01｜技术上，两者越来越像：边界正在收缩

• Workflow（如 n8n、Make）在引入 LLM 节点后，具备了推理、记忆、工具调用等“Agent 化”能力；

• Agent 在实际落地时，也需要结构化边界与策略收敛，否则可控性、SLA 与审计都会成问题。

工程侧差异：

• Workflow：流程显式、规则约束强，利于监控、回放、幂等、回滚，适合稳定、高确定性任务。

• Agent：探索能力强，擅长模糊目标、非结构化输入，适合低确定性、需要动态规划的环节。

结论：边界在场景里，而不在概念里。 技术栈不是二选一，而是分工协作。

02｜产品不是卖技术，是卖给人：谁掏钱、为何掏

ToB 决策因子

• ROI（人力节省/错误减少/时延缩短）

• 可靠性（成功率、延迟、可回溯）

• 责任边界（谁对异常负责、如何审计）

ToC 决策因子

• 零门槛（上手即用、无需配置）

• 自然体验（自然语言入口、少决策）

• “像未来”（感知到效率飞跃与新能力）

因此：Workflow 更像“企业的确定性引擎”，Agent 更像“用户的自然入口”。 让二者握手，才更接近“客户愿为之买单”的产品。

03｜市场三层结构：工具 / 服务 / 终端

1. 工具层：开发者用 n8n、Make、RPA、自研服务拼装系统。

2. 服务层（KOC/小团队）：拿工具做交付，为企业卖“结果”。

3. 终端层（大众用户）：要“开箱即用”，一句话搞定。

不同层对“好产品”的定义不同：工具层要可塑性，服务层要交付力，终端层要零门槛。

04｜“撮合层”是最大机会点：让 Workflow 与 Agent 真正协同

关键不是路线之争，而是有没有一个中枢把两者撮合起来，既能保证结果可控，又能提供自然语言入口。

一套可落地的中枢框架（以 Maybe AI 的方法论为例）：

• 意图识别：理解真实业务目标、约束、数据域与偏好。

• 计划生成：自动生成步骤、工具选择、参数推断与依赖。

• 工具调用：

  • 规则/短路调用 或 企业既有 RPA → 处理高确定性链路；

  • Agent → 处理低确定性/探索环节，可动态重规划；

• 结果交付：输出可直接使用的报告/清单/写入动作，形成闭环；

• 经验固化（Workflow Solidification）：将稳定路径参数化/版本化/可回滚，多方案可编排协作，系统越用越聪明。

05｜不是路线之争，而是认知升级：先问“为什么掏钱”

与其争论 Agent vs Workflow 谁更先进，不如先回答两件事：

• 我的用户是谁？（工具层/服务层/终端层）

• 他为什么掏钱？（ToB 看 ROI/可靠性/责任边界；ToC 看体验/想象力/零门槛）

当你用 Workflow 收敛确定性、用 Agent 打开入口，再用固化机制把一次成功沉淀成可复用方案，你卖出的不再是“技术”，而是“被完成的结果”。

06｜总结

Agent 和 Workflow 是工具；客户掏钱的理由，才是答案。

用 Workflow 保障可控与复用，用 Agent 打开自然入口，用固化机制把一次成功变资产，这才是“更能让人买单”的组合。