多步骤工作流的革命性突破
agents.json通过chains和steps定义的多步骤任务流，从根本上改变了AI系统处理复杂业务逻辑的方式。以文档中的Gmail回复流程为例：传统方案需要智能体自行推导「先获取邮件线程→再构造回复」的顺序，而通过规范定义的steps数组，系统能确保操作原子性和正确时序。这种设计相当于为API组合提供了标准化流程图。
技术方案包含两大创新点：links机制允许显式声明步骤间参数依赖（如threadId传递），flows支持定义条件分支。在Stripe支付案例中，开发者可扩展包含「查询→退款」的完整流程，且每个步骤的agent_instructions都能针对性优化。实际测试表明，这种方式使复杂流程正确率从纯LLM方案的约60%提升至95%以上。
该设计特别适合金融、电商等强流程化场景。例如跨境电商的订单履约可以定义为「扣库存→生成运单→触发通知」的标准链，避免AI因缺乏业务知识导致的流程错误。
本答案来源于文章《agents.json：智能体通过自然语言与API交互的开源规范》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » agents.json的任务流设计解决了复杂业务场景中的API调用顺序问题
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