Workflow 和 Agent 有什么区别?

考查重点:预设流程与动态决策。Workflow主要由程序预设执行路径,Agent根据任务状态和反馈选择下一步;固定订单流程可编排,开放故障排查可动态调用工具

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参考答案

核心回答

Workflow 和 Agent 的主要区别是谁来组织任务的执行过程。

  • Workflow 由开发者预先设计主要步骤和转移规则,模型可以在节点里做分类、生成或评价。它也能分支、并行和循环,只是这些处理路径由程序约束。
  • Agent 由模型结合目标和执行反馈,持续决定使用什么工具、还需要查什么、何时结束。程序仍会限制它的工具、权限和调用预算。

例如写一份市场报告,按预设来源检索、生成、审核,属于工作流;如果需要模型发现资料冲突后,判断应该补查哪个时间段、换什么来源,就适合引入 Agent。前者更容易约束路径和排查问题,后者能处理难以提前列全的调查过程,但也增加了成本和执行的不确定性。

实际项目可以组合使用:工作流控制固定步骤和审核,Agent 处理其中需要根据新证据调整行动的部分。

同一份市场报告,可以怎样实现?

以“小米 SU7 市场分析报告”为例,假设要求覆盖产品价格、用户反馈和竞品对比。

用 Workflow: 程序规定先检索指定来源,再生成草稿,然后检查三项内容是否齐全;缺哪一项,就按预设规则补查对应材料,最后审核输出。模型可以判断“竞品价格这一项不完整”,但后面进入哪个补查节点、最多执行几轮,由开发者设计的控制结构决定。

用 Agent: 给模型报告目标、可用工具和执行边界,由它判断当前最缺什么。假设搜索结果中两份价格资料相互冲突,模型先查发布日期和车型版本;发现材料来自不同时间,就补查同一时点的价格。资料齐了但草稿难读,下一步可能直接重排结构,不再继续搜索。关键在于反馈改变了调查动作。

这两种实现针对同一份报告需求,资料冲突是假设情形。区别在于开发者是否预先规定了主要处理路径,还是让模型围绕目标持续组织行动。例如“模型分类后从三条预设路线里选一条”,通常仍算路由工作流;把调查过程交给模型,让它决定接着查证、换工具或结束,才更接近这里讨论的 Agent。实际系统的自主程度可以介于两端。

比较项 Workflow Agent
控制方式 预先设计步骤与转移规则 模型在允许范围内决定动作和继续条件
更合适的任务 输入类别、输出要求、处理路线稳定 后续调查依赖中间证据,难以列全路线
主要代价 新情况可能要补节点和规则 路径更易变化,可能重复查找或提前结束
验证重点 节点结果、分支、回退及异常出口 还要看工具选择、无效循环和任务总成本

这里的“路径由程序约束”,不代表每次输出都相同。工作流节点里如果调用模型,生成内容或分类结果仍可能变化;预设的“评价后修改”循环也能根据反馈纠错。因此,输出有变化或会纠错,都不足以单独证明系统是 Agent,仍要看主要行动怎样被选择和组织。

固定流程里,怎样放入动态调查?

仍以这份报告为例,可以把报告要求确认、资料验收、写作和最终审核固定下来,只把“根据已有证据补查资料”交给 Agent。模型能在调查阶段决定搜索词、来源和补查顺序,但不能因为自己宣布调查完成,就跳过后面的验收。

flowchart TD
    S[确认报告范围与验收要求] --> A
    subgraph I[动态调查阶段]
        A{模型依据证据决定下一步} -- 继续查证 --> T[执行搜索或读取工具]
        T -- 结果回填 --> A
    end
    A -- 提交材料 --> G{按约定检查材料}
    G -- 满足要求 --> W[撰写报告并审核]
    G -- 仍有缺口 --> H[返回缺口或交人工处理]
    A -- 缺信息且无法推进 --> H
    A -. 应用触发预算上限 .-> H

交接时应返回已核验的事实、对应来源、数据时间与版本,以及未解决的问题,而不只是一段“调查已完成”。比如两条价格仍来自不同车型或日期,就不能直接交给写作节点当作同口径数据;能用字段规则检查的先由程序检查,需要判断证据是否支撑结论的再交给评价节点或人工。

这里有两个不同的判断:Agent 决定“是否还要继续查”,外层流程决定“这些材料能否进入下一步”。预算耗尽时带着缺口退出,也属于受控结束,不代表任务通过验收。这样既保留动态调查能力,又能定位问题究竟出在检索、证据整理还是写作阶段。

追问

用了 LangGraph,是不是就是 Agent?

不是。LangGraph 的 State 保存资料和草稿,Node 执行检索或写作,Edge 控制去向,它可以承载上述两种实现。框架解决“怎么组织执行”,系统把多少决策权交给模型,才决定它的行为特点。

模型能拆分子任务,就一定是 Agent 吗?

不能只看有没有“规划”。例如模型根据主题列出三到五个章节,程序把各章分派给同一种写作节点,全部完成后统一汇总,这仍可以是“规划、分发、汇总”的工作流:章节数量和内容可变,主要执行结构仍由程序规定。若调查者还能根据工具反馈持续改变查证动作,再进一步讨论这一部分的自主程度。面试中应讲清楚模型具体控制了什么、哪些步骤仍由程序保证,而不是只凭“有规划”给整个系统贴标签。

单 Agent、多 Agent 又怎么区分?

这是另一维度。单 Agent 可以使用多个工具;多 Agent 进一步拆分角色、上下文和调度职责。比如研搜项目由主智能体统筹网络、数据库、知识库三个助手,拿到结果后再判断是否继续查。这样做适合各角色需要独立上下文或不同工具权限的情况,但也增加交接和汇总成本。多个模型固定并行写作再汇总,整体仍可能主要是工作流;只是复用模板、检查清单时,单 Agent 加按需加载的 Skills 就可能够用。

如果需求既有固定步骤,又经常出现新情况,怎么选?

先保留固定骨架,把无法穷举的部分开放给 Agent。例如报告格式和发布审核固定,中间调查允许动态选工具。再拿同一组报告任务比较:结论有没有依据、是否漏项、需要多少人工修改、总耗时和费用如何。只有动态部分带来实际收益才扩大范围,并为它设置调用预算和失败出口;耗尽轮数意味着需要退出或接管,不意味着报告合格。

对应教程

参考资料

  • 国内:小林面试笔记:Workflow、Agent、Tools 的概念与区别:参考三者可相互嵌套的解释,把“固定骨架加动态节点”展开为有明确交接与验收的报告流程;预设路径不等于模型输出完全确定。
  • 国内:JavaGuide:AI Agent 核心概念:参考读取状态、选择动作、写回结果的运行循环,说明调查动作怎样随新证据改变,以及预算退出与任务完成的区别。
  • 国内:AgentScope:Routing:结合结构化分类和工具调用两种路由实现,说明局部节点的实现方式不能单独决定整个系统属于 Workflow 还是 Agent。
  • 国内:Datawhale:智能体经典范式构建:参考 ReAct 的动作、观察和循环上限,解释工具返回必须进入后续决策,而非只完成一次任务拆分。
  • 国外:Anthropic:Building effective agents:采用预设流程与动态控制的架构区分,以及组合使用、按任务收益增加复杂度的思路;编排者动态拆分子任务的示例也说明“有规划”不足以单独分类。
  • 国外:LangGraph:Workflows and agents:结合路由、编排者与工作节点、评价改进循环的实现,对比“任务内容可变”与“主要执行结构预设”,并核对框架可承载两类系统。

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