在人工智能快速发展的今天，AI工作流(Workflow)和AI代理(Agent)成为了两种重要的人工智能应用模式。虽然它们都利用大型语言模型(LLM)来解决问题，但在本质、工作方式和应用场景上存在显著差异。本文将深入探讨这两种模式的区别，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、定义与本质区别
AI工作流(Workflow)
AI工作流是一种预定义的序列化流程，在这个流程中，大型语言模型(LLM)和工具按照预先设计好的路径执行任务。正如Anthropic所定义的：
> "工作流是通过预定义代码路径编排LLM和工具的系统。"
工作流像是一条装配线，每个步骤都有明确的职责，但决策能力有限，适应性较差。
AI代理(Agent)
相比之下，AI代理是一种**动态自主的系统**，它能够感知环境、做出决策并采取行动实现特定目标。根据Gartner的定义：
> "AI代理是使用AI技术感知、做决策、采取行动并实现目标的自主或半自主软件实体。"
AI代理像是一个具有主动性的助手，能够根据环境变化动态调整策略，制定计划并执行。
二、核心特性对比
1. 自主性与决策能力
工作流：按照预先定义的脚本执行任务，执行和控制都由工作流本身进行。如同自动贩卖机，提供有限的选择，但过程始终相同。
代理：具有自主决策能力，可以根据情境动态选择使用哪种工具，主动制定解决问题的策略。如同咖啡师，不仅记住你的喜好，还能根据天气和心情推荐饮品。
2. 动态规划与适应性
工作流：结构通常是固定的，无法改变执行步骤的顺序，因此对于定义明确的任务具有可预测性和一致性。
代理：能够动态规划并选择最佳的工具和行动顺序，适应复杂、开放式和动态的任务环境。
3. 学习与改进能力
工作流：可以在特定步骤内学习和改进，但整体流程保持不变，需要手动修改。
代理：能够从过去的交互中学习并调整决策过程，无需外部干预就能改进自身。
4. 复杂性与灵活性
工作流：适合定义明确且可预测的任务，遵循一致的过程。
代理：适合复杂、开放式和动态的任务，需要灵活性、创造力和处理意外事件的能力。
三、构建模块对比
两种系统都利用LLM作为核心组件，但在其他方面存在差异：
1. 感知(Sensors)
工作流：通常没有主动感知环境的能力，只响应直接输入。
代理：配备"传感器"，能主动感知外部事件并据此触发行动。
2. 推理(Reasoning)
工作流：每个步骤内的推理受限于该步骤的目标。
代理：具有端到端的推理能力，可以理解整个任务并制定策略。
3. 行动(Actions/Tools)
工作流：使用预定义的工具集，按照固定顺序执行。
代理：可以动态选择和使用工具，根据情况调整策略。
4. 知识库(Knowledge Base)
工作流：通常在每个步骤中使用特定的知识。
代理：维护全局知识库，可以在任务的不同阶段访问和更新。
5. 记忆(Memory)
工作流：通常只有有限的短期记忆，主要用于传递中间结果。
代理：同时具备短期和长期记忆，能够从过去的交互中学习。
四、常见架构与应用场景
工作流常见架构
1. 链式提示(Prompt Chaining)：将复杂任务分解为顺序步骤，每步使用LLM处理前一步的输出。
2. 路由(Routing)：对输入进行分类并将其引导至专门的后续任务。
3. **并行化(Parallelization)**：同时处理多个子任务，然后汇总结果。
代理常见架构
1. 单一代理：独立完成任务的自主系统。
2. 多代理系统：多个专业代理协作解决复杂问题。
3. 反思代理：具有自我评估和改进能力的代理。
4. 协作框架：不同代理产生输出并相互提供批评，通过反馈提高性能。
5. 协调者-工作者模型：中央协调者代理分解任务并委派给工作者代理或专家代理，然后综合结果。
适用场景对比
工作流适合：客户服务流程、表单处理、内容生成与翻译、文档大纲创建等结构化任务。
代理适合：研究与汇总、复杂问题解决、个人生产力提升、需要持续学习和适应的任务。
五、实际案例分析
工作流案例
Microsoft 365 Copilot在特定办公应用中辅助用户，按照预定义的方式处理文档、电子表格和演示文稿，具有明确的操作边界。
代理案例
1. Cursor：代码开发工具，能够理解项目上下文，提供智能建议，并根据反馈调整策略。
2. Agentforce：集成在Salesforce平台中的营销代理，能够创建端到端营销活动，利用企业数据动态调整策略。
3. Intercom的Fin：客户成功代理，直接与客户互动解决问题，能够代表客户执行操作。
六、选择指南
在决定使用工作流还是代理时，应考虑以下因素：
1. 任务复杂性与可预测性：结构化、可预测的任务适合工作流；复杂、动态的任务适合代理。
2. 所需自主程度：工作流适合有限自主性的场景；代理适合需要高度自主性的场景。
3. 适应性与学习需求：如需系统从经验中学习并适应，选择代理。
4. 可解释性与透明度：工作流更易理解和解释；代理的决策过程可能较为复杂。
5. 开发与维护成本：工作流通常更简单、成本更低；代理更复杂但适应性更强。
结论
AI工作流和AI代理代表了人工智能应用的两种不同范式。工作流通过预定义的序列执行任务，提供可预测性和一致性；代理则动态规划和执行任务，展现出更高的自主性和适应性。
随着AI技术的发展，我们可能会看到这两种模式的融合，创造出既有工作流的可靠性又具备代理灵活性的混合系统。对于企业来说，明智的策略是从工作流开始，逐步向代理过渡，以确保在提高系统自主性的同时保持透明度和可控性。
无论选择哪种模式，都应确保AI系统设计的简洁性、清晰性、可解释性和可维护性，同时进行充分的测试和记录，以建立用户对系统的信任。
