“ 智能體和工作流是大模型應用的一體兩面，其兩者既有區別也有聯系，更多的是相輔相成。”

Agent智能體和workflow工作流是人工智能領域非常重要的兩個概念，很多人弄不清楚智能體和工作流的區別，甚至會認為它們是一回事。所以，今天我們就來討論一下智能體和工作流的區別與聯系。

智能體與工作流

Agent——智能體

Agent智能體是大模型應用場景中一個非常重要的方向，也有很多人認為其是通向AGI——通用人工智能的必經之路；智能體從技術實現上來講，就是LLM+Prompt+Tools，簡單來說就是讓大模型使用工具去完成其本身無法完成的事情。

但從理論上來講，AI Agent是一種能夠自主感知環境、做出決策并采取行動的智能實體；其一般具有以下幾個特點：

• 自主性：能夠獨立完成任務，無需人類直接干預。
• 感知能力：通過傳感器或數據輸入感知環境信息。
• 決策能力：基于感知到的信息進行分析和判斷。
• 行動能力：執行具體的任務或操作。

AI Agent可以應用于多種場景，如對話系統、機器人、推薦系統等。例如，在對話系統中，AI Agent通過自然語言處理技術理解用戶意圖，并根據預設的邏輯或外部工具完成任務。此外，基于大型語言模型（LLM）的AI Agent近年來也得到了廣泛應用，它們能夠利用外部工具解決復雜問題。

在之前的文章中一直說從“人”的角度去理解大模型和智能體，大模型就是一個會思考的人，給它配置工具它就可以獨立完成任務。

workflow——工作流

AI Workflow是一種預定義的、線性的任務執行流程，旨在自動化和優化特定業務流程。它通常由一系列步驟組成，每個步驟按照既定順序執行，以完成復雜任務。例如，在企業流程自動化、財務管理和數據處理等場景中，Workflow通過標準化流程提高效率。

本質上來說，工作流就是一種流程化的工作方式，第一步干啥，第二步干啥，第三步干啥等等；因為在某些應用場景中，系統的執行流程都是固定的，因此使用工作流可以更好地處理這種業務；比如說流水線就是典型的工作流的方式。

Workflow的特點包括：

• 固定性：流程固定且明確，適合標準化，重復性高的任務
• 穩定性：執行過程穩定可靠，易于監控和管理
• 模塊化：各組件功能獨立，便于添加新工具或能力

Workflow引擎是其核心組成部分，負責解釋、執行和管理整個工作流的運行。

所以，從上面可以看出什么？

智能體和工作流的主要區別是，智能體是一個能夠獨立決策的系統，而工作流是一個標準化固定流程的系統；工作流沒有自主決策功能，這就是智能體和工作流最本質的區別。

當然，智能體和工作流并不是顧此失彼的關系，其在某些場景下可以合并使用；由于目前的智能體技術尚不夠成熟，因此會存在各種各樣的問題，特別是在長鏈路的執行過程中，智能體的穩定性要大打折扣，因此這時可以把工作流引入到智能體系統中，以此來提升智能體的穩定性。

但隨著智能體技術的發展，其功能和穩定性會逐步得到提高；這時工作流在智能體系統中的比重可能會下降；但這并不意味著工作流就完全喪失了其價值。

Workflow將繼續優化其模塊化和可擴展性，以適應不斷變化的業務需求。未來的發展方向包括：

智能化增強：通過引入AI Agent，將workflow從簡單的規則執行轉變為動態優化的智能流程多Agent協同：多個Workflow節點之間可以協同工作，形成復雜的業務流程。

低代碼/無代碼開發：通過可視化工具簡化workflow設計，降低開發門檻。

當然，作者個人認為隨著技術的發展智能體和工作流可能會逐漸走向融合，這時智能體和工作流的界限可能就不會那么明顯了；但從成本的角度考慮，工作流的成本要遠小于智能體，因此，工作流的作用在某些情況下是智能體所無法取代的。

本文轉載自??AI探索時代?? 作者：DFires