Agent 和 Workflow 在构建 AI 应用中起到重要的作用。两者的核心差异在于流程的控制权与确定性：Agent 按场景动态执行，Workflow 按既定流程执行。构建 Agentic 系统很难使用单独的技术架构实现，需要两者相互融合来构建高效稳定的业务系统。
Agent
Agent 具备自主决策能力。Agent 有自己的目标、判断力和行动能力，依靠 LLM 的推理和 function calling 能力能够具备感知-决策-执行-反馈闭环能力。可以把它看作一个员工，知道要做什么，也知道怎么做，也会根据环境变化调整策略。Agent 适合开放的环境，适合通用、动态、难以预测的任务。
比如，你让一个客服 Agent 处理用户投诉。它不会机械地执行“收到消息→回复模板”这样的固定步骤。它会先理解用户情绪，判断问题类型，再决定是转人工、查订单，还是直接道歉补偿。比如淘宝的智能客服，就能够理解客户的语气、情绪，必要时可以在授权范围内自主决定退款。
Agent 适合处理模糊、多变的任务。比如市场调研。你告诉它“找出最近三个月关于 AI 芯片的行业动态”，它会自己决定去哪些网站爬数据、如何筛选信息、怎样组织摘要。过程中可能发现新线索，临时调整方向。
Agent 的弱点是确定性，无法精确预测它下一步会做什么。在需要严格合规或高一致性的场景里，尤其是很多 B 端业务，比如报销审批，一旦充分发挥灵活性可能带来不可预期的后果。
Workflow
Workflow 通常具备明确的、预先编排的任务路径，通过定义好的流程、步骤与工具链实现特定目标。是一条预设好的路径，每一步做什么、由谁做、输出什么，都提前定义的清清楚楚。就像工厂流水线，零件从 A 工位传到 B 工位，顺序固定，节奏可控。Workflow 是预编排的标准化流程。
典型的 Workflow 长这样：用户提交申请 → 系统验证格式 → 主管审批 → 财务打款 → 发送通知。每个环节都有明确输入输出，失败就卡住或回滚。没人能跳过步骤，也没人能临时加戏。
Workflow 的优势在于确定性，无论细节如何变化，整个的执行过程都在设计阶段明确定义，会给人安全感。问题在于复杂多变的需求为固化的 Workflow 带来了压力，由于缺乏适应性，甚至在迭代一段时间后不得不破坏 Workflow 的最初设计。
这里不得不提一下低代码，很多 Workflow 平台面临低代码一样的问题：简单的需求没必要，复杂的需求做不了，哈哈哈。
Agentic Workflow：混合架构的终极形态
别试图用单一模式解决所有问题。正如吴恩达教授所言，2024-2026 年是 AI 从‘对话’走向‘行动’的关键期，而 Agentic Workflow 正是实现这一跨越的工程化基石。
传统的 Workflow 是“代码驱动（Code-Driven）”的，路径由开发者写死；传统的 Agent 是“模型驱动（LLM-Driven）”的，路径由模型实时生成。而 Agentic Workflow 是一种混合范式。
核心在于把稳定的部分交给 Workflow，把变化的部分交给 Agent。
比如一个内容审核系统，整体流程可以是 Workflow：用户提交 → 初筛 → 人工复核 → 发布。但“初筛”这个环节，完全可以嵌入一个 Agent。这个 Agent 的任务很明确：判断内容是否违规，输出“通过/不通过/需人工”。
反过来也行。一个销售 Agent 在跟进客户时，遇到签约环节，自动触发一个标准 Workflow：生成合同 → 发送电子签 → 归档。Agent 不参与具体操作，只负责推进到这个节点。