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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


工作流(Workflow)VS 智能体(Agent)

发布日期:2025-04-03 14:12:08 浏览次数: 1571 作者:把自己产品化
推荐语

深入解读工作流与智能体的区别及其应用场景。

核心内容:
1. 工作流和智能体的定义与特点
2. 何时使用工作流,何时使用智能体
3. 大模型与智能体的关系及未来发展趋势

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
The fat cat drinks cola.
这行概念太多了,比如工作流、智能体,有时候看到各家公司的产品名字加Agent挺让人一脸懵逼的。

什么是工作流(Workflow)?

工作流(Workflow):固定的流程,如流水线式的执行,每一步按照规则进行。像工厂流水线,严格按照设定好的程序操作适合结构化、可预测的任务。
去麦当劳点餐,这就是一个工作流。

什么是智能体(Agent)?

智能体(Agent):自主决策(不需要人工设计 Prompt 逻辑和工具调用),具有一定的灵活性和适应性,根据环境调整执行方式。像经验丰富的员工,可以根据情况灵活调整策略适用于开放性问题。
相对而言外卖员会根据实际情况调整自己的行为。

一个智能体 = 多个工作流的组合

智能体可以拆解为多个子任务,而每个子任务可能是一个工作流。

何时用工作流,何时用智能体?

先用工作流解决问题,只有在必要时才增加智能体的自主性。

如果任务可以预先设计出合理的执行流程,就优先使用工作流,因为它更高效、低成本、可控。而如果任务复杂多变,需要 LLM 自己规划步骤,就可以使用智能体,但要注意成本和错误控制。
这么一看,有的其实根本“不配”叫智能体,直接叫“智能工作流”或者“自动化助手”更实在些,但也没办法,毕竟智能体三个字听着可比工作流带劲多了。

有啥用?

很多人可能就会说了,搞明白有啥用啊,能解决问题不就完了,管它是工作流还是智能体呢。
我觉得还是有点用的,尤其是决策者。
理解它们的本质,可以避免被营销话术忽悠,选出真正有用的方案。

如果任务可以标准化、固定流程执行,就用工作流,更简单、高效、可控,适合自动化执行。

如果任务需要灵活应对复杂情况,才考虑智能体,但智能体的计算成本更高,也更难控制结果。

无论是做产品、优化流程,还是理解AI的实际能力,搞清楚这两者的区别能帮助你更好地规划解决方案。

比如客服系统,

99% 的常见问题(如“如何退款?”)可以用工作流自动处理。

但遇到情绪激动的用户,就需要智能体来判断并调整回复方式。

比如企业内部自动化,

工作流适合审批流程、财务报销、订单处理等。

智能体适合分析数据、智能推荐、个性化客户服务等。

也算是有助于做更聪明的决策,少走弯路不是?

其他

大模型本身是不是智能体(Agent)?那智能体(Agent)是不是大模型么?

我觉得不是吧,现在的大模型看来更像是个大脑,要把眼睛,手什么都加上才算?毕竟智能体得干执行层面的活儿嘛。

智能体 = 有大脑 + 眼睛(感知)+ 手(执行)+ 记忆(长期知识)+ 反馈机制(优化)

那机器人肯定是咯!

那么未来的大模型发展到一定阶段了,大概率就是智能体本身吧,那智能体算就是大模型本身咯。

那大模型 + MCP算不算智能体呢?

如果大模型完全内化了 MCP(即能自己管理多个任务、动态规划、调整策略,并且像多智能体系统一样协作),那它就可以被称为智能体。

也就是现在都是「外挂」,它只是让 LLM 变得更智能的一种方法,所以还不算智能体。

MCP又是什么玩意儿?

说实话,这个玩意儿我到现在也是一头雾水的,等我体验更多场景了在跟大家说……

最后我要甩锅了:我们的困惑,本质上是 “Agent” 这个词已经被滥用了。

PS:第一张图是Midjourney画的猫,后面的配图都是来自4o,Claude3.7。


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