Agent 概念火热，Workflow经常被视为“传统”。 但其实：抛开场景，抛开任务结构，单说 Agent 更好还是 Workflow 更好，就是耍流氓。

在实际场景里，大多数方案应该是LLM、Workflow、RPA 和数字化能力的混排，只是 LLM 元素的位置和占比不同而已。

而“LLM”、“Agent”和“工程”的边界应该落在哪里，跟设计工程架构、函数如何抽象，本质是一类问题。这里暂时不展开。

• 工作流是任务调度的轨道，勾画固定路径，安排不同节点完成任务；
• Agent是节点的执行模块，在某个环节中，判断怎么做，甚至该不该做；
• LLM在其中相当于一个新的函数类型；
• 负责“调度”甚至“设计工作流”的Agent，则完全是另一个物种，回头单开文章；
  
  

简单对比：

2.1 数字化没做好的场景，硬扯 Agent 就是耍流氓

比如：「库存低于阈值时自动发起补货」。

听起来像是 Agent 场景？其实是因为数字化没做完 —— 完全是 RPA 或简单 Workflow 就够解决的事。 在这种场合，Agent 没意义，先补数字化建设，或者让 RPA 跑起来，成本低、效果好。


2.2 分析性或探索性任务，是Agent的舒适区

比如：「为什么良率下降」。

可以通过Agent调任务链+数据归因+人工校验，方案支持迭代、多因素推理、博弈。 在这种场合，如果只靠 Workflow 严格控制，方案一变全链崩掉。 这种非确定性的、多态决策场面，更适合Agent。

2.3 Agent 与 Workflow 共存互补

比如：「合同审批及修改建议」。

合同的大部分审批流程确定性极高，适合 Workflow；但合同条款修改、特殊情况下的推理和建议，更适合 Agent。两者混排，更好匹配场景复杂度和确定性的交叉部分。

• 数据分析类任务，本身是探索型，在大结构上适合Agent做任务拆解；
• 但其中的统计部分适合直接用工程化方式实现；
• 维修方案设计，整体确定性高，适合用Workflow做流程编排；
• 但其中的具体维修策略，可以由Agent进行多维推理；
  
  

挖个坑

今天简短分享一下agent和Workflow的对比和选型思路。后续可选方向：

• 【场景评估篇】：如何快速评估场景，以及判断场景的类型？
• 【任务拆分篇】：案例拆解：具体场景和任务里的Agent vs Workflow设计
• 【Agent设计范式篇】：结构化 vs 非结构化任务，Agent设计的八大范式。

• 工作流 ≠ 传统，Agent ≠ 未来
• AI不是替代工程，而是工程体系的一个能力节点
• 回归产品本质："到底在解决谁的什么问题？"用户是谁？场景特点是什么？
• 确定性如何？
• 容错率如何？
• ...?
• Agent还是Workflow？能解决问题，就是好方案