什么是工作流（Workflow）？

工作流（Workflow）：固定的流程，如流水线式的执行，每一步按照规则进行。像工厂流水线，严格按照设定好的程序操作。适合结构化、可预测的任务。
去麦当劳点餐，这就是一个工作流。

什么是智能体（Agent）？

智能体（Agent）：自主决策（不需要人工设计 Prompt 逻辑和工具调用），具有一定的灵活性和适应性，根据环境调整执行方式。像经验丰富的员工，可以根据情况灵活调整策略。适用于开放性问题。
相对而言外卖员会根据实际情况调整自己的行为。

一个智能体 = 多个工作流的组合

智能体可以拆解为多个子任务，而每个子任务可能是一个工作流。

何时用工作流，何时用智能体？
先用工作流解决问题，只有在必要时才增加智能体的自主性。
如果任务可以预先设计出合理的执行流程，就优先使用工作流，因为它更高效、低成本、可控。而如果任务复杂多变，需要 LLM 自己规划步骤，就可以使用智能体，但要注意成本和错误控制。这么一看，有的其实根本“不配”叫智能体，直接叫“智能工作流”或者“自动化助手”更实在些，但也没办法，毕竟智能体三个字听着可比工作流带劲多了。
有啥用？
很多人可能就会说了，搞明白有啥用啊，能解决问题不就完了，管它是工作流还是智能体呢。我觉得还是有点用的，尤其是决策者。理解它们的本质，可以避免被营销话术忽悠，选出真正有用的方案。
如果任务可以标准化、固定流程执行，就用工作流，更简单、高效、可控，适合自动化执行。
如果任务需要灵活应对复杂情况，才考虑智能体，但智能体的计算成本更高，也更难控制结果。
无论是做产品、优化流程，还是理解AI的实际能力，搞清楚这两者的区别能帮助你更好地规划解决方案。
比如客服系统，
99% 的常见问题（如“如何退款？”）可以用工作流自动处理。
但遇到情绪激动的用户，就需要智能体来判断并调整回复方式。
比如企业内部自动化，
工作流适合审批流程、财务报销、订单处理等。
智能体适合分析数据、智能推荐、个性化客户服务等。
也算是有助于做更聪明的决策，少走弯路不是？
其他
大模型本身是不是智能体（Agent）？那智能体（Agent）是不是大模型么？
我觉得不是吧，现在的大模型看来更像是个大脑，要把眼睛，手什么都加上才算？毕竟智能体得干执行层面的活儿嘛。
智能体 = 有大脑 + 眼睛（感知）+ 手（执行）+ 记忆（长期知识）+ 反馈机制（优化）
那机器人肯定是咯！
那么未来的大模型发展到一定阶段了，大概率就是智能体本身吧，那智能体算就是大模型本身咯。
那大模型 + MCP算不算智能体呢？
如果大模型完全内化了 MCP（即能自己管理多个任务、动态规划、调整策略，并且像多智能体系统一样协作），那它就可以被称为智能体。
也就是现在都是「外挂」，它只是让 LLM 变得更智能的一种方法，所以还不算智能体。
MCP又是什么玩意儿？
说实话，这个玩意儿我到现在也是一头雾水的，等我体验更多场景了在跟大家说……
最后我要甩锅了：我们的困惑，本质上是 “Agent” 这个词已经被滥用了。