agent和workfolw有什么区别？两种不同的自动化范式

agent智能体和Workflow已不是存在于技术层面，随着大模型和ai软件的发展，许多工作流和智能体早已深入人们的日常生活和工作。就拿Workflow来说，就像一条精准定制的铁轨，引导列车从A站点直达B站点，但用户的诉求如果不是去B站点，那么火车就会抛锚。而Agent面对客户的问题，第一步就会分析理解客户的核心诉求，然后规划可能的路径，最后结合用户画像提供个性化方案，最后执行调用知识库获取策略，再计算核对方案，定制针对性的建议。本文将针对企业数字化过程中的两个流派，为大家彻底分析Agent和Workflow之间的差异，让企业能真正构建一个高效灵活的系统。

一、Agent和Workflow的定义

（一）Workflow：流程驱动自动化

Workflow（工作流）是一种将预先定义好的业务流程过程进行自动化执行和监督，侧重于任务和任务之间的顺序以及关系。相当于如果-那么的规则，流程中的决策都需要事先被设计好。

（二）Agent：目标驱动的自主系统

Agent（智能体）是一个能在环境中为实现更高目标二自主感知、规划、决策以及行动的软件体。侧重于目标最终达成。核心的逻辑是自主规划实现目标的步骤、执行行动并观察结果，动态调整直至目标达成。

二、Agent和Workflow的区别

（一）设计层面

Workflow的构建核心需要流程模型，开发者需要绘制完整的分支图，包含所有可能性和判断，如果出现异常情况可能就无法预判。

Agent构建而核心是为智能体配备大脑理解能力（大模型）、工具似乎用能力（调用服务）、记忆能力和反思能力，重点在于设计决策和规划的逻辑。

（二）灵活性

Workflow：擅长处理重复性高、模板化强的流程，如果输入的内容和预期情景偏离，那么流程就会出现错误或者中断，需要人为继续干预。

Agent更加灵活，在模糊和开放性的输入需求下，根据环境来动态思考、反思，比如说调用某个工具失败，它会尝试其他方法继续完成目标。

（三）复杂性

Workflow更擅长重复性以及有规律的工作，对于更加复杂或者多变的场景，几乎无法应对，所有的决策都要依赖于设计者提前设置好的规则，无法对未知的场景进行判断。

Agent则是利用大模型的推理能力，能够对未曾预见过或者复杂的场景进行预判和决策，比如说理解客户诉求中的微妙情绪以及多样诉求点，并规划和执行步骤，达成目标。

（四）记忆能力

Workflow一般有流程实例状态，但是仅限于流程之内的变量传导，对于上下文的理解能力缺少。

Agent拥有短期以及长期记忆，能够记住多轮对话的上下文，对于用户偏好以及历史有深度记忆。

（五）人机交互模式

Workflow采用的是表单填写或菜单选择式的交互方式，系统作为主导者；

Agent采用的是自然语言对话沟通，用户用自然的方式提出诉求，智能体作为朋友去推进。

三、Agent和Workflow的应用场景

（一）Workflow通常在高度确定性和重复性的场景使用，比如采购、报销、请假行政审批；数据流水线抽取和清洗；动作顺序严格固定的物理工业生产线控制；标准的问答客服响应。

（二）Agent可以在不确定性、需要预判和灵活的场景使用，如处理复杂客户服务和销售，应对客户的情绪诉求；回应管理者的探索和开放式问题，并进行智能分析和决策；处理非标准业务，比如特殊合同审批、异常订单处理等，动态完成处理；理解用户模糊指令，作为一个个人助理来使用。

四、Agent和Workflow的选择

（一）Workflow代表的是标准化、自动化以及规模化效率的管理思想巅峰，追求的是管理上的确定性和可预期的过程。

（二）Agent代表的则是智能时代的新追求，通过赋予智能体理解、规划和决策能力，来应对不确定和动态环境，目标在于达成和创造价值。

如果流程100%可预定义，分支可知，优先考虑Workflow；如果需求模糊且多变，需要实时判断力，必须使用Agent。

五、Agent和Workflow的未来关系

在Ai日益发展的时代，两者并不是相互取代，而是走向高效协同，Agent作为具有自主能力的大脑和指挥者，可以调用Workflow作为自己的技能包和肌肉记忆，当有需要的使用，就执行workflow流程。

比如说利用实在Agent处理员工入职流程时，Agent接收用户指令，然后规划目标，对其中标准型强的流程任务，不再自己发明步骤，而是调用一个预先设置好的RPA机器人流程自动化Workflow。

结语

Agent和Workflow的区别，归根结底是企业数字化转型过程中从流程信息化到智能化的标志性。

在未来市场变化日益激烈的环境下，仅仅靠预设好的工作流可能无法满足任务，企业领导者更需要能够自主导航的智能体。

常见问题

Q1：既然Agent更强大，是不是Workflow和RPA过时了？

A1：并非这样，二者是互补与协同关系。Agent擅长“想”（规划与决策），但不擅长“做”（高稳定性的重复操作）。Workflow和RPA是“做”的专家。将RPA封装成Agent可调用的工具，在实现复杂业务自动化时直接调用。实在智能的产品矩阵正是这一理念的体现：用实在Agent进行智能指挥，用RPA和IDP等作为高效、稳定的执行单元。Workflow/RPA不会过时，而是会进化为智能体的“手脚”。

Q2：我们公司有很多现成的Workflow系统，如何向Agent平稳过渡？

A2：推荐 “封装接入，逐步迁移” 的策略。不要推倒重来。

评估与封装：识别现有Workflow中价值高、运行稳定的核心流程，将其通过API或消息队列进行封装，使其成为可被调用的服务。

平台引入：引入实在Agent这类智能体平台，将其与封装好的Workflow服务连接，作为平台的“工具”之一。

场景试点：选择一个现有Workflow处理效果不佳的复杂场景，用Agent平台整合多个封装好的Workflow工具和新的AI能力，构建更灵活的智能体解决方案。

Q3：开发一个Agent比开发一个Workflow要复杂和昂贵得多吗？

A3：初期投入可能更高，但长期看总体拥有成本和价值产出可能更优。开发一个健壮的Workflow需要预判所有异常，在复杂业务中这种预判成本极高，且后续维护（适应业务变化）成本同样高昂。开发Agent的核心是构建其通用能力（规划、工具使用），一次投入可复用于众多场景。尤其是使用实在Agent等低代码平台，可以大幅降低开发门槛。对于多变、复杂的业务，Agent的适应性能避免因业务微调就带来的重开发成本，长期来看更具经济性。

Q4：如何判断业务场景更适合用Workflow还是Agent？

A4：可以用一个简单的 “规则穷举测试” 来判断：

第一步：尝试将业务场景的所有处理规则、所有可能的分支、所有用户的可能输入，用文字或流程图完全写出来。

第二步：如果发现根本无法写全，总有“如果……那就看情况吧”或“如果遇到某种没出现过的情况，需要人工判断”这样的描述，那么该场景一定需要Agent的能力。

第三步：如果能写全，且流程逻辑固定，未来变化可能性低，那么使用Workflow是高效的选择。如果流程逻辑虽然能写全，但极其复杂、分支众多，且经常变化，那么即使能用Workflow实现，其维护成本也会非常高，此时应考虑使用Agent来获得更好的灵活性。