Workflow与Agent的本质差异正在重塑AI时代的效率革命。前者是严格执行SOP的工业流水线，后者则是具备环境感知能力的AI决策者。本文通过技术架构与场景落地的双重视角，带你穿透概念迷雾，掌握自动化工具选型的黄金法则，并揭示Agentic Workflow这一融合趋势如何重构业务逻辑。

随着 DeepSeek 和 Manus 的爆火。大家都在聊“自动化”，都在聊“提效”，但很多朋友在问：

“虽然都在干活，但工作流（Workflow）和智能体（Agent）到底有啥不一样？”

是新瓶装旧酒，还是真正的技术跃迁？

其实，如果把系统比作一家公司，Workflow 是“流水线上的严谨工人”，而 Agent 则是“懂得随机应变的业务经理”。

今天，我们从技术实现和应用场景两个维度，帮你彻底理清这两个概念。

一、核心：剧本 VS 演员

在深入技术之前，我们先用一个最直观的例子：

工作流（Workflow）是“剧本”

它是一个已经写好的 SOP（标准作业程序）。第一步做什么，第二步做什么，如果有异常怎么办，全都在代码里写死了。

关键词：确定性。 它的任务就是由始至终，精准执行。

智能体（Agent）是“演员”

它拿到的只是一个“目标”（比如：逗观众笑）。至于怎么演、中间观众起哄怎么应对、忘词了怎么圆场，全都在于它的大脑（AI 模型）现场决策。

关键词：适应性。 它的核心是感知环境，自主规划。

二、技术维度：控制权在谁手里？

作为开发者或产品经理，我们需要理解两者在“底座”上的不同：

1. 控制逻辑：If-Then VS 目标导向

Workflow 派：规则驱动

它的背后是一张有向无环图（DAG）。

逻辑： “如果 A 发生了，就执行 B；否则执行 C。”

局限： 遇到开发者没写进去的情况，程序通常会报错或卡死。

Agent 派：大模型推理

逻辑： “我的目标是解决这个问题。现在的环境是 X，我有工具 Y 和 Z，我觉得先用 Y 试一下比较好。”

优势： 它具备“感知-决策-行动”的闭环能力，能处理未知的变量。

2. 技术栈差异

三、应用维度：什么时候用什么？

技术没有高低，只有适不适合。在实际业务中，选型很关键。

场景一：容错率极低、流程固定的任务

请选 Workflow

比如“财务报销流程” 或 “代码自动化部署（CI/CD）”。 你绝对不希望 AI 跟你“即兴发挥”。审批必须先经过主管，再经过财务，最后打款。每一步都必须严格合规，不能有任何“幻觉”或偏差。

场景二：需求模糊、环境多变的任务

请选 Agent

比如“私人旅游顾问” 或 “智能客服处理投诉”。 用户的需求是千奇百怪的：“我想去个暖和的地方，也就是下周，预算别太高。” 这种任务没法写死代码。Agent 需要先搜索天气，再查机票，结合用户画像推荐，甚至还要根据用户的反馈实时调整方案。

四、未来的趋势：Agentic Workflow

看到这里，你可能会问：“难道我要么选 A，要么选 B 吗？”

成年人的世界，当然是全都要。

目前的行业最佳实践，正在走向融合—Agentic Workflow（带脑子的工作流）。

1. 用 Workflow 做骨架： 保证核心业务逻辑的稳定、可控、合规。
2. 用 Agent 做肌肉和大脑： 嵌入在流程的某些节点中，负责处理复杂的非结构化数据或进行灵活判断。

真实案例：

我们在做一个“简历筛选”时，原本是用 Workflow 写死的：收简历 -> 关键词匹配 -> 自动初筛。但后来发现无法判断项目经历的真实含金量。于是，我们在“初筛”这个节点引入了 Agent。流程依然固定，但在判断这一步，Agent 会像面试官一样结合上下文分析候选人的技术潜力。

结果：既保证了筛选的速度（Workflow），又具备了识别人才的“慧眼”（Agent）。

最后总结一下：

• Workflow 是蓝图，提供秩序和效率，它是数字化转型的基石。
• Agent 是执行者，提供智慧和灵活性，它是智能化升级的引擎。

在 AI 时代，两者的界限正在模糊。如果你正在搭建应用，不妨试着问自己：

“这一步，我是需要它绝对听话（Workflow），还是需要它帮我动脑子（Agent）？”

想好了这个问题，你的架构设计就成功了一半。