待验证85% 置信事实时间未知
智能体工作流（Agent Workflow）技术上依赖于ReAct框架、工具调用（Function Calling）以及多智能体协作机制
1
来源数
85%
置信度
长期有效
时效性
2026/5/31
首次发现
来源
Claude Code+Skills：AI驱动测试用例生成效率提升10倍实战
bilibili软件测试大神
涉及实体
相关事实
待验证Agentic Workflows的底层技术基础包括ReAct框架、Chain-of-Thought提示工程以及Tool Use/Function Calling接口81% 相似已验证工作流（Workflow）是确定性的，预先定义节点顺序；Agent模式是自主性的，由大模型自主决定调用工具和步骤79% 相似已验证AI Agent基于ReAct（Reasoning + Acting）等框架，能够将复杂任务分解为多个子步骤，自主决定何时调用外部工具78% 相似待验证Work模式采用智能体式任务执行架构，基于ReAct等框架循环思考调用工具，多步任务token消耗可达普通对话的20-50倍78% 相似待验证Dify中的Agent通过Function Calling或Tool Use机制调用外部工具，最大特点是可以调用工具完成复杂指令77% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/4549API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/4549MCP
get_claim(id=4549)