智能体与工作流
社区文章 发布于 2025 年 5 月 6 日
- 智能体就像可以独立思考的智能助手。它们利用人工智能理解情况、做出决策并采取行动，无论任务是新的还是不可预测的。将它们想象成一位厨师，可以根据厨房里的食材制作一顿饭。
- 工作流就像一个具有固定步骤的食谱。它们是按顺序完成的任务列表，就像遵循贷款审批清单一样。非常适合不常改变的任务。
它们有何不同？
灵活性：智能体可以适应新情况，例如回答客户的独特问题。工作流是固定的，更适合重复相同的过程，例如安排维护。
控制：工作流更容易控制，因为每个步骤都已规划。智能体更具自主性，这使得它们更难管理，但对于复杂任务却非常强大。
智能体：研究表明，AI 智能体是能够动态决策和执行操作的自主系统。它们利用大型语言模型（LLM）处理输入、规划行动，并与工具或环境交互，通常无需预定义规则即可适应新情况。例如，智能体可以通过分析查询并生成响应来处理客户支持，即使该查询是独一无二的（AI Workflows vs AI Agents — 有何区别？- DEV Community）。
工作流：另一方面，工作流是结构化的、分步的过程，旨在实现一致性和可重复性。它们通常基于规则并遵循预定义的路径，使其成为自动化请假审批流程或安排设备维护等任务的理想选择（AI 智能体与工作流 - PromptLayer）。
比较
自主性与决策:
- 智能体被描述为大型语言模型（LLM）动态引导自身流程和工具使用的系统，它们掌握着如何完成任务的控制权（工作流与智能体 - LangChain）。例如，一个智能体可能会分析客户消息，决定从数据库中检索信息，并生成响应，所有这些都无需固定脚本。
- 相反，工作流通过预定义的代码路径进行编排，确保每个步骤都以确定性方式执行。例如，设备维护的工作流可能会按固定顺序通知技术人员、分配任务并生成报告（AI 智能体与工作流 - PromptLayer）。
灵活性与用例:
- 有证据表明，智能体在任务无法完全预定义的开放式场景中特别有效。例如，在金融科技领域，智能体处理来自股票市场和社交媒体的实时数据，为交易员提供见解，并适应不断变化的市场条件（什么是 AI 智能体与智能体工作流？| 博客 - Codiste）。
- 工作流在需要一致性和合规性的场景中表现出色，例如自动化人力资源流程，如请假审批，其中每个步骤（例如，经理确认、人力资源批准）都清晰定义（AI 工作流与 AI 智能体 — 有何区别？- DEV Community）。
复杂性与实现:
- 构建可靠的智能体因其动态性而具有挑战性。它们可能不可靠、不合逻辑或容易陷入无限循环，需要复杂的设计来处理错误并确保鲁棒性（智能体通讯 #3：智能体与工作流构建器 | by Shanif Dhanani | Medium）。
- 相比之下，工作流更易于实施和维护，因为它们依赖于预定义的规则。这使得它们更容易调试和迭代，尤其适用于参数清晰的任务（许多 AI 智能体实际上是伪装的 AI 工作流或自动化！| by Falk Gottlob | Medium）。
争议与误解:
- 关于“智能体”一词的滥用存在争议。一些标榜为智能体的系统实际上是工作流或自动化，导致期望过高而结果不尽如人意（许多 AI 智能体实际上是伪装的 AI 工作流或自动化！| by Falk Gottlob | Medium）。这凸显了区分真正的智能体能力和简单工作流系统的重要性。
- 争论也延伸到何时使用：一些人认为工作流足以满足大多数业务需求，而另一些人则主张在复杂、战略性场景中使用智能体（智能体还是工作流？- Louis Bouchard）。
实际应用
选择使用智能体还是工作流取决于具体的用例
- 对于需要灵活性和适应性的业务，例如处理客户查询或分析实时市场数据，智能体可能是更好的选择。例如，在项目管理中，智能体可以根据团队成员的技能和工作量优化任务分配，提供实时更新并提出改进建议（什么是 AI 智能体和智能体工作流？| 博客 - Codiste）。
- 对于需要一致性和合规性的任务，例如自动化库存管理或电子邮件营销等例行流程，工作流更适用。它们确保结构化任务的有效执行，而无需动态决策（许多 AI 智能体实际上是伪装的 AI 工作流或自动化！| by Falk Gottlob | Medium）。