前言
过去两年，随着大语言模型(LLM)的快速演进，AI应用的形态不断变化。我们经常听到两个关键词：Workflow（工作流）与Agent（智能体）。虽然它们都涉及"任务处理"，但底层逻辑与技术路径却大相径庭。不少小伙伴可能会感到困惑：这两个概念有何区别？在工程实践中，何时应使用AI Workflow，何时应选择AI Agent？本文结合袋鼠云在AI应用研发中的实践经验，将从本质区别、适用场景和技术实现等维度系统解析这两个核心概念。

一、AI Workflow: 预编排

AI Workflow本质上是有向图的任务编排，通过预定义的、显式的路径或流程图将一系列任务（包括LLM调用、工具使用、逻辑判断、数据转换等）有序连接，具有明确的确定性和可预测性。

在Workflow模式下，任务的执行流程完全由开发者预先设计和固化。你可以将其想象为一份精密的剧本或蓝图——剧本明确规定了第一幕做什么，第二幕做什么，角色间如何对话，以及在特定条件下（比如主角找到线索时）剧情将如何转向分支A或分支B。整个过程的控制权始终掌握在剧本创作者——也就是开发者手中。

核心特征

1.预定义流程：通过显式的路径或流程图将各种任务有序连接

2.确定性：具有明确的确定性和可预测性

3.开发者控制：任务执行流程完全由开发者预先设计和固化

4.状态可追踪：整个流程的执行状态清晰可见

二、AI Agent: 自主规划

AI Agent是一个能够自主感知环境、进行推理规划并动态决定下一步行动以达成目标的智能实体。它通过"感知—决策—执行"的闭环运作，调用外部工具（如APIs、数据库、搜索引擎、浏览器和代码执行器等）来感知环境，并利用大模型（LLM）进行推理规划。

如果说Workflow是一部精心编写的剧本，那么Agent就像一位出色的即兴戏剧演员。你只需告诉他"这个场景的目标是逗笑观众"，而不必规定具体的台词或动作。演员会根据舞台环境、其他演员的反应以及观众的反馈，自主且动态地调整表演内容。在这种模式下，控制权从开发者手中转移到了演员——也就是LLM本身。

AI Agent的核心特征

1.自主决策：根据目标和环境反馈，动态选择要做的动作，而不是固定步骤

2.环境感知：能够感知环境并获取信息

3.灵活性：能根据环境和反馈自主调整行为

4.自我学习：能够从历史经验中学习并改进

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三、AI Workflow vs AI Agent核心区别对比

上图直观地展示了两者在关键特性上的对比。以下是详细解读：

控制权归属

Workflow：控制权在开发者手中。开发者通过代码或可视化界面定义每个步骤和逻辑分支，LLM仅作为被精确调用的"函数"角色。

Agent：控制权转移至LLM本身。开发者只需设定目标并提供工具，具体执行路径由LLM在运行时自主决定。这种控制权的让渡换来了更高的灵活性。

灵活性与适应性

Workflow：灵活性较低。擅长处理"已知"问题，但难以应对预设流程外的变化。任何流程调整都需要开发者重新编码和部署。

Agent：灵活性极高。专为处理"未知"和动态环境而设计，能够根据情况即时调整策略。

可预测性与可靠性

Workflow：执行路径和结果高度可预测，因此更可靠。这对需要审计、追溯和确保结果一致性的关键业务至关重要。

Agent：行为存在一定不确定性。受LLM决策随机性（temperature参数）和环境反馈影响，Agent可能采取非预期行动，甚至陷入循环或产生"幻觉"。提高可靠性需依靠大量测试和安全护栏。

开发与调试复杂度

Workflow：开发和调试相对简单。问题可定位到具体任务节点，逻辑清晰，易于排查。

Agent：调试极其复杂。当Agent行为不符预期时，难以判断问题源自LLM推理错误、提示词设计缺陷、工具返回信息误导，还是内部状态管理。这正是Agent"可解释性"的挑战所在。

四、场景驱动：何时选择Workflow，何时拥抱Agent？

Workflow的"主场"：当稳定性和效率压倒一切

Workflow的核心优势在于其结构化、可预测和高效率的特性。当任务的核心需求是一致性、可靠性、可追溯性和成本效益时，Workflow是当之无愧的首选。这类场景通常具有明确的步骤和可预见的业务逻辑。

适用场景分析

(1) 标准化业务流程自动化: 这是Workflow最经典的应用领域。企业内部存在大量重复、繁琐且有固定规则的流程，如财务、人力资源、供应链管理等。

• 场景示例：财务报表生成。流程可固化为：

a. 从ERP系统API获取原始销售数据

b. 调用数据清洗脚本处理数据

c. 将处理后的数据整理成特定格式

d. 使用LLM根据数据和预设模板生成财务摘要和分析评论

e. 将报表和摘要发送至管理层邮箱

此流程每步都清晰可控，结果必须精确无误，非常适合Workflow。

• 为何选择Workflow？ 因为合规性和准确性至关重要。我们不能容忍Agent"即兴发挥"，错误计算利润或遗漏关键数据。

(2) 可控的内容生成流水线: 虽然LLM能直接生成内容，但在专业领域，为保证内容的质量、风格和事实准确性，通常需要一个多阶段的生成流水线。

• 场景示例：根据研究报告生成市场分析文章。 流程可设计为：

(LLM-Step1) 阅读并总结研究报告，提取核心论点和数据

(LLM-Step2) 基于总结和预设大纲，生成文章初稿

(Tool-Step) 调用事实核查API或内部数据库，验证初稿中的关键数据和声明

(LLM-Step3) 根据事实核查结果和特定品牌语调要求，对初稿进行润色和修改。

• 为何选择Workflow？ 这种"分而治之"的策略允许我们在每个阶段设立明确的质量控制点（Quality Gates）。例如，在事实核查步骤，我们可设定规则：若发现错误，立即中断流程并告警。这比让Agent一次性生成所有内容要可靠得多。

(3) 结构化的检索增强生成: RAG是当前LLM应用最普遍的模式之一，而大多数RAG应用本质上就是一个Workflow。

• 场景示例：企业智能知识库问答。 一个健壮的RAG流程通常包括：

a.查询理解与改写：使用LLM将用户的口语化问题转化为更适合检索的关键词或多个子问题

b.多路检索：并行地从向量数据库、全文搜索引擎、关系型数据库等多个知识源中检索相关信息

c.信息重排与筛选 (Reranking)：使用更精细的模型（如Reranker模型）对初步检索到的文档进行排序，选出最相关的Top-K个片段

d.构建上下文与生成：将筛选后的信息片段和原始问题组合成丰富的Prompt，提交给LLM生成最终答案，并附上引用来源。

• 为何选择Workflow？ RAG的效果很大程度上取决于检索质量。通过将流程固化为Workflow，我们可以对每个环节（如Embedding模型、检索策略、Reranker模型）进行独立评估和优化，从而系统性地提升整体性能。

Agent的"舞台"：当任务充满未知与变化

与Workflow相反，Agent的价值在于处理非结构化、开放式、且充满不确定性的任务。当任务目标明确，但实现路径未知或动态多变时，赋予AI自主决策的能力至关重要。

适用场景分析

(1) 开放式研究与分析: 这类任务没有固定的"正确答案"，需要综合多种信息源，并进行复杂推理和判断。

• 场景示例：“分析特斯拉2025年Q3财报，并总结其主要风险与未来机遇。” 这个任务无法用固定Workflow完成。Agent可以这样工作：

a.规划：思考需要哪些信息，如财报PDF、行业分析报告、高管会议记录、社交媒体舆论等。

b.行动：调用搜索工具找到财报官方链接；使用网页抓取和PDF阅读工具提取关键财务数据；寻找分析师解读。

c.推理与综合：在收集过程中，Agent不断评估信息是否充分，动态调整搜索策略。最终，它综合所有信息，形成包含数据支持、风险分析和机遇评估的完整报告。

• 为何选择Agent？ 因为研究本身就是探索和发现的过程。我们无法预知会找到什么信息，也无法预设分析的每一步。Agent的自主规划和动态调整能力是完成此类任务的关键。

(2) 复杂的软件开发与维护: 软件开发本质上是解决问题的过程，充满逻辑推理和与复杂环境（代码库、测试框架、部署系统）的交互。

• 场景示例：“修复GitHub仓库中的issue：‘用户在移动端无法上传图片’。” 这是个极具挑战的任务。开发Agent（Coding Agent）可能会：

a.理解问题：阅读issue描述和评论，理解bug复现步骤。

b.代码定位：在代码库中查找与图片上传相关的前后端代码。

c.分析与推理：分析可能的错误原因（前端组件问题、API接口错误或服务器配置问题）。

d.提出解决方案并编码：形成修复假设，编写修改代码。

e.验证：运行测试，若失败，分析错误日志并尝试新方案。

f.提交：测试通过后，创建Pull Request并说明修改。

• 为何选择Agent？ 正如Anthropic在其对SWE-bench的挑战中所展示的，修复真实软件bug需要一个紧密的"假设-编码-测试-反思"循环。这个循环的每一步都依赖前一步的结果，无法预先编排。

(3) 高度互动的个人助理: 一个真正智能的个人助理需要理解用户的模糊意图，并在与现实世界系统交互时处理各种意外情况。

• 场景示例：“帮我安排下周末去杭州的两人旅行，预算3000元，要住得离西湖近一点，我喜欢安静的地方。” 这个任务充满模糊性和动态性。旅行Agent会：

a.澄清需求：询问"您对酒店星级有要求吗？“或"您偏好高铁还是飞机？”。

b.并行搜索：同时查询交通和酒店信息。

c.动态筛选与决策：根据预算和"离西湖近"、"安静"等偏好筛选酒店，可能调用地图API计算距离，分析评论判断环境安静程度。

d.处理意外：发现条件与预算冲突时，会提出替代方案，如"周五晚出发可节省200元交通费"或"有家评价很高的民宿稍远但更安静且价格合适"。

• 为何选择Agent？ 用户偏好和现实资源（票价、酒店空房）都在动态变化。Agent的对话管理、工具协调和协商能力，使其能像真人助理一样提供个性化、灵活的服务。

五、AI Workflow和AI Agent原理剖析

AI Workflow的实现原理

AI Workflow的技术实现通常由以下核心组件构成：

1. Graph数据结构：开发者定义的用来描述Workflow的底层数据结构, 通常是YAML、JSON或代码形式。如下：

{
"graph": {
"nodes": [{
"id": "node_start_1",
"type": "start",
"position": {
"x": 100,
"y": 100
},
"data": {
"name": "开始节点",
"description": "工作流开始节点",
"variables": []
}
},
...
],
"edges": [{
"id": "edge_1",
"source": "node_start_1",
"target": "node_llm_1",
"sourceHandle": "output_1",
"targetHandle": "input_2"
},
...
]
}
}

2. 工作流节点：节点是构成整体流程的基本单元，不同类型的节点负责不同的任务处理逻辑，常见包括：

• LLM调用节点：封装对大语言模型的接口调用，完成自然语言生成、理解或推理
• 工具调用节点：对接外部 API 或服务，用于扩展系统功能，例如数据查询、任务执行或第三方系统集成。
• 条件分支节点：根据上游节点的输出结果进行逻辑判断，决定后续流程的走向，实现动态路径选择。
• 知识库节点：负责从知识库中检索并返回相关信息，为模型推理或回答提供事实支撑。

3. 工作流执行引擎：解析定义的Graph数据结构, 理解节点与节点之间的关系，根据节点的依赖关系创建子任务并执行。

4. 状态管理系统：用于记录和维护工作流在执行过程中的状态信息，保证任务的有序推进。它通常具备任务重试机制、异常恢复能力，并支持多任务的并行调度，以提升系统的稳定性与执行效率。

5. 监控与日志系统：提供可视化的监控界面和详细日志记录，实时跟踪工作流的执行进度、性能指标及异常情况，为问题诊断、性能优化和系统运维提供数据支撑。

AI Agent的实现原理

Agent通常由以下4部分组成：

1. 规划(Planning): 负责基于LLM将目标任务拆解成若干个可执行的子任务，通过提示词工程（如ReAct、CoT）与大模型交互实现。

2. 记忆(Memory): 分为短期记忆和长期记忆，短期记忆用来存储会话历史，支持多轮对话；长期记忆用于存储业务数据等，通常存储的向量数据库中。

3. 工具(Tools): 工具是Agent用来感知环境和执行决策的手段，通过调用外部系统的API实现。需要对每个工具进行描述，LLM根据工具的描述选择工具的调用。

4. 行动(Action): 行动是智能体实际执行指令或者响应的部分，智能体在决策时会选择需要执行的行动，比如调用工具与外界环境交互。

六、总结

Workflow和Agent作为AI应用中的两种重要架构模式，各有其独特的优势和适用场景。Workflow以其确定性、可预测性和可靠性在标准化流程处理中发挥重要作用；而Agent以其灵活性、自主性和学习能力在动态环境和创新任务中展现独特价值。对于复杂的应用场景，往往需要将两种模式有机结合，在稳定性和灵活性之间找到最佳平衡点。

随着大语言模型和AI技术的不断发展，更智能的Workflow引擎可能会具备一定的自主调整能力，而更成熟的Agent框架则会提供更好的流程定义和控制能力。混合模式将成为常态，未来的AI应用将不再是单一的Workflow或Agent，而是一个由稳定可靠的流程框架与高度智能的决策节点共同构成的、复杂而和谐的有机系统。

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