智能体架构设计（4）：智能体和工作流区别

热门资讯 2025年08月01日 20:16 2 admin

聊到AI Agent，有人兴奋得不行："终于可以把那些工作流扔了！"

也有一些人直摇头："Agent太不靠谱，还是工作流稳当。"

两帮人吵得不可开交。

其实，工作流和智能体压根就不是竞争对手。

本喵身边很多技术朋友对这两个概念理解得也挺模糊的。今天就尝试用大白话跟大家解释清楚：

工作流是什么？

就是把一件复杂的事情拆成若干个步骤，然后让机器按顺序执行。

想象一下麦当劳的后厨：

接单 → 烤肉饼 → 夹汉堡 → 装袋 → 出餐。

每个步骤都有严格的标准，不能乱。

代码里的工作流也一样：

用户下单 → 检查库存 → 扣减库存 → 生成订单 → 发送确认邮件

每一步该干什么、什么条件下执行、出问题了怎么办，都写得清清楚楚。

这是工作流。

智能体是什么？

给它一个目标，它自己想办法达成。你不用告诉它具体步骤。

就像跟实习生说："帮我把这个客户搞定。"

一个靠谱的实习生会：

先了解客户的背景和需求

查看之前的沟通记录

分析客户的痛点

制定针对性的方案

选择合适的沟通方式

这是智能体的工作模式，从没教他这些步骤，而是自己琢磨出来的。

本质区别在哪？

工作流是"按我说的做"，智能体是"帮我搞定这件事"。

一个是执行机器，一个是问题解决者。

底层逻辑

为什么不一样？

想真正理解两者的关系，得从技术原理说起。

工作流的核心：状态机

学过计算机的都知道状态机是什么。就是定义一堆状态，然后规定在什么条件下从一个状态跳转到另一个状态。

比如订单的状态：

待付款 → 已付款 → 已发货 → 已签收

每个箭头都代表一个明确的条件。收到付款通知，状态就从"待付款"变成"已付款"。

这种模式有个特点：确定性。

同样的输入，永远得到同样的输出。今天处理这个订单是这样，明年处理也是这样。

智能体的核心：概率推理

现代AI智能体基于大语言模型，本质上是在做概率计算。

给它一个问题，它会基于训练数据算出最可能的答案。

是"最可能"，不是"唯一正确"。

同一个问题问几遍，每一次的回答可能都不一样。

有非技术的朋友认为这可能是bug，不是哦，这是大模型的底层决定的：概率推理。

现实世界很多问题本来就没有标准答案。

比如客户抱怨"你们服务不行"，具体指什么？

响应慢？态度差？还是解决不了问题？

而智能体会根据上下文、历史对话、客户画像来推测，然后给出最合适的回应。

两种逻辑的互补

确定性逻辑保证稳定，概率推理提供灵活性。

一个像瑞士手表，精准但僵硬。一个像人类大脑，聪明但偶尔犯糊涂。

但是他们之前的性能差异还是挺大的。

我们看一波数据：

维度	工作流	智能体
处理速度	毫秒-秒级	1-15秒
并发能力	高（每秒上万）	低（每秒几十）
成本	月成本几十-几百元	每调用几分钱-几毛钱
稳定性	高（99.9%）	中等（85%-95%）

1、处理速度

工作流：根据业务复杂度，几毫秒到几秒不等。

简单的数据处理，5毫秒搞定。复杂的审批流程，可能需要几秒钟。

智能体：1-15秒，取决于推理复杂度。

最简单的对话也得"思考"一下，复杂推理需要更多时间。

2、并发能力

工作流：每秒处理几千到几万个请求。

逻辑简单，计算开销小，扩展容易。

智能体：每秒几个到几十个调用。

每次调用都要跑神经网络，计算密集。

3、成本差异

工作流：一个月几十块到几百块。

主要是服务器成本，非常便宜。

智能体：每次调用几分钱到几毛钱。

大模型推理很烧钱，用多了预算扛不住。

4、稳定性

工作流：99.9%以上，除非系统挂了。

逻辑确定，不会有"理解错误"。

智能体：85%-95%，看任务难度。

再牛的模型也会有理解偏差。

这些数据说明什么？

适合的场景完全不同。

什么时候用什么

根据这两年公司内的经验以及本喵个人的一些实践总结：

建议用工作流的场景：

规则明确，不能有歧义（比如财务系统）
高频处理，对速度敏感（比如支付系统）
成本敏感，预算有限（比如创业公司）
法规要求，必须可追溯（比如审计流程）

举个例子：银行转账。

步骤是死的：

验证账户 → 检查余额 → 扣款 → 记账 → 通知用户

不能有任何"智能发挥"，出错了是要背大锅的。

建议用智能体的场景：

需要理解自然语言（比如客服对话）

输入格式不固定（比如邮件处理）

需要创造性思维（比如内容生成）

个性化要求高（比如推荐系统）

举个例子：智能客服。

客户说："我的东西还没到，很着急用。"

智能体要理解：

客户在查询物流状态

情绪比较焦虑

可能需要加急处理

要给出安抚性回复

这些判断，工作流根本做不了。

建议组合使用的场景：

复杂业务流程（既有标准动作，又有特殊处理）

规模化处理（既要保证效率，又要保证质量）

举个例子：电商售后。

90%的退货申请走标准工作流程就行

但10%的复杂情况需要智能判断，客户说："商品有问题，但我已经用了一个月。"

智能体需要判断：

是质量问题还是使用问题？

是否在保修期内？

客户的历史信用如何？

应该走哪个处理分支？

最后说几句

技术选型的时候，先别着急问"哪个更先进"，要问"哪个更合适"。

工作流擅长确定性执行，智能体擅长不确定性推理。

一个保证不出错，一个保证能变通。

理解了这个本质，你就不会在选择的时候纠结了。

我们终将走向一个 流程自动化 + 智能决策 深度融合的时代：标准部分由工作流保障稳定，复杂场景由智能体提供弹性处理能力。

希望这篇文章能让你少踩几个坑。

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