概述
Microsoft代理框架工作流使你能够构建智能自动化系统，以便将 AI 代理与业务流程无缝融合。 借助其类型安全的体系结构和直观的设计，可以协调复杂的工作流，而无需陷入基础结构复杂性，从而专注于核心业务逻辑。
工作流与 AI 代理有何不同？
虽然 AI 代理和工作流可以涉及多个步骤来实现目标，但它们为不同的目的提供服务，并在不同的抽象级别运行：
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AI 代理：AI 代理通常由大型语言模型（LLM）驱动，并且可以访问各种工具来帮助其完成任务。 代理执行的步骤是动态变化的，由大型语言模型（LLM）根据对话的上下文和可用工具来决定。
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工作流：另一方面，工作流是一系列预定义的作，可以将 AI 代理作为组件包含在内。 工作流旨在处理可能涉及多个代理的复杂业务流程、人工交互和与外部系统的集成。 显式定义工作流流，以便更好地控制执行路径。
主要功能
- 类型安全性：强类型可确保消息在组件之间正确流动，并全面验证可防止运行时错误。
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灵活的控制流：基于图形的体系结构允许使用
executors和edges直观地对复杂工作流进行建模。 支持条件路由、并行处理和动态执行路径。 - 外部集成：内置请求/响应模式，用于与外部 API 和人机循环方案无缝集成。
- 检查点：通过检查点保存工作流状态，从而支持在服务器端恢复和继续长时间运行的进程。
- 多代理编排：用于协调多个 AI 代理的内置模式，包括顺序、并发、交接和磁性。
核心概念
- 执行程序：表示工作流中的单个处理单元。 它们可以是 AI 代理或自定义逻辑组件。 它们接收输入消息、执行特定任务并生成输出消息。
- 边缘：定义执行程序之间的连接，确定消息流。 它们可以包括根据消息内容控制路由的条件。
- 工作流：由执行器和边缘组成的定向图。 它们定义整个过程，从初始执行程序开始，并根据边缘中定义的条件和逻辑继续执行各种路径。
入门
通过浏览我们的入门示例，开启您的 Microsoft Agent Framework 工作流之旅：
后续步骤
通过继续学习“ 工作流概念 ”页，深入了解 Microsoft Agent Framework 工作流的概念和功能。