很多人都会拿Workflow和Agent对比，因为他们的目的是一样的，就是借助AI的能力来实现特定的功能，同时需要赋予AI使用工具、记忆等能力。 那他们有什么区别呢？ 这里众说纷纭，我比较认可Anthropic在 《Building Effective Agents》 中给出的说法： 他们的主要说法是，Workflow 是确定性的、可预测的，适合结构化任务；Agent 是自主的、适应性的，适合开放性任务。虽然技术实现不同，但Workflow和Agent都属于更广义的 Agentic Systems（智能体系统） —— 即“利用 LLM 的推理能力来完成多步骤任务”的系统。 还记得前面我们介绍Agent的时候提到过，基于系统的控制方式，可以将Agent分为两类：Workflow Agent / 编排型智能体、Autonomous Agent / 自主型智能体。 | | Workflow Agent（编排型） | Autonomous Agent（自主型） | | --- | --- | --- | | 控制方式 | 预定义流程编排（显式流程） | LLM动态决策（隐式推理） | | 路径确定性 | 高（可预测） | 低（可能发散） | | 开发难度 | 中（需设计流程） | 高（需处理不确定性） | | 可靠性 | 高（适合生产） | 中（可能“跑偏”） | | 灵活性 | 有限（受限于流程） | 极高（可应对未知） | | 典型框架 | LangGraph、Dify、N8N、Spring AI Alibaba | AutoGen | | 是否需要人类干预 | 少（流程稳定） | 可能需要（防止失控） |
而这种编排型智能体，其实就是我们说的AI Workflow了。 所以，不管是Workflow也好、Agent也好，都是实现智能体系统的一种方式，只不过一种是偏提前预定义好流程做编排的形式，一种是基于LLM做动态决策的形式。