 哪些内容是新增、延续、取消或没有变化
尚未解决的问题 哪些信息仍然缺少可靠来源
下周继续追踪 下一次调查需要优先检查什么
依据 本周采用的原文链接和日期

这样，下周开始新任务时，可以让 Agent 先读取上周状态简报，再调查本周变化；它就能接着比较，而不必每次从头摸索。每周状态简报不断积累，也会逐渐成为竞品项目的历史资料，指导后续调查。

6. Subagent（子 Agent）：把一小块独立工作分给另一个子 Agent

Subagent（子 Agent）是由主 Agent 创建或调用、负责一部分独立任务的 Agent。如果主 Agent 是项目经理，Subagent 就像项目经理手下的研究员和助理：它们接受主 Agent 分配的任务，自行推进，再把结果返回给主 Agent。

在当前 Codex 桌面应用、CLI 和 IDE 中，最直接的调用方法就是明确告诉 Codex“创建几个 Subagent、各做什么、最后怎样交回结果”。如果 AGENTS.md 或 Skill 已经写明需要如何调用 Subagent 进行分工，Codex 也可以按照其中的要求进行。

这次竞品研究需要分别研究三个不同的竞品，你可以向 Codex 提出创建 Subagent 的要求：

请创建三个 Subagent，每个 Subagent 负责一家竞品，只调查本周的商品或服务发布、价格变化和重要新闻。每条信息都要附日期、原文链接和简短摘要；没有可靠更新就写“本周未检出”。请等待三个 Subagent 全部完成后再汇总。每个 Subagent 分别生成一个文件，最后由你生成 时间区间_第N期_竞品研究周报_初稿.md，不要让多个 Subagent 同时修改同一个文件。

Codex 收到要求后，通常会这样处理：

  1. 主 Agent 先把总任务拆成三个边界清楚、可以独立进行的子任务；

  2. 它创建三个 Subagent 线程，把公司名称、时间范围、字段和来源要求分别交过去；

  3. 三个 Subagent 各自在自己的上下文中调查，不必知道另外两家公司的全部细节；

  4. 每个 Subagent 返回信息采集的摘要，也可以按要求分别生成 竞品甲_本周信息采集清单.md、竞品乙_本周信息采集清单.md 和 竞品丙_本周信息采集清单.md；

  5. 主 Agent 等待三个结果，检查缺项和重复内容，再基于三份内容生成 时间区间_第N期_竞品研究周报_初稿.md。

在 Codex 桌面应用中，你可以看到各个 Subagent 的线程及其返回结果；在 CLI 中可以用 /agent 查看和切换线程。

一个 Agent 串行作业还是多个 Subagent 并行作业，选择哪条路线要看任务能不能拆开。如果三家企业的资料相对独立，并行调查通常更快；如果后一步必须等前一步完成，就更适合串行推进。最终效果仍然需要在真实任务中比较。

7. Multi-Agent（多 Agent 系统）：多个 Agent 分工合作

Multi-Agent（多 Agent 系统）是多个 Agent 明确分工、传递和汇总结果，并共同完成一项任务的系统。

在竞品研究任务中，主 Agent 加上分别调研竞品企业的三个 Subagent，就构成一种简单的 Multi-Agent：三个 Subagent 各有自己的任务和上下文，主 Agent 等待并汇总它们的结果。

从本手册作者的使用体验来看，相比 Codex，WorkBuddy 似乎更加倾向于调用 Subagent 进行作业。下面用一次真实实践来举例：

知名 AI 博主数字生命卡兹克有一个非常好用的研究分析类 Skill——“hv-analysis 横纵分析法 Skill”：纵向分析一个行业或企业的历史发展脉络，横向比较同一时期的行业现状或不同企业表现。

你认为这个 Skill 很适合做竞品研究的背景分析，于是在 WorkBuddy 的 Skill 商店中找到并安装了它。

你对 WorkBuddy 说：

请使用横纵分析法/调用 hv-analysis Skill，分析本公司业务和三个竞品所在的某某行业。一方面纵向梳理行业发展脉络和四家企业的发展历程；另一方面横向比较本公司业务和三家竞品的市场现状、商品或服务特征、商业模式、目标用户、创始人背景、投融资情况及各自优劣势，最后形成一份完整报告。

横纵分析法 Skill 本身并没有要求必须调用两个 Subagent，但横向比较和纵向分析可以拆成两个相对独立的子任务，于是 WorkBuddy 主动分出了一纵一横两个 Subagent；两个 Subagent 返回结果后，主 Agent 再继续分析。这就是一个可以看见的 Multi-Agent 任务。

主 Agent：接收竞品研究任务
├─ 横向比较 Subagent → 横向比较结果
└─ 纵向分析 Subagent → 纵向变化结果
              ↓
      主 Agent 汇总成最终结论

8. 一句话释义

  • Workflow 是完成一类任务时相对固定的步骤和顺序

  • Loop 是 Agent 做完一步后查看结果，再决定继续、换一种办法还是停止

  • State 是任务当前的进度和已有结果

  • Subagent 是由主 Agent 创建或调用、负责一部分独立任务的 Agent

  • Multi-Agent 是多个 Agent 明确分工、传递和汇总结果，共同完成一项任务的系统