企业官网建设流程全解析

本文从Anthropic的《Building Effective Agents》出发，深入解析了Agent与Workflow的本质区别，强调控制权归属的核心差异。通过实例分析，揭示了不同场景下如何选择合适的工作模式，并总结了Workflow的常见模式，如提示链、路由、并行等。此外，还探讨了Agent的工作原理及其适用场景，强调简单方案优先的原则。最后，文章指出了常见误区，如将“智能/自主”当作判定标准等，旨在帮助读者更好地理解和应用大模型技术。

聊 AI Agent，几乎绕不开 Agent 和 Workflow 这两个词，很多人能说上几句，但被面试官追问细节就露馅了。

开始之前，先抛几个面试里的高频问题,你可以先想想:

• Agent 和 Workflow 的本质区别是什么?
• 写个 if-else 调用大模型三次,算 Agent 还是 Workflow?
• Workflow 有哪些常见模式?
• 什么时候该用 Agent，什么时候不该用?

如果这几个问题你都能答上来，说明你对这两个概念是真的理解到位了。

一、标准答案参考

Agent 和 Workflow 的本质区别，在于执行任务的控制权在谁手里。

Workflow(工作流)：大模型和工具是通过预先写好的代码路径被编排起来的，决策是写代码的人提前做完的，大模型只是被塞进某个环节干一件具体的活。

Agent(智能体)：大模型动态地规划任务的流程、自己决定如何使用工具、自己控制怎样完成任务，决策权交给了模型。

注意：这个定义里没有提「谁更智能」，也没有提「谁用的工具更多」，差别只有：决策是谁做的。

所以回到面试题里那个坑：你写个 if-else 调三次大模型，哪怕调一百次、用十个工具，只要分支是代码里写死的，它就是 Workflow，因为判定标准不是复杂度，是控制权的归属。

二、为什么要区分这两个概念?

因为很多人或者团队一上来就想做 Agent，觉得越自主越高级，结果踩一堆坑。

Anthropic 把这两者统称为agentic systems(智能体系统)，Agent 和 Workflow 只是智能体系统的两种不同形态，中间还有其他过渡形态，区分它们的意义在于：它们的代价和适用场景完全不同。

• Workflow

路径固定，所以给你「可预测」和「结果稳定」，所以非常适合在生产环境使用

• Agent

路径不固定，换来了灵活，但代价是更高的成本(要跑很多轮)、更高的延迟，以及误差会放大。

如果搞不清这个区别，可能就会在该用 Workflow 的地方硬上 Agent，既烧钱又不稳定。

三、Workflow 有哪些常见模式?

Workflow 的执行路径，相当于是提前画好的一张图，Anthropic 总结了几种典型模式:

1、Prompt Chaining(提示链)

把任务拆成几个固定步骤，前一步的输出喂给后一步。比如先写文案、再翻译；或者先列大纲 → 检查大纲是否合格 → 再照大纲写正文，中间还能增加固定的检查点，如果不合格就拦下来。

适合：任务能拆成固定子步骤的场景。

2、Routing(路由)

先分类，再把输入分发到专门的处理流程中。例如客服场景最典型的退款、技术支持、普通咨询，各走不同的下游 Prompt 和工具。

技巧：简单问题用便宜的小模型，复杂问题才上更强的大模型。

3、Parallelization(并行)

同一个任务拆成几块同时跑，或者同一件事跑多遍再汇总。比如内容审核，一个模型负责回应用户，另一个专门盯违规内容，这种方式比让一个模型既当运动员又当裁判效果好。

4、Orchestrator-Workers(编排者-执行者)

一个中心模型把任务拆开，分给若干执行模型，再汇总结果。

讲到这里，边界开始模糊了，这种模式看起来已经很「智能」，它和并行最大的区别在于，子任务不是预先定义的，而是中心模型根据具体输入临时决定的。这个「临时决定」的动作，其实已经很接近 Agent 了。

5、Evaluator-Optimizer(评估-优化循环)

一个模型生成结果，另一个模型评估并给反馈，循环往复，直到达标。

适合有明确评估标准、且反复打磨确实有价值的任务，比如文学翻译。

四、Agent 是怎么工作的?

Agent 其实就是「大模型带着一套工具，根据环境反馈，在一个循环里不断做决策」，具体过程如下：

1. Agent 接到任务(来自一条指令，或一段交互对话);

2. 任务明确后，它自己规划、独立执行;

3. 每一步都从环境里拿到「相关信息」，例如工具调用的结果、代码运行的反馈，判断自己走到哪了、对不对;

4. 任务遇到阻碍或到了固定检查点，才回来找人确认;

5. 任务完成就停止，或者预设一个最大轮数兜底，免得死循环。

正因为 Agent 这么自主，所以工具设计就格外重要。

适合 Agent 的场景：开放式问题，人根本预测不了要几步、没法把路径写死，而且你对模型的判断力有基本信任。

典型例子就是编程 Agent(改多个文件解决 GitHub issue)和 Computer Use(让模型操作电脑完成任务)。

五、到底该用 Agent 还是 Workflow?

这是我很想强调的一点，因为它有点反直觉，Anthropic 的态度非常克制:能用简单方案就别上复杂的，能不做 Agent 就别做。

一个可以直接背的选择标准:

• 任务定义清晰、步骤能拆干净→ 用 Workflow，因为它稳定可控;
• 任务开放、步数不可预测、路径没法写死→ 才考虑 Agent，换它的灵活;
• 很多场景连 Workflow 都不用搭，单次大模型调用 + 检索 + 几个示例,优化到位就够了。

Anthropic 的原文有句话很值得我们学习：成功不是搭建最复杂的系统，而是搭建最合适的系统。复杂度只有在能被证明确实带来更好结果时，才值得加。

六、常见误区

误区一：把「智能/自主」当判定标准。

错，判定标准是控制权，路径是代码写死的(Workflow)，还是模型运行时动态决定的(Agent)。

误区二：认为两者是对立的。

不是对立，是智能体系统的不同形态，真实生产系统往往是把多种模式组合起来混用的，中间的 orchestrator-workers 就是很好的过渡形态。

最后

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