
真正重要的区别
工作流是你事先定好的一串步骤。模型可以坐在其中某个步骤里,但路径是固定的。智能体则在运行时自己决定下一步。
这个差别听上去很小。但它是"可以被测试的系统"和"只能被观察的系统"之间的差别。
大多数问题都是工作流
从发票里抽字段,然后校验,然后写进数据库。给客服消息分类,然后分流。翻译,然后核对术语,然后发布。每一个的形状都是已知的。让模型自己选顺序,只会增加成本、失去对行为的预测能力,而换不回任何东西。
智能体何时配得上它的复杂度
当可能的路径数量确实庞大且无法事先穷举,同时走错一条路的代价低且可恢复时,智能体才有意义。在一批未知文档上做开放式检索是合理场景。处理退款不是。
如果真要做,就给它加约束
- 只给一小组工具,每个都窄,且单独看是安全的。
- 限制步数上限。循环正是智能体烧钱的方式。
- 任何动钱或改记录的操作,都必须人工批准。
- 记录每一次决策,而不只是最终结果。
务实的建议
先按工作流做。当你撞上固定路径处理不了的真实案例,并且能把它们说清楚时,再考虑让那一个步骤具备自适应能力。因为"听起来更强"就从智能体起步,是项目走向不可预测和难以调试的开端。
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