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title: "Agentic Workflows — एजेंटिक वर्कफ़्लो"
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# Agentic Workflows — एजेंटिक वर्कफ़्लो

**एजेंटिक रबोची प्रोत्सेसी** (**Agentic Workflows**) — ये गतिशील बहु-चरणीय प्रक्रियाएँ हैं, जिनमें बड़े भाषा मॉडलों (LLM) पर आधारित स्वायत्त AI-एजेंट स्वतंत्र रूप से निर्णय लेते हैं, कार्य निष्पादित करते हैं और न्यूनतम मानवीय भागीदारी के साथ कार्यों का समन्वय करते हैं<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-ibm_what_is-1)</sup>। ऐसी प्रणालियों में LLM का उपयोग केवल एक अनुरोध का उत्तर उत्पन्न करने के लिए नहीं, बल्कि कार्यों के अनुक्रम की योजना बनाने, बाहरी उपकरणों के साथ इंटरैक्शन करने और परिणाम को पुनरावृत्त रूप से सुधारने के लिए भी किया जाता है।

परंपरागत स्वचालन, जो कठोर रूप से प्रोग्राम किए गए नियमों पर आधारित होता है, के विपरीत एजेंटिक दृष्टिकोण लचीलेपन से युक्त होते हैं — वे नए डेटा और अप्रत्याशित परिस्थितियों के अनुकूल हो सकते हैं। एजेंटिक वर्कफ़्लो साधारण LLM कॉल (जैसे, टेक्स्ट सारांशीकरण) से इस मायने में भिन्न है कि एजेंट को कार्यों के चयन में स्वायत्तता प्रदान की जाती है, जिसमें योजना निर्माण, उपकरणों का उपयोग और आत्म-सुधार शामिल हैं<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-weaviate_blog-2)</sup>।

## एजेंटिक workflow के घटक और आर्किटेक्चर

एजेंटिक वर्कफ़्लो लक्ष्य प्राप्ति के लिए कई प्रमुख घटकों को एकत्रित करता है।

### AI-एजेंट और LLM

प्रक्रिया के केंद्र में **AI-एजेंट** होता है — एक स्वायत्त कार्यक्रम जो उपयोगकर्ता या सिस्टम की ओर से कार्य करता है। एजेंट का प्रमुख घटक बड़ा भाषा मॉडल है, जो प्राकृतिक भाषा में निर्देशों को समझने और आवश्यक तर्क उत्पन्न करने की क्षमता प्रदान करता है। एजेंट के कार्य की गुणवत्ता काफी हद तक prompt engineering पर निर्भर करती है — विभिन्न prompt योजनाएँ (जैसे, Chain-of-Thought) LLM को आवश्यक कार्यशैली के अनुसार समायोजित करने में सहायता करती हैं<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-ibm_what_is-1)</sup>।

### उपकरण (बाहरी क्रियाओं तक पहुँच)

चूँकि LLM का ज्ञान उसके प्रशिक्षण डेटा तक सीमित होता है, एजेंट को बाहरी **उपकरण** प्रदान किए जाते हैं जो उसकी क्षमताओं का विस्तार करते हैं। उपकरणों में ज्ञान आधारों, खोज इंजनों, API, कोड interpreter और अन्य अनुप्रयोगों तक पहुँच शामिल हो सकती है। इनकी सहायता से एजेंट अद्यतन जानकारी प्राप्त करता है या मॉडल के बाहर वास्तविक क्रियाएँ निष्पादित करता है<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-weaviate_blog-2)</sup>।

### स्मृति और संदर्भ

एजेंटिक workflow की एक विशिष्ट विशेषता स्मृति तंत्र की उपस्थिति है, जो एजेंट को पूर्व अनुभव और संदर्भ को ध्यान में रखने की सुविधा देती है।

- **अल्पकालिक स्मृति** वर्तमान सत्र के भीतर हाल की जानकारी (जैसे, संवाद इतिहास) को बनाए रखती है।
- **दीर्घकालिक स्मृति** कई रनों में संचित ज्ञान और परिणामों को सुरक्षित रखती है, अक्सर बाहरी भंडारण (जैसे, वेक्टर डेटाबेस) का उपयोग करके<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-ibm_autogpt-3)</sup>।

### फ़ीडबैक और सुधार

फ़ीडबैक तंत्र विश्वसनीयता बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। एजेंट कार्य निष्पादन वातावरण से, सहायक *critic* मॉडल से या मानव से (*human-in-the-loop* मोड में) *feedback* प्राप्त कर सकता है। उदाहरण के लिए, **Reflexion** प्रणाली आंतरिक आत्म-फ़ीडबैक को लागू करती है: एजेंट अपनी गलतियों का विश्लेषण करता है और *reflections* को स्मृति में सुरक्षित करता है ताकि बाद के प्रयासों में सुधार हो सके<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-reflexion_paper-4)</sup>।

### बहु-एजेंट कॉन्फ़िगरेशन

जटिल परिदृश्यों में बहु-एजेंट आर्किटेक्चर का उपयोग किया जाता है, जहाँ कई विशेषज्ञ एजेंट एक-दूसरे के साथ इंटरैक्ट करते हैं। उदाहरण के लिए, *planner* एजेंट उपकार्य निर्धारित करता है, जबकि कई *executor* एजेंट अपने संकीर्ण कार्यों (डेटा खोज, गणना आदि) को हल करते हैं<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-ibm_what_is-1)</sup>।

## एजेंटों के कार्य के विशिष्ट पैटर्न और एल्गोरिदम

हालाँकि एजेंटिक LLM-प्रणालियों की कोई सार्वभौमिक मानकीकृत आर्किटेक्चर अभी तक विकसित नहीं हुई है, 2023–2024 में आवर्ती पैटर्न उभरने लगे<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-vellum_guide-5)</sup>।

- **चरण-दर-चरण योजना निर्माण (Prompt Chaining)**। कार्य को LLM-कॉल की श्रृंखला की सहायता से चरणों के अनुक्रम में विभाजित किया जाता है। प्रत्येक चरण को इनपुट के रूप में पिछले चरण का परिणाम प्राप्त होता है और वह सामान्य कार्य का एक भाग निष्पादित करता है। यह दृष्टिकोण व्याख्यायोग्यता में सुधार करता है, किंतु कम लचीला होता है।
- **रूटिंग और उपकरण चयन (Router Pattern)**। एजेंट पहले इनपुट कार्य के प्रकार का वर्गीकरण करता है, फिर उसे हल करने के लिए एक विशेष प्रक्रिया या उपकरण का चयन करता है, dispatcher की तरह कार्य करते हुए।
- **समानांतर समाधान खोज**। एकल रैखिक विचार-प्रवाह के स्थान पर एक साथ कई समाधान विकल्पों की खोज की जाती है। इसका उदाहरण Tree-of-Thoughts दृष्टिकोण है, जहाँ एजेंट तर्क-श्रृंखला को एक पेड़ की तरह शाखाबद्ध करता है, प्रत्येक चरण पर कई *thoughts*-उम्मीदवार उत्पन्न करता है और सबसे आशाजनक का चयन करता है<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-tot_paper-6)</sup>।
- **Reflexion और आत्म-सुधार**। एजेंट अपने निर्णयों का आलोचनात्मक मूल्यांकन करता है और गलतियों से सीखता है। Reflexion विधि में एजेंट प्रत्येक प्रयास के बाद परिणाम का विश्लेषण करता है और निष्कर्षों को सुरक्षित करता है, जिनका उपयोग वह बाद के चक्रों में करता है<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-reflexion_paper-4)</sup>।

## प्रसिद्ध दृष्टिकोणों के उदाहरण

- **ReAct** (*Reasoning and Acting*) — एक मूलभूत विधि (2022), जो तर्क और क्रिया को संयुक्त करती है। LLM बारी-बारी से तार्किक निष्कर्ष (*thoughts*) और ठोस क्रिया-चरण (*actions*) उत्पन्न करता है, जो उपकरणों की सहायता से निष्पादित किए जाते हैं<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-react_paper-7)</sup>।
- **Reflexion** (2023) — एक आत्म-चिंतन framework, जो एजेंटों को मॉडल के भार को अपडेट किए बिना टेक्स्ट फ़ीडबैक के माध्यम से अपनी गलतियों से सीखने की अनुमति देता है<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-reflexion_paper-4)</sup>।
- **Tree-of-Thoughts (ToT)** (2023) — एक framework, जो Chain-of-Thought के विचार को एक पेड़ के रूप में समाधान खोज के लिए सामान्यीकृत करता है, जिससे मॉडल घटनाओं के विकास के कई विकल्पों पर विचार कर सकता है<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-tot_paper-6)</sup>।
- **Auto-GPT** (2023) — पूरी तरह से स्वायत्त एजेंटिक workflow का प्रदर्शन करने वाले पहले व्यापक रूप से ज्ञात ओपन-सोर्स प्रोजेक्टों में से एक। सिस्टम विशेषज्ञ GPT-4-एजेंटों का एक समूह उत्पन्न करता है, जो उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित उच्च-स्तरीय लक्ष्य की प्राप्ति के लिए मिलकर चरणों की योजना बनाते और निष्पादित करते हैं<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-ibm_autogpt-3)</sup>।

## अनुप्रयोग और प्रभाव

एजेंटिक दृष्टिकोण अनेक क्षेत्रों में अनुप्रयोग पाते हैं जहाँ बौद्धिक स्वचालन और लचीलेपन की आवश्यकता होती है।

- **व्यावसायिक प्रक्रियाएँ**: एजेंटिक प्रणालियाँ तकनीकी सहायता chatbot की क्षमताओं का विस्तार करती हैं, जो स्वतंत्र रूप से समस्याओं का निदान और समाधान खोज सकते हैं। इनका उपयोग वित्त, मानव संसाधन प्रबंधन और विपणन में भी किया जाता है<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-ibm_what_is-1)</sup>।
- **जनरेटिव सिमुलेशन**: स्वायत्त LLM-एजेंट समुदायों या पात्रों के जटिल व्यवहार का अनुकरण कर सकते हैं। *Generative Agents* (Park et al., 2023) के शोध में अलग-अलग व्यक्तित्वों वाले दर्जनों GPT-एजेंटों ने एक अनुकरणीय शहर में सामाजिक जीवन का विश्वसनीय रूप से अनुकरण किया।

Gartner के विश्लेषकों के अनुमान के अनुसार, एजेंटिक AI (*Agentic AI*) को 2025 के सामरिक तकनीकी रुझानों में शामिल किया गया है<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-ibm_what_is-1)</sup>।

## समस्याएँ और विकास की संभावनाएँ

सफलताओं के बावजूद, एजेंटिक LLM-प्रणालियाँ अभी भी एक नई और जटिल तकनीक हैं।

- **संसाधन लागत**: योजना निर्माण, खोज या आत्म-विश्लेषण का प्रत्येक अतिरिक्त चरण एक अलग LLM कॉल है, जिससे निष्पादन समय और लागत बढ़ती है।
- **व्यवहार की अप्रत्याशितता**: एजेंट को जितनी अधिक स्वतंत्रता होती है, यह गारंटी देना उतना ही कठिन होता है कि वह कौन सा मार्ग चुनेगा। इसके लिए प्रतिबंधों और सुरक्षात्मक तंत्रों (*guardrails*) को लागू करना आवश्यक है।
- **गुणवत्ता मूल्यांकन और डीबगिंग**: त्रुटियों की खोज के लिए बहु-चरणीय प्रणालियों के विस्तृत लॉग का विश्लेषण करना एक गैर-तुच्छ कार्य है।
- **सुरक्षा और नैतिकता**: AI की स्वायत्तता बढ़ने के साथ यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता उत्पन्न होती है कि एजेंट उपयोगकर्ता और समाज के हित में कार्य करें।

भविष्य के शोध उपकरण उपयोग के सार्वभौमिक साधन बनाने, एकीकृत end-to-end workflow विकसित करने और एजेंटिक प्रणालियों की दक्षता को अनुकूलित करने पर केंद्रित हैं<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_note-survey_li_2024-8)</sup>।

## संदर्भ

- IBM की ओर से एजेंटिक वर्कफ़्लो का अवलोकन
- Anthropic की ओर से प्रभावी AI-एजेंट बनाने की मार्गदर्शिका

## साहित्य

- Yao, S. et al. (2022). *ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models*. arXiv:2210.03629.
- Schick, T. et al. (2023). *Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools*. arXiv:2302.04761.
- Liu, X. et al. (2023). *AgentBench: Evaluating LLMs as Agents*. arXiv:2308.03688.
- Yao, S. et al. (2023). *Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models*. arXiv:2305.10601.
- Shinn, N. et al. (2023). *Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning*. arXiv:2303.11366.
- Park, J. S. et al. (2023). *Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior*. arXiv:2304.03442.
- Wang, G. et al. (2023). *Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models*. arXiv:2305.16291.
- Bakhtin, A. et al. (2022). *Human-Level Play in the Game of Diplomacy by Combining Language Models with Strategic Reasoning*. *Science*. DOI:10.1126/science.ade9097.
- Wang, L. et al. (2025). *A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents*. arXiv:2308.11432.
- Li, X. (2024). *A Survey on LLM-Based Agentic Workflows and LLM-Profiled Components*. arXiv:2406.05804.
- Jung, J. et al. (2024). *Trust or Escalate: LLM Judges with Provable Guarantees for Human Agreement*. arXiv:2407.18370.
- Xu, W. et al. (2025). *A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents*. arXiv:2502.12110.
- He, G. et al. (2025). *Plan-Then-Execute: An Empirical Study of User Trust and Team Performance When Using LLM Agents as a Daily Assistant*. arXiv:2502.01390.
- Huang, X. et al. (2024). *Understanding the Planning of LLM Agents: A Survey*. arXiv:2402.02716.
- Kuang, Z. et al. (2023). *PEARL: Prompting Large Language Models to Plan and Execute Reasoning over Long Documents*. arXiv:2305.14564.

## टिप्पणियाँ

1.  <span id="cite_note-ibm_what_is-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-ibm_what_is_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-ibm_what_is_1-1)</sup> <sup>[1.2](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-ibm_what_is_1-2)</sup> <sup>[1.3](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-ibm_what_is_1-3)</sup> <sup>[1.4](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-ibm_what_is_1-4)</sup> «What are Agentic Workflows?». *IBM*. <a href="https://www.ibm.com/think/topics/agentic-workflows" class="external autonumber" rel="nofollow">[१]</a></span>
2.  <span id="cite_note-weaviate_blog-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-weaviate_blog_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-weaviate_blog_2-1)</sup> «What Are Agentic Workflows? Patterns, Use Cases, Examples, and More». *Weaviate*. <a href="https://weaviate.io/blog/what-are-agentic-workflows" class="external autonumber" rel="nofollow">[२]</a></span>
3.  <span id="cite_note-ibm_autogpt-3">↑ <sup>[3.0](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-ibm_autogpt_3-0)</sup> <sup>[3.1](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-ibm_autogpt_3-1)</sup> «What is AutoGPT?». *IBM*. <a href="https://www.ibm.com/think/topics/autogpt" class="external autonumber" rel="nofollow">[३]</a></span>
4.  <span id="cite_note-reflexion_paper-4">↑ <sup>[4.0](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-reflexion_paper_4-0)</sup> <sup>[4.1](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-reflexion_paper_4-1)</sup> <sup>[4.2](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-reflexion_paper_4-2)</sup> Shinn, N. et al. «Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning». *arXiv:2303.11366*, 2023. <a href="https://arxiv.org/abs/2303.11366" class="external autonumber" rel="nofollow">[४]</a></span>
5.  <span id="cite_note-vellum_guide-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-vellum_guide_5-0) «Agentic Workflows in 2025: The ultimate guide». *Vellum.ai*. <a href="https://www.vellum.ai/blog/agentic-workflows-emerging-architectures-and-design-patterns" class="external autonumber" rel="nofollow">[५]</a></span>
6.  <span id="cite_note-tot_paper-6">↑ <sup>[6.0](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-tot_paper_6-0)</sup> <sup>[6.1](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-tot_paper_6-1)</sup> Yao, S. et al. «Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models». *arXiv:2305.10601*, 2023. <a href="https://arxiv.org/abs/2305.10601" class="external autonumber" rel="nofollow">[६]</a></span>
7.  <span id="cite_note-react_paper-7">[↑](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-react_paper_7-0) Yao, S. et al. «ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models». *arXiv:2210.03629*, 2022. <a href="https://arxiv.org/abs/2210.03629" class="external autonumber" rel="nofollow">[७]</a></span>
8.  <span id="cite_note-survey_li_2024-8">[↑](https://systems-analysis.info/int/Agentic_Workflows_%E2%80%94_%E0%A4%8F%E0%A4%9C%E0%A5%87%E0%A4%82%E0%A4%9F%E0%A4%BF%E0%A4%95_%E0%A4%B5%E0%A4%B0%E0%A5%8D%E0%A4%95%E0%A4%AB%E0%A4%BC%E0%A5%8D%E0%A4%B2%E0%A5%8B#cite_ref-survey_li_2024_8-0) Li, X. «A Survey on LLM-Based Agentic Workflows and LLM-Profiled Components». *arXiv:2406.05804*, 2024. <a href="https://arxiv.org/html/2406.05804v1" class="external autonumber" rel="nofollow">[८]</a></span>