Un workflow est un paradigme d'exécution structuré qui décompose des tâches complexes en une séquence d'étapes ordonnées et réutilisables. Contrairement aux agents, les workflows sont généralement pré-orchestrés, avec des chemins d'exécution déterminés et auditable ; les agents, eux, prennent des décisions dynamiques sur les prochaines étapes en fonction du retour de l'environnement, offrant une plus grande flexibilité mais une prévisibilité moindre.

Ce terme provient de la littérature sur l'ingénierie ferroviaire de 1921, où « work flow » désignait initialement la circulation des processus au sein d'une organisation. Dans le domaine logiciel, il a évolué vers la gestion des processus métier (BPM), les moteurs d'orchestration, et s'est étendu aux cadres contemporains d'agents.

En 2024, Wang et al. ont proposé un mécanisme de workflow apprenable dans leur article Agent Workflow Memory : le système induit des séquences d'étapes réutilisables à partir des historiques d'exécution et les formalise en workflows, qui sont ensuite récupérés à la demande et injectés dans le contexte comme directives d'action lors des tâches. Ce processus peut être appris hors ligne à partir d'échantillons d'entraînement ou en ligne à partir de la requête courante. Les expériences ont montré que cette méthode améliore le taux de succès relatif de 24,6 % et 51,1 % sur les benchmarks Mind2Web et WebArena respectivement, tout en réduisant significativement le nombre d'étapes nécessaires à l'achèvement des tâches.

Ces résultats démontrent que les processus fixes peuvent être continuellement optimisés par l'accumulation d'expérience. Des conventions claires d'entrée et de sortie rendent l'exécution reproductible, facilitent le diagnostic des erreurs et le traçage des annulations, ce qui favorise l'audit et le déploiement à grande échelle. Dans les scénarios où les étapes sont relativement fixes et nécessitent des exécutions répétées à grande échelle, les workflows offrent une stabilité supérieure aux décisions ad hoc, constituant un soutien essentiel pour passer de la démonstration à la production.