先说结论
AI 工作流按预定义代码路径执行；AI Agent 则由模型根据目标、上下文和工具动态决定下一步。规则自动化最可预测，工作流适合边界清晰的多步骤任务，Agent 适合需要灵活判断的开放任务。
读完你会得到
- 用控制权而不是营销名称识别 Agent。
- 按任务不确定性选择自动化、工作流或 Agent。
- 理解复杂度增加后评测与安全要求为何同步上升。
Anthropic 把 workflow 定义为由预定义代码路径编排模型与工具，把 agent 定义为由模型动态决定过程和工具使用。这个区分比产品命名更适合做架构决策。
三种方式的本质差异在“谁决定下一步”
| 方式 | 下一步由谁决定 | 优势 | 代价 |
|---|---|---|---|
| 规则自动化 | 固定规则 | 稳定、便宜、易审计 | 难处理表达变化与模糊输入 |
| AI 工作流 | 预定义流程，局部由模型处理 | 可控且能处理非结构化内容 | 流程外情况需要显式设计 |
| AI Agent | 模型根据上下文动态选择工具与步骤 | 灵活处理开放任务 | 更难预测、评测和治理 |
先从最简单可行架构开始
| 任务特征 | 优先选择 | 例子 |
|---|---|---|
| 规则清晰、输入结构化 | 规则自动化 | 字段校验、定时同步 |
| 步骤稳定、每步可检查 | AI 工作流 | 内容审核、工单分类与回复草稿 |
| 步骤难预先列全、需要动态工具 | AI Agent | 跨资料研究、复杂故障排查辅助 |
| 动作高风险或不可逆 | 工作流 + 人工确认 | 发款、删除、对外正式承诺 |
一个企业 Agent 至少包含这些可观察部分
- 目标与指令
说明任务、边界、禁止事项和升级条件。
- 上下文与知识
提供完成任务所需且有权限的数据。
- 工具
每个工具有明确参数、权限和错误返回。
- 决策循环
模型观察结果并决定继续、换工具、询问或停止。
- 护栏与人工确认
在高风险动作前实施系统级授权。
- 日志与评测
记录轨迹、工具调用、结果和失败类型。
常见问题
聊天机器人就是 AI Agent 吗？
不一定。只进行单轮或多轮文本回复、没有动态选择工具和步骤的系统，更接近对话应用。是否称为 Agent 应看控制流程，而不是界面是否像聊天。
多 Agent 一定比单 Agent 更强吗？
不一定。多 Agent 增加角色分工的同时，也增加路由、交接、状态和评测复杂度。只有单 Agent 在明确评测上受限时，才值得增加架构复杂度。
资料来源与核对说明
文章中的行业定义与技术方法尽量引用官方或标准组织资料；表格、清单和决策框架是基于这些资料形成的编辑性整理，不代表来源机构对本站服务的背书。
- Building effective agentsAnthropic
用于区分预定义路径的工作流与由模型动态决定步骤和工具使用的 Agent。
- Evaluation best practicesOpenAI Developers
用于建立任务级评测：定义目标、收集数据、设置指标、运行比较并持续评估。
- OWASP Top 10 for Large Language Model ApplicationsOWASP Foundation
用于核对提示注入、输出处理、敏感信息泄露和过度代理等常见安全风险。
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