這行概念太多了，比如工作流、智能體，有時候看到各家公司的產品名字加Agent挺讓人一臉懵逼的。

01 什么是工作流（Workflow）？

工作流（Workflow）：固定的流程，如流水線式的執行，每一步按照規則進行。像工廠流水線，嚴格按照設定好的程序操作。適合結構化、可預測的任務。

去麥當勞點餐，這就是一個工作流。

02 什么是智能體（Agent）？

智能體（Agent）：自主決策（不需要人工設計 Prompt 邏輯和工具調用），具有一定的靈活性和適應性，根據環境調整執行方式。像經驗豐富的員工，可以根據情況靈活調整策略。適用于開放性問題。

相對而言外賣員會根據實際情況調整自己的行為。

一個智能體 = 多個工作流的組合

智能體可以拆解為多個子任務，而每個子任務可能是一個工作流。

03 何時用工作流，何時用智能體？

先用工作流解決問題，只有在必要時才增加智能體的自主性。

如果任務可以預先設計出合理的執行流程，就優先使用工作流，因為它更高效、低成本、可控。而如果任務復雜多變，需要 LLM 自己規劃步驟，就可以使用智能體，但要注意成本和錯誤控制。

這么一看，有的其實根本“不配”叫智能體，直接叫“智能工作流”或者“自動化助手”更實在些，但也沒辦法，畢竟智能體三個字聽著可比工作流帶勁多了。

04 有啥用？

很多人可能就會說了，搞明白有啥用啊，能解決問題不就完了，管它是工作流還是智能體呢。

我覺得還是有點用的，尤其是決策者。

理解它們的本質，可以避免被營銷話術忽悠，選出真正有用的方案。

如果任務可以標準化、固定流程執行，就用工作流，更簡單、高效、可控，適合自動化執行。

如果任務需要靈活應對復雜情況，才考慮智能體，但智能體的計算成本更高，也更難控制結果。

無論是做產品、優化流程，還是理解AI的實際能力，搞清楚這兩者的區別能幫助你更好地規劃解決方案。

比如客服系統，

99% 的常見問題（如“如何退款？”）可以用工作流自動處理。

但遇到情緒激動的用戶，就需要智能體來判斷并調整回復方式。

比如企業內部自動化，

工作流適合審批流程、財務報銷、訂單處理等。

智能體適合分析數據、智能推薦、個性化客戶服務等。

也算是有助于做更聰明的決策，少走彎路不是？

05 其他

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

我覺得不是吧，現在的大模型看來更像是個大腦，要把眼睛，手什么都加上才算？畢竟智能體得干執行層面的活兒嘛。

智能體 = 有大腦 + 眼睛（感知）+ 手（執行）+ 記憶（長期知識）+ 反饋機制（優化）

那機器人肯定是咯！

那么未來的大模型發展到一定階段了，大概率就是智能體本身吧，那智能體算就是大模型本身咯。

那大模型 + MCP算不算智能體呢？

如果大模型完全內化了 MCP（即能自己管理多個任務、動態規劃、調整策略，并且像多智能體系統一樣協作），那它就可以被稱為智能體。

也就是現在都是「外掛」，它只是讓 LLM 變得更智能的一種方法，所以還不算智能體。

MCP又是什么玩意兒？

說實話，這個玩意兒我到現在也是一頭霧水的，等我體驗更多場景了在跟大家說……

最后我要甩鍋了：我們的困惑，本質上是 “Agent” 這個詞已經被濫用了。?

來源 | 把自己產品化（ID：IdeaSpark）

作者 | zlbigger ; 編輯 | 蝦餃

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