“ 智能体和工作流是大模型应用的一体两面，其两者既有区别也有联系，更多的是相辅相成。”
Agent智能体和workflow工作流是人工智能领域非常重要的两个概念，很多人弄不清楚智能体和工作流的区别，甚至会认为它们是一回事。所以，今天我们就来讨论一下智能体和工作流的区别与联系。
智能体与工作流
Agent——智能体
Agent智能体是大模型应用场景中一个非常重要的方向，也有很多人认为其是通向AGI——通用人工智能的必经之路；智能体从技术实现上来讲，就是LLM+Prompt+Tools，简单来说就是让大模型使用工具去完成其本身无法完成的事情。
但从理论上来讲，AI Agent是一种能够自主感知环境、做出决策并采取行动的智能实体；其一般具有以下几个特点：
-
自主性：能够独立完成任务，无需人类直接干预。
-
感知能力：通过传感器或数据输入感知环境信息。
-
决策能力：基于感知到的信息进行分析和判断。
-
行动能力：执行具体的任务或操作。
AI Agent可以应用于多种场景，如对话系统、机器人、推荐系统等。例如，在对话系统中，AI Agent通过自然语言处理技术理解用户意图，并根据预设的逻辑或外部工具完成任务。此外，基于大型语言模型（LLM）的AI Agent近年来也得到了广泛应用，它们能够利用外部工具解决复杂问题。
在之前的文章中一直说从“人”的角度去理解大模型和智能体，大模型就是一个会思考的人，给它配置工具它就可以独立完成任务。
workflow——工作流
AI Workflow是一种预定义的、线性的任务执行流程，旨在自动化和优化特定业务流程。它通常由一系列步骤组成，每个步骤按照既定顺序执行，以完成复杂任务。例如，在企业流程自动化、财务管理和数据处理等场景中，Workflow通过标准化流程提高效率。
本质上来说，工作流就是一种流程化的工作方式，第一步干啥，第二步干啥，第三步干啥等等；因为在某些应用场景中，系统的执行流程都是固定的，因此使用工作流可以更好地处理这种业务；比如说流水线就是典型的工作流的方式。
Workflow的特点包括：
- 固定性：流程固定且明确，适合标准化，重复性高的任务
- 稳定性：执行过程稳定可靠，易于监控和管理
- 模块化：各组件功能独立，便于添加新工具或能力
Workflow引擎是其核心组成部分，负责解释、执行和管理整个工作流的运行。
所以，从上面可以看出什么？
智能体和工作流的主要区别是，智能体是一个能够独立决策的系统，而工作流是一个标准化固定流程的系统；工作流没有自主决策功能，这就是智能体和工作流最本质的区别。
当然，智能体和工作流并不是顾此失彼的关系，其在某些场景下可以合并使用；由于目前的智能体技术尚不够成熟，因此会存在各种各样的问题，特别是在长链路的执行过程中，智能体的稳定性要大打折扣，因此这时可以把工作流引入到智能体系统中，以此来提升智能体的稳定性。
但随着智能体技术的发展，其功能和稳定性会逐步得到提高；这时工作流在智能体系统中的比重可能会下降；但这并不意味着工作流就完全丧失了其价值。
Workflow将继续优化其模块化和可扩展性，以适应不断变化的业务需求。未来的发展方向包括：
- 智能化增强：通过引入AI Agent，将workflow从简单的规则执行转变为动态优化的智能流程
多Agent协同：多个Workflow节点之间可以协同工作，形成复杂的业务流程。 - 低代码/无代码开发：通过可视化工具简化workflow设计，降低开发门槛
-
当然，作者个人认为随着技术的发展智能体和工作流可能会逐渐走向融合，这时智能体和工作流的界限可能就不会那么明显了；但从成本的角度考虑，工作流的成本要远小于智能体，因此，工作流的作用在某些情况下是智能体所无法取代的。
（文：AI探索时代）