大家好，我是肆〇柒。我看到一项来自意大利特伦托大学工业工程系，以及意大利国家研究委员会IASI研究所的前沿研究。随着企业AI落地实践的深入，我们正见证一个显著趋势：从传统预定义工作流模式向Agentic AI范式的转变。正如文中所述，"传统业务流程模型基于预定义任务序列和静态规则，无法满足动态市场和复杂组织生态系统的需求"。越来越多的企业发现，当面对快速变化的商业环境时，固定任务流的僵化设计已成为数字化转型的瓶颈，而基于智能体的目标驱动型业务流程正成为新一代智能自动化的核心架构。这一转变不仅关乎技术演进，更是业务流程设计理念的根本性革命。
从任务序列到目标驱动：声明式业务流程范式的本质转变
在企业数字化战略中，业务流程自动化已成为企业提升效率的核心手段。然而，传统任务导向型业务流程模型正面临日益严峻的挑战。研究表明，这些基于预定义任务序列和静态规则的传统业务流程（BP）模型"不能满足动态市场和复杂组织生态系统的需要"。其根本局限性在于：首先，静态规则与预定义流程难以适应瞬息万变的市场环境，当业务场景发生变化时，往往需要人工重新设计整个流程；其次，缺乏上下文感知能力，无法根据实时业务状态做出灵活决策；再者，以任务为中心的设计导致系统高度僵化，维护成本随业务复杂度呈指数级增长。
Agentic AI的出现为突破这些限制提供了全新可能。作为一种新型人工智能系统，agentic AI通过自主智能体（Autonomous Agents）运作，无需持续的人工干预即可独立做出决策、追求目标并适应变化的环境。这一技术基础催生了业务流程设计的根本性范式转变——从传统的任务导向型转向基于智能体的目标驱动型。本文的基于智能体的方法主要是声明式的，不同于基于工作流的传统方法，其中业务流程的核心元素是任务，业务流程被建模为任务的部分有序集。
声明式业务流程范式的核心特征在于其目标驱动的本质。在这一新范式中，业务流程不再由固定的工作流定义，而是由业务目标、信息对象和负责实现这些目标的自主智能体共同定义。这种转变带来了三大关键特性：目标驱动性使业务流程由目标达成状态而非任务序列来定义；非确定性工作流使流程路径能够从智能体交互中动态涌现，而非被预先设计；上下文自适应性使智能体能够分析当前情境并选择最合适的行动路径。工作流从智能体交互中涌现，而非被预先设计，这一特性使业务流程能够真正适应动态变化的业务环境。
领域研究现状与本研究的创新定位
其实，智能体型业务流程研究已有三十余年历史，近年来随着生成式AI的突破而迎来新的发展高潮。相关研究通过系统性回顾强调了管理智能体自主性并减轻相关风险的必要性。EvoFlow方法利用多样化大语言模型动态优化智能体工作流，展示了进化式方法在流程优化中的潜力。同时，模块化智能体架构框架特别强调实时适应性与并行执行能力，为复杂业务场景提供了技术支持。
此外，No-Code多模态智能体系统降低了企业实施AI的障碍；领域特定智能体解决方案通过集成推理、记忆和认知模块增强了业务适配性；复合AI架构则专注于协调智能体、数据流和工作流；战略API框架则为动态组织环境中的智能体驱动工作流提供了专门支持。这些研究共同推动了基于智能体的业务流程发展。
尽管研究进展显著，当前领域仍存在关键缺口。大多数现有方法仍依赖于预设的流程结构或集中式控制机制，未能真正实现以业务目标为核心的设计理念。特别缺乏能够支持动态合并与分支的模型，难以应对复杂业务场景中的不确定性。正如原文明确指出的，"这些研究虽有进展，但在适用于动态商业环境的目标驱动方法上仍存在空白"。
本研究的创新贡献在于提出了一套完整的基于目标、对象与智能体的声明式建模框架。该框架不仅形式化定义了智能体与目标之间的关系结构，支持非确定性流程的动态演化，还创新性地提出通过触发对象自动推导前置关系，大幅减少人工流程设计的负担。这一方法实现了从"如何做"到"做什么"的视角转换，使业务流程真正围绕业务价值而非技术实现来构建，为动态商业环境中的智能流程自动化提供了理论基础和实践路径。
Agentic AI业务流程的核心概念体系
Agentic AI业务流程模型建立在三大基石之上：目标（Goals）、对象（Objects）和智能体（Agents）。目标作为业务流程的原子单元与驱动力，被定义为"期望达成的状态"，由一组业务对象来表示。目标可进一步分解为子目标，形成层次化的业务目标结构，从而支持复杂业务场景的建模。
对象是业务信息的载体与状态表示，包括文档、消息、数据库记录等信息实体。特别值得注意的是，对于物理对象，该模型要求同步创建其数字映像，确保所有业务状态均可被系统追踪和处理。在对象类型中，触发对象（Trigger Objects）扮演着关键角色，它们决定了智能体的激活时机，是实现流程自动化的基础机制。
智能体作为实现目标的智能执行单元，是主动的实体，具备自主决策与行动能力。智能体通过CRUDA操作对对象进行处理，其中CRUDA是数据库理论中的缩写，代表Create（创建）、Read（读取）、Update（更新）、Delete（删除）和Archive（归档）五种基本操作。特别强调的是，Archive操作在业务领域尤为重要，因为"文件需要被保留以备将来查验（如果需要）"。这一操作在金融、医疗等合规性要求高的行业尤为关键，确保业务数据可追溯、可审计。
在形式化建模中，智能体（Agent）被定义为一个六元组：
各分量含义如下：
相应地，目标（Goal）被形式化为一个三元组：
目标的分支类型可分为三种：AND分支表示所有触发的智能体必须全部完成；OR分支表示至少有一个智能体完成即可推进流程；XOR分支则表示仅有一个智能体完成即可推进流程。对称地，合并目标也可分为AND合并（所有输入智能体完成才触发后续）、OR合并（任一输入满足即可推进流程）和XOR合并（仅一个输入满足时推进流程）。
实例解析：披萨配送业务流程的Agentic AI实现
为直观展示Agentic AI业务流程模型的应用，论文提供了披萨配送业务的详细案例。该案例从客户下单开始，以订单成功履约为结束，完整呈现了基于目标驱动的业务流程运作机制。
披萨配送业务流程的智能体工作流
在这一案例中，起始对象为客户订单，终止对象为已履约订单。下面，我尽量简略的列一下这个过程：
1. 流程启动阶段
- 起始对象：客户订单（order）
- 初始目标：g1:AcquireOrder
- 执行智能体：a1:Get&CheckOrder
a.触发条件：客户订单（order）就绪
b.执行操作：验证订单信息的完整性和准确性
c.输出结果：已验证订单（checkedOrder）
d.能力应用： Read（读取订单）、Update（验证状态）、Archive（存档原始订单）
2. 分支决策阶段
根据智能体输出的checkedOrder内容，系统进入条件分支：
正确订单路径（Order OK）- 触发条件：checkedOrder状态标记为"OK"
- 目标：g3:KitchenAlerted
- 执行智能体：a3:InformingKitchen
a.触发对象：checkedOrder（OK状态）
b.执行操作：向厨房发送订单准备指令
c.输出结果：厨房调度指令（pizzaSchedule）
d.后续目标：触发:CookedPizza目标
错误订单路径（Order KO）- 触发条件：checkedOrder状态标记为"KO"
- 目标：g2:CustomerAlerted
- 执行智能体：a2:InformingCustomer
a.触发对象：checkedOrder（KO状态）
b.执行操作：通知客户订单问题
c.输出结果：客户通知（customerNotice）
d.流程状态：订单处理终止或等待客户修正
3. 订单履行阶段
厨房准备与烹饪- 目标：g4:CookedPizza
- 执行智能体：a4:CookPizza
a.触发对象：pizzaSchedule（来自）
b.执行操作：准备并烹饪披萨
c.输出结果：已烹饪披萨的数字映像（pizzaDone）
d.特殊说明：CookedPizza为物理对象，系统通过pizzaDone记录其数字状态
配送完成阶段- 目标：g5:PizzaDelivered
- 执行智能体：a5:Delivering
a.触发对象：pizzaDone（来自）
b.执行操作：安排并执行披萨配送
c.最终输出：已履约订单（fulfilledOrder）
d.能力应用：Create（创建配送记录）、Archive（存档完整订单历史）
4. 流程特性说明
- 终止对象：已履约订单（fulfilledOrder）
- 分支类型：g1为XOR分支目标，根据订单状态选择执行路径
- 合并特性：g4为AND合并目标，需等待所有前置条件满足
- 物理-数字映射：物理对象CookedPizza通过其数字映像pizzaDone参与业务流程
披萨配送业务流程的智能体工作流规格说明
这一案例清晰展示了非确定性工作流的实现机制。流程路径根据订单状态动态选择（XOR分支），工作流结构由智能体间对象传递关系自然形成，而非预先硬编码。正如原文所述，"智能体启动顺序由触发对象隐式决定，无需显式指定"。这种设计使业务流程能够灵活适应不同场景，无需为每种可能情况单独设计流程分支。
特别值得注意的是，g3:KitchenAlerted目标是一个AND合并目标，需要a3:InformingKitchen和a4:CookPizza两个智能体都完成才能达成。而g2:CustomerAlerted和g3:KitchenAlerted则形成XOR分支，根据订单状态选择性执行。案例中还展示了物理对象（CookedPizza）如何通过其数字映像（pizzaDone）参与业务流程，体现了模型对物理-数字世界融合的支持。
基于智能体的业务流程（ABP）的形式化模型
为系统化描述Agentic AI业务流程，论文提出了基于智能体的业务流程（ABP，Agent-Based Business Process）的形式化模型，将其定义为六元组：ABP=(OS,OE,OR,G,C,A)。
其中，OS代表启动对象集合，即触发业务流程第一个智能体的初始条件；OE是终止对象集合，对应业务流程最终成果；OR是全过程相关资源对象的集合；G是所有业务目标的集合；C是执行流程所需全部能力的集合；A是参与执行的所有智能体集合。值得注意的是，该定义虽存在一定程度的冗余，但这种冗余在分析阶段具有重要价值，有助于进行多项检查以验证业务流程规范的正确性。
前置关系（precedence relation）是ABP模型的关键数学表达，用于描述目标间的顺序约束。形式上，对于两个目标gx和gy，当存在属于Ax的智能体，其触发后直接促成Oy的实现时，称gx严格先于gy，记为pre(gx,gy)。这一关系的核心价值在于"我们不需要显式提供这些关系；它们是通过分析智能体的触发对象归纳推导出来的"。例如，在披萨配送案例中，pre(g1,g2)和pre(g1,g3)关系可从a1的输出对象与a2、a3的触发对象关系中自动推导得出。
ABP模型支持的非确定性工作流是其区别于传统方法的核心特性。在这一模型中，节点为目标，边为智能体，存在多种路径达成同一目标。智能体能够"分析上下文并做出最便捷的选择"，使业务流程真正具备适应性。这种设计使系统能够在保持业务目标不变的前提下，根据环境变化动态调整实现路径，极大提升了业务流程的鲁棒性。
为确保模型正确性，ABP提供了有效的业务流程验证机制。通过检查触发对象（除外）是否属于任何目标，可以发现无法激活的"悬空"智能体；通过检查对象是否出现在任何智能体的触发集中，可以识别冗余信息；利用关系可以验证执行顺序约束是否满足。这些机制共同保障了业务流程模型的完整性与一致性，为实际部署奠定了坚实基础。
基于LLM的智能体能力实现与系统架构
Agentic AI业务流程的有效运行依赖于智能体的核心能力。根据论文描述，智能体的自主性基于四大关键机制：语言理解能力使智能体能够解析自然语言指令与非结构化输入；推理引擎支持智能体进行逻辑推断与决策规划；记忆模块维持上下文状态与历史信息，确保决策的连贯性；强化学习机制则使智能体能够从交互中学习并优化策略。
在技术实现层面，基于大语言模型（LLM）和生成式AI（GenAI）的系统为智能体提供了强大的能力基础。LLM赋能的智能体能够执行复杂的文本生成、语义分析和多轮对话等任务，适应多样化的业务场景需求。GenAI则支持动态内容创建，如自动生成合同、报告、通知等各类业务文档，极大扩展了智能体的应用范围。
目标驱动工作流的运行机制体现了ABP模型的精巧设计。系统采用监听机制，智能体持续监控其触发对象OTa是否就绪。当OTa中所有对象可用时，智能体自动激活并开始执行。完成目标后，智能体释放OFa中的对象，这些对象可能触发后续智能体，形成完整的业务流程链条。这种基于对象传递的触发机制，使业务流程能够自然流动，无需集中式调度器的干预。
特别值得注意的是，智能体的CRUDA能力集使其能够灵活处理各种业务对象：
- Create操作：支持生成新的业务文档，如智能体创建"checkedOrder"对象
- Read操作：实现信息检索，如智能体读取"pizzaDone"对象
- Update操作：支持状态变更，如更新订单状态
- Delete操作：处理废弃信息，确保数据清洁
- Archive操作：确保关键业务数据的长期保存，满足合规性要求
这种能力组合使智能体能够全面应对业务流程中的各种操作需求，实现真正意义上的端到端自动化。
总结：关键挑战与部署路径
本文提出了一种基于智能体的目标驱动型业务流程（ABP）新范式，实现非确定性、自适应的工作流自动化。其核心是：
1. 把目标、对象、自主智能体作为三大基石；
2. 用 CRUDA（Create/Read/Update/Delete/Archive）操作让智能体在数字-物理混合世界中协作；
3. 工作流不再被预先硬编码，而是在虚拟数字空间中动态涌现；
4. 通过披萨配送案例展示：订单→验证→厨房→配送→履约，全程由智能体监听触发对象而自动推进。
尽管Agentic AI为业务流程自动化带来了革命性变革，但其高度自主性也引发了重要挑战。智能体系统的自主性引发关于安全、伦理、责任与控制的关键问题。首要挑战是如何确保这些系统与人类意图保持一致，特别是在复杂业务场景中，智能体的自主决策可能导致难以预见的后果。
问责机制的建立是解决这一挑战的关键。当智能体在没有人类直接监督的情况下做出决策时，必须建立清晰的责任归属框架。这要求系统具备完善的审计追踪能力，记录智能体的决策过程和依据，以便在出现问题时进行追溯和分析。正如文中所强调的，"需要重新思考人-AI协作、信任与责任"，这不仅涉及技术设计，还涉及组织文化和管理流程的调整。
透明度与可解释性是另一个关键维度。在关键业务决策中，智能体的决策过程需要可追溯、可审查，特别是在涉及合规性要求的场景中。建立支持对智能体行为进行纠正与干预的机制，确保人类能够在必要时接管关键决策，是负责任部署Agentic AI的必要条件。
从更宏观的视角看，Agentic AI的治理框架建设至关重要。由于"Agentic AI放大了现有AI技术的能力与风险"，必须同步发展健全的监管框架和跨学科对话。这包括制定行业标准、建立最佳实践指南、开发风险评估工具等。只有通过多方协作，才能确保Agentic AI在推动业务创新的同时，不会带来不可控的风险。
在技术层面，实现Agentic AI业务流程需要关注以下关键要素：
1. 智能体定义的精确性：确保智能体的目标、触发条件和能力定义准确无误
2. 对象管理的完整性：维护业务对象的完整生命周期，特别是Archive操作的实施
3. 目标层次的合理性：构建适当的目标分解结构，避免过度复杂化
4. 验证机制的有效性：实施完善的验证流程，检测悬空触发和冗余对象
综上所述，Agentic AI 使机器更接近于在数字生态系统中，作为更积极的参与者而行动。但只有平衡创新与责任，才能充分发挥Agentic AI在业务流程自动化领域的巨大潜力。
