流程套索：无需替换即可将传统工作流升级为Agentic BPM

来源: arXiv (cs.AI) | 发布日期: 2026-06-25 | 链接: https://arxiv.org/abs/2606.27188

文章摘要

本文提出"流程套索"（Process Harness），一种在不替换底层工作流引擎的情况下将遗留工作流升级为 Agentic BPM 的机制。核心思想：在确定性工作流引擎外围添加策略治理的 agentic 层，在指定控制点拦截并注入推理、适应和监督能力。定义了 TDF（Task-Decision-Flow）模型，包含三种策略治理 agent：TaskAgent（知识密集任务执行）、DecisionAgent（案例级网关路由）、FlowAgent（运行时流程适应）。以贷款审批工作流为例演示，涵盖全部三种 agent 类型和 hook 驱动的监管覆盖。

为什么重要

企业有大量 BPMN/工作流系统运行关键业务流程，AI Agent 热潮下企业想升级但不想冒替换风险。本文提供了一种渐进式升级路径——在保留现有引擎和流程合规性的前提下，插入 agentic 智能。这比"重写一切"风险低得多，且能覆盖"规范性要求"（合规执行）和"规范性要求"（agentic 自主决策）并存的真实场景。

关键要点

• 核心创新：Policy-governed agentic layer 包裹确定性引擎；保留引擎的结构权威同时引入 AI 推理
• TDF 模型：TaskAgent（任务执行）+ DecisionAgent（路由决策）+ FlowAgent（流程适应）
• 示例验证：贷款审批流程完整演示三种 agent 类型和监管 override
• 意义：为企业遗留工作流智能化提供低风险、可渐进实施的升级路径