在技术领域中，Workflow（工作流）和Agent（智能代理）是两个常被讨论但容易混淆的概念。它们的核心区别在于目标导向、自主性和应用场景的不同。以下从多个维度进行对比分析：

1.1 定义与核心目标

1.1.1 Workflow（工作流）

• 结构化流程：通过预定义的步骤和规则，将任务分解为一系列顺序或并行的操作，强调流程自动化
• 目标：高效完成重复性、确定性高的任务（如数据处理、审批流程），依赖语义理解与执行能力

1.1.2 Agent（智能体）

• 自主决策单元：具备感知环境、推理决策和执行动作的能力，依赖动态响应而非固定流程
• 目标：在不确定环境中灵活解决问题（如客服对话、自动驾驶），依赖推理与泛化能力

1.2 关键特性对比

维度	Workflow	Agent
流程固定性	严格预定义	动态调整，基于实时输入和环境变化
自主性	低（按步骤执行）	高（主动决策、学习优化）
适用场景	确定性任务（如批量数据处理）	不确定性任务（如客服对话、复杂决策）
技术依赖	理解与执行能力	泛化推理能力
灵活性	低（修改需调整流程设计）	高（通过反馈持续优化行为）

1.3 技术演进与融合

随着AGI（通用人工智能）的发展，工作流和智能体的边界可能会逐渐模糊。AGI系统不仅能自动化和优化预定义的工作流，还能在复杂、不确定的环境中做出自主决策。

总体来说：

• Workflow 更多关注的是确定性任务的自动化和高效执行
• Agent 则更加侧重于灵活应对不确定性、进行自主决策和学习优化

随着AGI技术的发展，二者的界限可能会变得模糊，尤其是在一些复杂应用场景中，两者的优势可以互补。

1.4 单次请求的局限性

• 上下文窗口长度限制、输出长度限制（早期的LangChain长文本Summarize）
• 直接进行CoT控制（尤其是用自然语言表达CoT）会输出思考过程，但我们不希望用户看到这个过程
• 随着工作进展出现的新信息，对任务时序、编排有依赖的信息，不一定能在单次请求中一次性完成输入

1.5 工作流的优势

• 将工作任务拆分成多个工作节点
• 能够将模型单次请求调用视作一个工作节点
• 能够灵活将其他代码逻辑也写入工作节点
• 能够对工作节点进行任务编排
• 能够在工作节点之间进行数据传递