代理与工作流：关键区别和实际权衡

人工智能代理已成为当今科技领域最热门的话题之一，有望实现更智能的自动化和更具适应性的工作流程。然而，随着应用的不断增长，许多人将代理与传统工作流程混淆。两者都旨在简化任务，但它们的运作方式却截然不同——选择错误的方法可能会导致精力浪费或不必要的复杂性。那么，何时应该依赖预定义的工作流程？何时部署代理才是合理的？

本文将帮助您清晰地区分这两者。您将深入了解它们之间的差异，探索引入 AI 代理的利弊，并发现为什么从直接 API 入手通常是构建高效 AI 代理的最清晰途径。

代理与工作流：定义

什么是工作流？

工作流是遵循一系列规则或条件的预定义任务序列。每个步骤都由人工预先设计，确保流程从始至终按预期运行。由于工作流结构化，它们擅长处理重复性、基于规则的任务，而这些任务的稳定性和合规性至关重要。简而言之，工作流强调人为控制、可靠性和可重复性，非常适合那些每次都应以相同方式运行的流程。

什么是 Agent？

代理是一个由语言模型指导自身完成任务流程的系统。代理并非遵循完全预定义的路径，而是根据情况选择采取哪些行动、使用哪些工具以及如何进行调整。这种自主性使代理与工作流有着根本的区别：工作流由人工设计的代码路径编排，而代理则对其执行和工具使用保持控制。简而言之，代理强调适应性、决策能力和自主性，使它们能够处理复杂或不可预测的任务，而这些任务无法简化为静态规则。

工作流和代理是如何构建的？

共同点：增强 LLM 作为基金会

无论是作为工作流还是代理来组织，这两种方法都依赖于相同的基础：增强型大型语言模型。基础 LLM 单独使用可以生成文本，但实际系统需要更多功能。它们可以通过外部功能进行扩展，例如：

• 检索：访问知识库或矢量数据库以获取最新信息中的响应。
• 工具使用：调用 API、运行代码或与外部系统交互以采取文本生成以外的操作。
• 记忆：存储过去的交互，可以是会话内上下文的短期交互，也可以是跨会话个性化的长期交互。

这些增强功能改变了 LLM 使其不仅仅是一个文本生成器：它们使其具备结构化推理、可靠执行和自适应行为的能力。工作流和代理在组织和控制这些功能的方式上有所不同——工作流通过预定义序列，代理则通过动态决策。

实施：

工作流程

1. 基本范式

• 提示链接：将一个任务分解成多个小提示，每个步骤都与下一个步骤衔接。与单个长提示相比，这可以确保更好的控制并减少错误。
• 路由：将不同的输入引导至不同的提示、工具或模型。例如，客户关于账单和技术问题的问题可以分别引导至不同的流程。
• 多LLM 并行化：同时使用多个模型，每个模型专注于一项子任务，然后组合它们的输出。这可以提高效率和准确性，而无需单个模型处理所有任务。

2. 先进的设计

• 协调器-工作者：一个“控制器”模型（协调器）将任务分配给专门的“工作者”模型或工具，协调它们的输出以形成一致的结果。
• 评估器-优化器：一种设计，其中一个模型或组件生成响应，另一个模型或组件对其进行评估或改进。这种迭代反馈循环可以提高质量和可靠性，即使对于复杂的请求也是如此。

经纪人

一、核心能力

• 自主运行 – 代理从人类的指令（一次性命令或交互式对话）开始，然后进行计划和行动，而不需要预先定义每个步骤。
• 推理与规划 – 他们将任务分解为几个步骤，决定下一步要采取什么行动，并选择调用哪些工具或 API。
• 错误恢复 – 与严格的工作流程不同，当工具调用失败或环境返回意外反馈时，代理可以进行调整。

2. 高级架构

• 人在环控制 – 虽然代理可以独立行动，但通常会内置检查点或停止条件，以允许人工反馈或防止失控循环。
• 立足环境 ——持续根据外部现实（例如，代码执行或数据库查询的结果）检查进度。这种“反馈循环”确保代理不会偏离可验证的事实。
• 迭代改进 – 代理可以完善自己的输出，修改计划或尝试其他行动，直到达到目标或触发停止规则。

工作流与代理： 利与弊

在实践中，在工作流和代理之间进行选择只是故事的一部分。真正的问题是如何在不陷入复杂性的情况下实现它们。像 迪菲, 浪链 增加抽象层会使调试变得很痛苦。更透明的方法是从一开始就集成跨不同模型的 API。

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