需求面前，该选 Agent 还是 Workflow？

1、引言

在人工智能技术飞速发展的当下，AI Agent 和 AI Workflow 作为两种重要的应用模式，正深刻地影响着各个领域的发展。它们代表了不同的技术路径和应用方向，在功能、特点和适用场景等方面存在显著差异。本文将深入分析对比 AI Agent 和 AI Workflow，结合相关信息和实际案例，为读者提供全面的了解和参考。

2、AI Agent 和 AI Workflow 的基本概念

AI Agent 图示：

该图示展示了智能体的工作流程。左侧 “Environment” 中有场景及文字对话；“Agent” 为机器人形象。上方 “Perception” 含输入示例如图片、音频等。右侧 “Brain” 有存储、记忆、知识等模块及决策流程。下方 “Action” 有文本、工具、具身等内容。通过这个图示，我们可以更直观地了解 AI Agent 的工作原理和组成部分。

AI Workflow 图示：

这张图示介绍了 AI Workflow 的功能特性。上方有其 logo，下方标题为“功能特性”，下面分四部分：一是全流程可视化，包括全流程 0 编程、图形化挖掘数据价值；二是人工智能深度学习框架，含复合型机器学习和深度学习计算框架、支持多种算法；三是高性能一键部署，有批量和流式预测、高性能推断；四是完全可再现性，即自动跟踪记录、智能完整重现。从这个图示中，我们可以清晰地看到 AI Workflow 的主要功能特点。

2.1、AI Agent

AI Agent，即人工智能代理，是一种能够自主感知环境、做出决策并执行行动的智能实体。它通常具备自主性、感知能力、决策能力和行动能力等特点。AI Agent 可以是具体的物理实体，如机器人；也可以是虚拟的程序或算法。其核心在于结合大语言模型（LLM）与工具调用能力，通过“感知 – 规划 – 行动”闭环实现复杂任务的自动化处理。

例如，在自动驾驶领域，AI Agent 能通过传感器感知交通状况、识别道路标志，然后做出驾驶决策，让汽车自主行驶；在智能家居领域，它可以通过语音识别和自然语言处理技术，理解用户的指令，控制家里的智能设备，让生活更加便捷。

2.2、AI Workflow

AI Workflow 是指将复杂的任务分解成一系列较小的子任务，并引入 AI 技术来处理这些子任务，从而形成一个高效、自动化、智能化的工作流程。它结合了 AI 的自动化处理能力和工作流的流程管理能力，能够自动执行重复性任务、进行数据分析与决策、优化流程路径等。

AI Workflow 通常具有预定义的执行路径，任务执行过程清晰明确，可控性强。它适合处理结构化、重复性任务，能够显著提高工作效率。例如，在企业流程自动化中，如财务处理、人事审批、采购管理等，通过 AI Workflow 可以实现流程的自动化和智能化，提高工作效率。

3、AI Agent 和 AI Workflow 的特点对比

3.1、自主性与灵活性

AI Agent 具有高度的自主性和灵活性，能够根据环境的变化自主调整行为，甚至能够与其他 Agent 进行协作，共同完成复杂的任务。它无需持续人工干预，可独立完成任务，并且能够在遇到问题时灵活调整策略。例如，一个客服 Agent 能根据用户输入判断意图，自主选择回复内容，甚至调用工具解决问题，而无需严格遵循固定步骤。

而 AI Workflow 相对固定和线性，通常是预先设计和定义好的，每个步骤都有明确的输入和输出。虽然可以通过参数调整和规则优化来提高效率，但其灵活性和自主性远不如 AI Agent。遇到流程外的问题时，它可能会出现卡壳的情况。例如，传统的工单系统在面对流程外的问题时，可能无法有效处理。

3.2、决策能力

AI Agent 内置决策逻辑，可实时评估并选择最佳路径。它能够基于感知到的信息进行复杂的推理和决策，综合考虑多方面因素生成新策略。例如，在库存管理中，Agent 会根据供应商报价、物流时效、促销计划等选择最优补货方案。

AI Workflow 则通常不具备自主决策能力，完全依赖流程设计。它主要做“判断题”，即判断是否触发某环节，而不能像 AI Agent 那样进行“论述题”式的综合决策。

3.3、学习能力

AI Agent 可通过强化学习等方式自主进化，能够从环境中学习，并通过不断优化其策略来提高性能。例如，某证券公司的 Agent 在 3 个月内将交易策略胜率从 51% 提升至 67%。

AI Workflow 的升级通常需要人工重写规则，其学习能力相对有限。它难以根据新的情况自动调整流程，需要人工干预来进行改进。

3.4、成本结构

AI Agent 初期投入大，因为它需要进行复杂的训练和配置，但边际成本趋近于零。一旦训练完成并部署，它可以独立运行，减少人力运维成本。例如，在某些场景下，Agent 初期训练耗时 3 个月，上线后全年运维仅需 2 人。

AI Workflow 开发快、成本低，但人力运维成本高。它通常可以快速上线，但在遇到异常情况时，可能需要较多的人力来进行处理。例如，某银行反欺诈 Workflow 2 周上线，但每天需 10 人处理异常案例。

4、AI Agent 和 AI Workflow 的应用场景对比

4.1、AI Agent 的应用场景

• 1、智能客服：能够理解客户多样化的需求，灵活调用知识库，提供个性化服务。例如，在电商、银行等行业的客服系统中，AI Agent 可以快速解答用户的常见问题，处理订单查询、产品推荐等任务。
• 2、智能家居：根据用户习惯、环境变化自适应调节家居设备。如智能恒温器可以根据用户的生活习惯和天气预测调整室内温度，智能音箱可以通过语音指令控制灯光、电视等设备。
• 3、自动驾驶：实时感知路况，做出驾驶决策，确保行车安全。自动驾驶汽车中的 AI Agent 通过多种传感器感知路况、交通信号等信息，决策行驶路径和速度等，控制汽车的行驶操作。
• 4、金融交易：分析市场行情，自主进行投资决策。AI Agent 可以实时分析金融市场数据，包括股票价格、汇率、利率等，根据预设的策略自动执行高频交易，实现盈利或风险控制。
• 5、医疗诊断：综合分析病患数据，辅助医生诊断决策。通过分析大量的医疗数据，AI Agent 能够帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案，并提供个性化的健康管理建议。

4.2、AI Workflow 的应用场景

• 1、企业流程自动化：如财务处理、人事审批、采购管理等。通过 AI Workflow 可以实现这些流程的自动化和智能化，提高工作效率和准确性。例如，自动化的财务报销流程可以减少人工操作，提高报销速度。
• 2、制造业质检：标准化的产品质量检测流程。利用 AI 技术进行产品质量检测，确保产品质量的一致性和稳定性。例如，在生产线上，AI Workflow 可以自动检测产品的外观、尺寸等参数，判断产品是否合格。
• 3、数据处理：数据清洗、转换、分析的流水线作业。AI Workflow 可以自动处理大量数据，提高数据处理的效率和准确性。例如，在大数据分析中，AI Workflow 可以完成数据的采集、清洗、转换和分析等任务。
• 4、文档处理：自动化的文档分类、提取、归档。可以根据预设的规则对文档进行分类、提取关键信息并进行归档，提高文档管理的效率。例如，在企业的文档管理系统中，AI Workflow 可以自动对合同、报告等文档进行分类和归档。
• 5、医疗影像分析：标准化的医学图像处理和分析流程。AI Workflow 可以对医学影像进行自动分析，辅助医生进行诊断。例如，对 X 光、CT 等影像进行分析，检测病变情况。

5、AI Agent 和 AI Workflow 的性能、可靠性和用户满意度对比

5.1、性能对比

从执行任务的效率来看，在处理结构化、重复性任务时，AI Workflow 通常具有较高的性能。因为它的流程是预先定义好的，能够按照固定的步骤高效地完成任务。例如，在数据处理和文档处理等场景中，AI Workflow 可以快速地完成任务。

而 AI Agent 在处理复杂、不确定性任务时，表现出更好的性能。它能够根据环境的变化自主调整策略，灵活应对各种情况。例如，在智能客服和自动驾驶等场景中，AI Agent 可以更好地满足用户的需求。

5.2、可靠性对比

AI Workflow 的可靠性较高，因为它的流程是固定的，结果具有可预测性。只要按照预设的规则执行，通常能够得到稳定的结果。例如，在企业流程自动化中，AI Workflow 可以确保财务处理、人事审批等流程的准确性和稳定性。

AI Agent 的可靠性相对较低，尤其是在复杂环境中。由于它的决策是基于模型和算法，可能会出现错误的判断和决策。例如，在自动驾驶中，AI Agent 可能会受到传感器故障、环境变化等因素的影响，导致决策失误。

5.3、用户满意度对比

在一些对个性化服务要求较高的场景中，AI Agent 能够提供更好的用户体验，从而获得较高的用户满意度。例如，在智能客服中，AI Agent 可以根据用户的需求提供个性化的服务和解决方案，满足用户的个性化需求。

而在一些对效率和稳定性要求较高的场景中，AI Workflow 更受用户青睐。例如，在企业流程自动化中，用户更关注流程的高效执行和结果的准确性，AI Workflow 能够满足这些需求，从而获得较高的用户满意度。

6、结论

AI Agent 和 AI Workflow 在人工智能领域都具有重要的地位，但它们各自具有独特的特点和适用场景。AI Agent 具有高度的自主性和灵活性，适合处理复杂、不确定性任务，能够提供个性化的服务；而 AI Workflow 具有固定的流程和较高的可靠性，适合处理结构化、重复性任务，能够提高工作效率和稳定性。

在实际应用中，应根据具体需求和场景选择合适的技术方案。对于需要创造性解决方案、环境复杂多变的场景，如跨境电商的供应链管理、市场营销策略生成等，AI Agent 可能是更好的选择；而对于流程高度标准化、容错率低需强控制的场景，如制造业质检、财务报销等，AI Workflow 则更为合适。同时，随着技术的发展，AI Agent 和 AI Workflow 也在不断融合，未来可能会出现更多结合两者优势的解决方案，为各行业带来更大的价值。