最近在研究智能体在 B 端的落地，本文作为思考的一些整理输出
AI 智能体在企业落地的三个阶段：RAG、Workflow、Agent
- 智能体 是 Agent 的本土化翻译，二者本质上一个东西
- 在早期的国内产品营销推广中，很多“提示词封装”“简单插件调用”“工作流”产品，被称为智能体，但实际上自身的智能水平不够
- 如果某个系统被称为“智能体”，但它本质上是基于规则的线性流程（如工作流），那么它并不是真正意义上的智能体，而更像是一个“伪智能体”或“智能化的工作流”。
1. 营销术语模糊化：
很多公司在推广产品时，可能会故意模糊一些技术术语，把“工作流”包装成“智能体”，以突出产品的“智能化”特性。但实际上，工作流本质上并不具备智能体的学习能力和自主决策能力。2. 功能交叉：
在某些情况下，工作流中可能会嵌入一些具有智能特性的模块（如基于AI的推荐或决策），这让它看起来更像是一个“智能体”。但整体来看，工作流的核心仍然是按照规则执行任务，而非自主决策。3. 对智能体概念的误解：
在国内外技术传播过程中，可能存在对“智能体”概念的误用或扩展，导致一些不具备智能体核心特性的系统被称为“智能体”。
2.1 RAG：基础落地
特点
- RAG 是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，能够通过调用外部知识库或数据库来增强语言模型的回答能力。
- RAG 的主要作用是解决大模型的知识局限性问题，使其能够实时访问最新的信息或特定领域的知识，并生成更准确和实用的回答。
落地原因
1. 技术门槛较低：
- RAG 的实现相对简单，只需要将大语言模型（LLM）与检索系统（如向量数据库、搜索引擎）结合即可。
- 许多现成的工具（如 dify、RAGflow、FastGPT 等）可以快速搭建 RAG 系统。
2. 需求明确： - 在企业知识问答、文档搜索、客户支持等场景中，用户需要准确、实时的信息，而 RAG 可以很好地满足这些需求。
- 例如，法律、医疗等领域的专业文档问答，RAG 可以通过检索权威数据源提供可靠答案。
3. 应用场景广泛： - RAG 已经在企业文档管理、客户服务、教育等领域有了大量应用，市场需求明确且容易验证 ROI。
- Workflow 是指以固定的代码流程的形式，来自动化处理复杂的业务流程，例如审批、数据处理、任务分配等。
- 它通常涉及多个步骤的协作，可能需要调用不同的 API、数据库或其他工具。
1. 复杂性提升： - Workflow 比 RAG 更复杂，因为它需要将多个任务串联起来，并确保执行的逻辑性和可靠性。
- 例如，自动化的订单处理可能涉及库存查询、支付验证、物流安排等多个步骤。
2. 企业需求驱动： - 企业中有大量重复性、规则性强的工作需要自动化，智能体在工作流自动化中可以显著提高效率。
- 例如，财务报表生成、合同审批流程等场景，智能体可以辅助完成。
3. 工具链逐步成熟： - 随着 RAG 和其他技术的普及，许多工具链（如 Dify、Coze、n8n 等）已经可以支持复杂的工作流自动化。
- Agent 是一种更复杂、更智能的应用形态，能够自主感知环境、规划任务并执行操作，甚至可以在不确定性环境中进行决策。
- 智能体通常需要结合多种技术（如强化学习、动态规划）来实现高水平的智能行为。
1. 技术门槛最高： - Agent 的实现需要更强的技术支持，包括任务规划、上下文理解、多模态交互等。
- 它不仅需要调用外部工具，还需要在复杂场景中实现动态调整和自适应能力。
- 垂直场景下的 Agent 往往需要用到微调，对一般企业来说是巨大的时间成本与人力、算力成本。
2. 应用场景尚未完全成熟： - Agent 的潜力巨大，但目前的市场需求还集中在较为明确的任务上（如 RAG 和 Workflow）。
- 在一些高复杂度场景中（而 B 端场景多为此类复杂、容错率低场景），Agent 的能力仍在探索中。
3. 逐步演进的必然性： - Agent 的构建往往需要以 RAG 和 Workflow 为基础。RAG 提供知识支撑，Workflow 提供任务执行框架，Agent 则在此基础上实现更高层次的智能化。
- 例如，一个智能客服 Agent 可能需要先通过 RAG 获取知识，再通过 Workflow 完成用户请求的具体流程，最后实现全流程的自主化。
- 技术复杂性逐步递增：
- 从 RAG 到 Workflow，再到 Agent，技术实现的复杂性逐步提升，因此需要分阶段落地。
- 市场需求逐步深入：
- 市场对智能体的需求从单一任务（信息获取）逐步扩展到复杂任务（流程自动化）和全面智能（自主决策）。
- 生态系统逐步完善：
- RAG 和 Workflow 的发展为 Agent 提供了技术和应用基础，使得 Agent 的落地成为可能。
- 企业级 RAG 的核心是“高质量知识库”的构建和维护。这需要：
- 数据收集与整理：企业需要将内部的文档、数据库、日志等数据进行清洗、分类和结构化。
- 知识库更新与管理：知识库需要实时更新，以确保信息的准确性和时效性。
- 隐私与安全保障：企业数据通常涉及敏感信息，如何在检索过程中保护隐私并满足合规要求（如：部门权限、人员权限）是一个高门槛。
- 企业应用中的 RAG 场景通常非常复杂。例如：
- 在法律或医疗领域，RAG 需要检索权威文档并生成高精准度的回答，错误成本极高。
- 在金融领域，RAG 可能需要实时处理动态数据（如股票行情）并结合历史数据生成预测。
- RAG 的实现需要整合多种技术：
- 向量检索：需要搭建高效的向量数据库，并优化查询性能。甚至专业团队（如数据工程师、NLP 专家）进行系统开发和优化。
- 多模态数据支持：企业数据可能是文本、表格、图片、视频等多种格式，RAG 系统需要支持多模态检索和生成。
- 模型微调：为了满足企业特定需求，RAG 往往需要对大语言模型进行微调，增加其领域适配性。
- Workflow 的核心是将企业中已有的业务流程进行自动化，这些流程通常是明确的、规则化的。例如：
- 自动审批流程：从表单提交到审批通过，逻辑清晰。
- 数据处理流程：定期从数据库中提取数据，生成报告。
- 由于这些流程的规则性强，开发难度相对较低。
- 当前市场上已经有许多成熟的 Workflow 搭建工具，无论是商业化产品还是开源框架：
- 低代码/无代码平台：如 Dify、Coze、n8n，可以让企业快速搭建自动化流程。
- API 集成工具：通过调用现成的 API，企业可以轻松实现跨系统的工作流连接。
- 模块化设计：Workflow 系统通常是模块化的，企业可以根据需求选择和组合功能。
- 相比 RAG，Workflow 的技术实现更侧重于逻辑编排和系统集成：
- 不需要复杂的模型训练，只需对现有工具和系统进行集成。
- 数据处理需求通常是结构化的，技术挑战较小。
- Workflow 自动化的效果容易量化：减少人工操作时间、提高效率、降低错误率等。这使得企业更容易验证其投资回报（ROI），从而加快落地速度。
- 企业更倾向于从 Workflow 开始，因为它门槛低、见效快，而 RAG 则适合在特定场景下深入应用。
- 可以先通过 Workflow 自动化实现效率提升，再逐步引入 RAG 技术来增强知识型任务的能力。
总结
RAG 是智能体应用的基础，因为它直接提升了大模型的实用性，并且技术实现和商业价值都较为明确。
2.2 Workflow（工作流）：中层落地
特点
落地原因
总结
Workflow 是智能体应用的中间阶段，因为它需要在技术上整合更多的模块，同时市场需求也逐渐从单一任务（如信息检索）转向复杂任务的自动化。
2.3 Agent：高级落地
特点
落地原因
总结
Agent 是智能体应用的高级阶段，其落地需要更高的技术支持和更成熟的市场需求。
为什么是 RAG → Workflow → Agent？
这种分阶段发展的路径，既符合技术发展的逻辑，也贴合市场需求的演进规律。
而实际上目前的企业，往往是从 Workflow 向 RAG 推进的
RAG 落地容易，但做好很难，高准确率难上加难
3.1 RAG 的企业应用门槛为何更高？
数据质量与知识库建设
场景复杂性
技术复杂度
3.2 Workflow 的企业应用为何相对简单？
明确的规则与流程
工具生态成熟
技术实现门槛较低
快速验证 ROI
虽然从技术发展路径来看，RAG 是智能体应用的基础，但从 企业级别应用 的角度，Workflow 自动化可能更容易优先落地，且优先级可能高于 RAG，但两者是互补的，最终可以共同构建智能化的企业系统。。
