AI拉呱专注人工智能科技技术。一个关键问题是：人工智能智能体（Agent）与人工智能工作流之间存在哪些差异？二者之间是否真的存在区别？本文是我们代理式人工智能系列的第五篇文章，旨在解答当今人工智能从业者最常困惑的问题之一：

人工智能工作流与人工智能智能体究竟有何不同？难道说它们不都是由系统执行的一系列任务吗？

从流水线到自主性的转变

人工智能工作流类似于装配线：具有可预测性、结构性，但往往较为脆弱。每一步都是预先定义好的。工作流不会质疑自身执行某项任务的缘由，它只是按指令行事。

与之不同的是，人工智能智能体的功能类似于初级同事：它会评估目标、决定使用哪些工具，甚至可能根据执行过程中的观察结果采用完全不同的策略。智能体能够迭代、回溯、重试并优化流程。

举例说明：

• • 工作流可能始终遵循固定流程：用户输入→嵌入→搜索→总结→回应。
• • 智能体则可能做出这样的判断：“输入信息过于模糊，请允许我先澄清。之后我会决定是进行搜索还是直接回答”。

正是这种适应性，使得基于智能体的系统能够推动下一代大语言模型（LLM）应用的发展，其应用场景涵盖从自主研究助手到多工具协调器等多个领域。

什么是人工智能工作流？

人工智能工作流是一系列有组织的任务或操作，用于自动化数据处理、模型执行和响应生成。它类似于工厂流水线，每个阶段都会对数据进行转换并传递到下一步，且始终遵循开发者定义的路径。

若想更好地理解人工智能工作流，可将其比作一条装配线：

你按下一个按钮，随后水开始加热、咖啡被冲泡出来、牛奶被加入，最终你的杯子被装满。每一步都按固定顺序进行，无论你是否需要加糖。

传统的机器学习流水线和推理系统正是如此运作的。它们具有确定性、可重复性，且易于管理。

人工智能工作流的结构

大多数人工智能工作流遵循以下结构：

原始输入→预处理→模型推理→后处理→输出

每个阶段都是预先定义好的，除非进行明确编码，否则不会发生改变。这类工作流最适用于批处理作业、训练流水线、ETL（提取、转换、加载）工作流、定时分析作业和预测API。

目前有一些超级流行的编排工具，例如Airflow、MLFlow、FastAPI、Flask、Perfect、Kuberflow和Dagster。

为了更好地进行编排，我将通过一个简单的人工智能工作流示例，协助大家深入理解。

用Python实现的简单人工智能工作流

    
    
    
  from transformers import pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np

# 导入数据并添加查询内容
document = """Artificial intelligence agents can perform tasks autonomously by observing their environment and acting upon it."""
user_query = "What do AI agents do?"

# 预处理数据以适配上下文窗口
chunks = document.split(". ")

# 对数据进行嵌入并执行检索
vectorizer = TfidfVectorizer()
vectors = vectorizer.fit_transform(chunks + [user_query])
similarities = (vectors[:-1] @ vectors[-1].T).toarray().flatten()
most_relevant = chunks[np.argmax(similarities)]

# 使用语言模型生成答案
qa = pipeline("question-answering", model="distilbert-base-cased-distilled-squad")
result = qa(question=user_query, context=most_relevant)

# 输出结果
print("Answer:", result["answer"])

在这个示例中，你可以看到每一步都为实现特定目的而被清晰定义。

此外，该工作流假定最佳操作流程为：预处理→嵌入→检索→回答。

若你想增加流程变化（例如处理模糊查询或提出澄清问题），则需要使用手动分支逻辑。

这种方式对于简单应用程序而言效果良好，但一旦引入多步骤架构，它就会失去根据用户意图进行规划或回溯的能力。

人工智能工作流会自动执行你已做出的决策。但如果你的系统需要根据实际情况判断下一步操作呢？这正是智能体发挥作用的场景。

什么是人工智能智能体？

人工智能智能体是一种能够感知周围环境、推断自身当前状态或目标，并执行与上下文相关的操作以实现特定结果的系统。与遵循预定路径的人工智能工作流不同，智能体会根据当前情况、反馈或变化的目标做出决策。

为了更易理解，可将人工智能智能体比作私人助理，它会根据你提供的信息开展工作。假设你想预订机票：

你可以说：“帮我预订下周末价格低于200美元的航班。”

私人助理会提出后续问题、查看多个信息来源、比较各种选项，并在情况发生变化时更新计划。助理会根据具体上下文选择完成任务的方式。

智能体旨在非结构化、多变或部分可观测的环境中运行，在这些环境中，僵化的流程会失效。

人工智能智能体的结构

[感知]→[推理]→[决策]→[行动]→[再次观察]→……

智能体会循环运行，这意味着它们会持续评估自身目标和当前环境，而非执行一次后就终止。为了更好地理解，我们来创建一个简单的人工智能智能体。

具备工具使用功能的简单人工智能智能体

我们来构建一个智能体，它能够接收用户查询，并决定是进行搜索、总结还是直接回答。

    
    
    
  from transformers import pipeline

# 模拟工具函数
def search_tool(query):
    return f"Search results for '{query}'"

def summarizer_tool(text):
    summarizer = pipeline("summarization", model="sshleifer/distilbart-cnn-12-6")
    return summarizer(text[:512])[0]['summary_text']

def answer_directly(query):
    return f"This is a pre-trained response to: {query}"

# 智能体逻辑
def agent_decide_and_act(query):
    if "search" in query.lower():
        return search_tool(query)
    elif "summarize" in query.lower():
        doc = "AI agents are systems capable of autonomous decision-making and can adapt to changing environments..."
        return summarizer_tool(doc)
    else:
        return answer_directly(query)

# 测试智能体行为
user_query = "Can you summarize how agents work?"
response = agent_decide_and_act(user_query)
print("Agent Response:", response)

为简洁清晰起见，此处省略了对LangChain的依赖。该智能体会动态解析查询意图，并在运行时选择工具，而非执行为特定目的构建的固定流水线。我们甚至可以为其添加记忆功能（通过该功能可跟踪用户过往交互）和反馈循环。

智能体以目标为导向、具备适应性，并且能够实时自主决策。这使得基于智能体的系统能够超越自动化，表现得如同协作伙伴一般。

架构差异

乍看之下，人工智能工作流和人工智能智能体似乎在解决类似问题：接收输入、执行若干步骤、返回输出。不过，它们的基础架构和控制逻辑却完全不同。

在开发必须在动态、不确定或用户驱动的环境中运行的生产级人工智能系统时，理解这种差异至关重大。

属性（Attribute）人工智能工作流（AI Workflow）人工智能智能体（AI Agent） 控制流（Control Flow）静态、自上而下（Static, top-down）动态、上下文感知（Dynamic, context-aware）执行模型（Execution Model）已定义步骤的序列（Sequence of defined steps）感知→决策→行动循环（Perceive → Decide → Act loop）编排（Orchestration）流水线运行器（如Airflow、Prefect）（Pipeline runners (Airflow, Prefect)）智能体框架（如LangChain、AutoGen）（Agent frameworks (LangChain, AutoGen)）工具使用（Tool Usage）固定顺序、固定工具（Fixed order, fixed tools）基于意图在运行时选择（Selected at runtime based on intent）学习或反馈（Learning or Feedback）可选、多为离线（Optional, mostly offline）集成式（支持在线学习）（Integrated (online learning possible)）

示意图：工作流与智能体

1. 1. 人工智能工作流（静态流水线）
   用户查询
   │
   ▼
   [预处理（Preprocessing）]
   │
   ▼
   [嵌入（Embedding）]
   │
   ▼
   [向量搜索（Vector Search）]
   │
   ▼
   [总结（Summarization）]
   │
   ▼
   响应（Response）
2. 2. 人工智能智能体（动态规划器）
   用户查询
   │
   ▼
   [智能体接收目标（Agent receives goal）]
   │
   ▼
   [上下文决策：使用工具还是记忆？（Contextual Decision: Tool or Memory?）]
   ├──> 搜索（Search）→ 总结（Summarize）→ 回应（Respond）
   ├──> 提出澄清问题（Ask Clarifying Question）→ 等待（Wait）
   └──> 直接回答（Answer Directly）→ 完成（Done）

在工作流中，无论输入如何，执行路径始终保持不变。而在智能体中，执行路径由上下文、用户意图和环境状态决定。

代码对比

我们还将从代码结构方面进行对比，此处以问答任务为例。

1. 1. 人工智能工作流（静态）

    
    
    
  def run_workflow(query, document):
    # 步骤1：嵌入与检索
    chunks = document.split(". ")
    # 模拟类似度计算：仅选择最长片段
    context = max(chunks, key=len)

    # 步骤2：传递至问答模型
    from transformers import pipeline
    qa = pipeline("question-answering")
    result = qa(question=query, context=context)
    return result["answer"]

1. 2. 智能体版本（动态规划）

    
    
    
  def run_agent(query, document):
    if "summarize" in query:
        from transformers import pipeline
        summarizer = pipeline("summarization")
        return summarizer(document[:512])[0]['summary_text']
    elif "search" in query:
        return "正在搜索外部资源……"  # 模拟网络工具
    else:
        # 备用问答功能
        from transformers import pipeline
        qa = pipeline("question-answering")
        return qa(question=query, context=document)["answer"]

工作流假定所有查询都需要检索+问答的流程，而智能体会评估任务并选择最佳策略。

行为特征与灵活性

架构决定结构，而行为决定适应性。

人工智能工作流和人工智能智能体具有不同的行为特征，这些特征会影响它们处理边缘情况、反馈和用户意图的方式。这在实际生产中极为重大：环境越复杂多变，行为的灵活性就越关键。

行为对比的关键差异

特征（Trait）人工智能工作流（AI Workflow）人工智能智能体（AI Agent） 决策制定（Decision-making）硬编码逻辑（Hardcoded logic）目标驱动、上下文敏感（Goal-driven, context-sensitive）错误恢复（Error recovery）手动异常处理（Manual exception handling）可推理、重试或探索替代方案（Can reason, retry, or explore alternatives）上下文感知（Context awareness）默认无状态（Stateless by default）可跟踪记忆、状态和环境（Can track memory, state, environment）学习（Learning）离线（模型重新训练）（Offline (model retraining)）在线（通过记忆或强化学习）（Online (via memory or RL)）目标处理（Goal handling）执行固定任务（Executes fixed tasks）评估并优先处理多个目标（Evaluates and prioritizes multiple goals）交互性（Interactivity）最低限度（API输入/输出）（Minimal (API input/output)）可发起行动、提出后续问题（Can initiate actions, ask follow-ups）工具使用（Tool usage）静态工具绑定（Static tool binding）动态工具选择（Dynamic tool selection）适应性（Adaptability）低（Low）高（High）

为了更好地理解，我们来看一个例子。

通过处理模糊性理解行为

场景：为我提供有关人工智能研究的见解

• • 人工智能工作流响应：对输入进行嵌入→搜索向量数据库→总结顶级文档→返回结果。若嵌入失败或搜索返回不相关结果，工作流会无声地失败或返回无用信息。
• • 智能体响应：解析意图→发现信息不够详细→询问用户：“您需要学术研究方面的内容，还是行业趋势方面的内容？”→接收澄清信息→据此制定计划。智能体会通过发起对话或选择不同策略来适应模糊性。

此外，智能体一般会维护短期记忆（会话状态）或长期记忆（知识库）。例如：

    
    
    
  agent_memory = []

def agent_with_memory(user_input):
    if "what did I ask earlier" in user_input:
        return f"You previously asked: '{agent_memory[-1]}'" if agent_memory else "Nothing yet."
    else:
        agent_memory.append(user_input)
        return "Got it. What's next?"

工作流除非经过明确编码，否则不具备记忆功能。每次执行都是独立且无状态的。

何时使用哪种方式？

1. 何时使用智能体

当系统需要根据用户意图或上下文线索确定最佳行动或工具时，人工智能智能体是理想选择。

它们在多轮任务或实时交互中尤为有用，在这些场景中，适应性至关重大。当任务在执行过程中发生变化，或环境变得不确定、模糊时，人工智能智能体能够动态调整自身行为。

与僵化的工作流不同，智能体可以对多个目标进行优先级排序和平衡，从而在整个过程中做出更合理、更灵活的决策。

智能体的应用场景

• • 能够进行规划和推理的对话式助手
• • 协调搜索、代码和总结功能的大语言模型智能体
• • 具备工具使用能力的客户支持智能体
• • 可自主选择信息来源和策略的研究辅助工具
• • 能根据学习者进度进行调整的人工智能导师

2. 何时使用人工智能工作流

对于具有清晰、可重复序列且无需动态决策的任务，人工智能工作流是理想选择。当可扩展性、吞吐量或批处理至关重大时，它们的优势尤为明显。工作流还提供透明的控制流，便于监控流程，并为监督和优化保留详细日志。

人工智能工作流的应用场景

• • 机器学习数据的ETL流水线
• • 数据集的批量模型预测
• • 训练与评估流水线
• • 定时生成的每日报告
• • 结构化模型的推理API

选择合适框架的决策指南

需求（Requirement）选择工作流（Go with Workflow）选择智能体（Go with Agent） 高吞吐量批处理（High throughput batch processing）✅❌动态、不可预测的输入（Dynamic, unpredictable input）❌✅多步骤规划或推理（Multi-step planning or reasoning）❌✅系统需向用户请求澄清（System must ask user clarifications）❌✅易于监控和追溯（Easy monitoring and traceability）✅❌（较复杂）工具调用因输入而异（Tool invocation varies per input）❌✅稳定、对生产至关重大的逻辑（Stable, production-critical logic）✅谨慎使用（Use cautiously）

混合架构：兼顾两者优势

尽管工作流和智能体各有优缺点，但现代人工智能系统正越来越多地将二者结合，既利用工作流的可靠性，又借助智能体的适应性。

这种混合设计模式使工程师能够：

• • 将复杂的推理和决策任务委托给智能体
• • 利用结构化、可扩展的工作流处理繁重且稳定的任务
• • 在保持灵活性的同时提高可观测性和可靠性

若想更好地理解这种架构，可以“经理与部门”为例：

• • 智能体好比项目经理，明确目标并制定策略
• • 工作流好比团队或部门，专门完成预定义任务（如数据提取或报告生成）
• • 经理（智能体）不直接执行具体工作，但知道何时启动哪个团队，并清楚如何处理结果。

混合架构中常见的模式

1. 智能体调用工作流

当特定步骤必须始终如一地完成时，智能体负责决策并调度工作流。

    
    
    
  def agent_controller(task_type, input_data):
    if task_type == "document_summarization":
        return run_workflow_pipeline(input_data)  # 工作流步骤
    else:
        return plan_alternatives(input_data)  # 智能体逻辑继续执行

例如，LangChain智能体制定规划步骤，当遇到PDF密集型任务时，调用批量OCR工作流。

2. 工作流触发智能体

固定流水线正常运行，仅在需要决策或备选方案时调用智能体。

    
    
    
  def workflow_step(data):
    if data_is_ambiguous(data):
        return run_agent_for_disambiguation(data)
    else:
        return standard_processing(data)

例如，表单处理流水线仅在某个字段无法被可靠解析时，才调用大语言模型智能体。

混合系统概述

[用户输入（User Input）]
↓
[智能体（Agent）]
┌───┴────┬────────┐
▼ ▼ ▼
搜索工具（Search Tool） 触发工作流（Trigger Workflow） 向用户澄清（Clarify User）
▼
[文档处理（Document Processing）]
▼
[总结模型（Summarization Model）]
▼
[智能体输出（Agent Output）]

这种分层设计使逻辑相互独立且可复用，支持可靠的监控，并允许智能体在适当时机依赖流水线执行任务。

需牢记的设计原则

原则（Principle）提议（Recommendation） 从工作流入手（Start with workflows）适用于可预测的生产级任务在行为多变场景使用智能体（Use agents where behavior varies）适用于适应性强、多步骤或交互式任务在工作流中隔离核心逻辑（Isolate core logic in workflows）保持流水线的可复用性，即使由智能体控制为智能体配备监控手段（Instrument your agents）记录决策、工具使用和记忆状态，以实现可观测性规划混合执行模式（Plan for hybrid execution）必要时让智能体编排工作流，反之亦然以目标为导向，而非步骤（Think in goals, not steps）通过明确目标并提供灵活工具，实现自主性

本文属于我们的代理式人工智能系列文章之一，该系列探讨智能体如何改变人工智能应用的未来，涵盖规划、感知到多智能体协作等多个领域。

在下一篇文章中，我们将深入探讨多智能体系统，特别是智能体之间通过通信、委托和协作来解决复杂任务的架构——这些任务超出了单一模型或工作流的能力范围。