同样接入大模型，如何抉择 Workflow 与 Agent？

面试官上周四问了我这个问题，当时我一下子卡壳了。老实说，我之前没有认真理清二者的边界，只是Agent这个概念热度很高、听起来新潮，自己也更熟悉，于是想都没想，直接把它放进了产品方案里。

这次面试结束后，我琢磨了很久，慢慢梳理清楚了不少内容。在深入研究之前，我一直模糊地认为，AI落地到产品里有很多种实现形式，选用什么样的方案，本就是做产品需要主动思考的事。

后来有人和我科普，这些不同的实现方式，统称为技术栈，说白了，就是你手头工具箱里可用的工具。

搭建AI产品，我们手里都有哪些工具？可以用一家餐厅的流程来理解，从准备食材到菜品上桌，一共分成五个层级：

模型层：GPT-4、Stable Diffusion、Claude这类大模型，就等同于生鲜食材，像是生牛肉、新鲜蔬菜。

食材本身具备潜力，但没法直接端上桌给到顾客。它们承载基础能力，可以理解文字、生成图像、完成推理判断，单独拿出来并不能构成产品。

知识层（查阅资料）：用来补足模型本身不具备的信息。

RAG相当于开工前翻阅操作手册，接入企业文档、实时法规库，模型需要的时候临时调取资料；

Fine-tuning好比送厨师参加长期培训，把专属风格、领域知识直接训练进模型，学成之后熟记于心，不用每次临时翻资料。

指令层（菜谱）：告诉模型具体要怎么执行任务，Prompt就落在这一层。撰写一段指令，模型按照要求完成工作。System Prompt类似厨师的行为准则，比如只做川菜、禁止添加味精。

编排层（后厨调度）：让模型自动执行多项任务，并且可以根据上一步的结果调整后续动作。Agent好比经验丰富的主厨，能够临场灵活判断；Workflow是标准化流水线，严格按照既定SOP推进流程。

应用层（成品菜品）：AI融入大家日常使用的各类产品。Photoshop的AI扩图、飞书智能助手，用户很难直观感受到AI的存在，但它一直在后台提供能力支持。

一、指令层：Prompt VS Skill

聊编排层之前，先说说我之前踩过的认知误区。我按照自己的工作习惯写了大量Skill，写着写着就发现，很多Skill看上去和一段System Prompt高度相似，包含角色设定、执行步骤、各类约束条件。

这时我才反应过来，我一直把Skill当成单纯的Prompt来使用，只给模型写好行为规范，从来没有真正绑定外部工具。

这三者看着相近，本质却完全不同。

1. Prompt（提示词）

Prompt相当于交给模型的任务说明书，写清需求之后，模型一次性输出结果。Prompt分为两种形态：

User Prompt，是用户每次下发的具体指令。举个例子，打开ChatGPT输入“把这段话翻译成英文”，这就是一条User Prompt，简单直接，单次生效。

System Prompt，是提前配置好的行为手册，定义这个助手的身份、沟通方式，以及面对各类场景如何处理。

举个客服助手的例子，一份System Prompt大致会写成这样：你是客服助手，专门处理用户投诉邮件。收到邮件后按以下步骤操作：先判断用户情绪，区分愤怒、失望或是普通反馈；

如果用户情绪负面，回复开头先致歉，再说明缘由；普通反馈直接致谢并回应问题。

结尾结合问题类型给出解决方案，物流问题告知预计送达时间，产品质量问题提供退换方案，语气专业温和，文字控制在150字以内。它更多是定义模型的身份定位。

而User Prompt一般就是用户发来的句子、段落或是关键词，比如用户提交的投诉邮件正文：【邮件内容】。

即便Prompt里面自带判断逻辑、分支规则、格式要求，本质依旧是单次指令。你提前预想全部场景写入提示词，模型读取之后一次性给出答复。

模型内部会完成隐性推理，看起来像是独立思考，但仍旧只是单次调用，整套逻辑全部挤压在一轮请求中。你考虑到的情况它可以处理，没有预设的场景，它不会主动拓展方案。

2. Skill

Skill更像一套配套工具箱，拿烹饪鸡蛋举例。你的需求是制作蛋类菜品，Prompt写好“你是厨师，需要制作煎鸡蛋”，最终成品就是煎鸡蛋。

换到Skill场景：用户提出想吃水煮蛋。Skill对应的逻辑是，厨师意识到想要完成水煮蛋，需要蒸锅，于是主动调用蒸锅这个外部能力，蒸锅就是Skill承载的工具。

核心关键点：Skill用来解决执行任务时，需要调用外部能力、调取外部数据这类场景。

举个例子，想要查询当日天气，模型就要依靠Skill调用对应的能力获取信息。这里很多人会产生疑问：模型本身不能直接回答天气吗，为什么还要借助Skill？

使用DeepSeek的时候大家大概率遇到过这类情况，询问当天日期、实时天气，模型要么返回过时信息，要么直接说明无法获取实时数据。

根源在于模型存在知识截止时间，它学到的只有训练阶段积累的规律，没办法掌握当下真实动态信息。Tool Skill就是用来打通模型和真实世界数据源的桥梁。

大家问豆包天气时，页面会提示“已检索网页”，搜索动作本身就是内置的Tool，只是做了封装，用户看不到调用过程，只能看到最终结果。

当单一领域任务复杂度提升，需要循环执行、回溯调整，或是要求模型自主决策，就来到了编排层。

二、编排层：Workflow、Agent以及二者混合架构

很多Prompt会写满多步流程、条件判断，自带一套推理链条。对比Workflow，相当于把一套简易Workflow的逻辑塞进单次模型调用。

二者最大差别在于：Workflow的每一个节点都是显性、可观测的；Prompt内部的推理节点全部隐藏在模型内部，使用者只能看到最终输出。

1. Workflow（工作流）

这个概念最早起源于企业流程管理，指代把业务流程拆分成有序步骤，交由系统自动执行。

进入AI领域后，Workflow特指将多轮AI调用、工具调用按照固定顺序编排，每个节点的输入输出提前定义，依靠编排引擎驱动运行，不依赖模型自主做决策。

代表性产品：n8n、Zapier、Coze流程搭建、Dify的Workflow模式。

通俗来讲，你提前绘制完整流程，每一步操作、输入内容、输出结果全部预先敲定。

常见节点类型包含：触发节点，用来定义启动流程的条件；大模型节点，交由AI完成指定任务；工具接口节点，对接外部系统，例如查询订单、发送短信；

条件判断节点，满足条件A走分支A，满足条件B走分支B；循环节点，重复执行直到达到终止条件；人工审核节点，需要人员确认之后流程继续推进。

智能客服回复就是典型案例。用户发送投诉消息，背后的执行链路是：意图识别→分配对应处理模块→调取订单信息→生成回复文案→录入工单。整套流程标准化，不需要AI判断这一步要不要执行。

2. Agent：追求更强灵活性、自主能力的AI助手

概念源自人工智能学术研究，最早可以追溯到上世纪90年代的AI相关理论。广义上的Agent，指能够感知环境、自主决策、采取行动达成目标的主体。

现阶段LLM Agent的定义由Anthropic、OpenAI等企业明确：以大语言模型为核心，可以自主规划任务步骤、调用外部工具，结合执行结果动态调整后续操作，循环迭代直至目标完成的系统。

主流实现框架是Google在2022年提出的ReAct（Reasoning + Acting），确立了“思考→行动→观察→再次思考”的循环模式，也是当下Agent通用运行机制。

为什么Agent相比Workflow显得更加智能？它可以根据中间执行结果调整行进路线，这条路行不通就更换方案，发现捷径就选择更高效的方式。

Workflow做不到这点，只会严格按照预设线路运行，不会主动变通，一旦卡在某个节点就无法继续推进。

Agent依靠ReAct循环持续运转：思考 → 行动 → 观察 → 再思考 → 再行动……不断循环，直到任务收尾。

ChatGPT Deep Research就是很典型的例子，你提出一个调研问题，它自主决定检索方向、阅读资料、整合信息，最后输出完整报告。这类任务没办法提前写成标准化SOP，每个问题对应的执行路径都不一样。

不过自主性强未必全是优势，这也是不少场景优先选择Workflow的原因。Agent的思考链路属于黑盒，你无法预判它会不会自作主张省略步骤、简化流程。

Workflow每一步都清晰可见、方便追溯，一旦出现故障，能够快速定位问题节点。

同时高频场景下，Workflow的运行成本只有Agent的几分之一。百万级客服请求，如果全部依靠Agent自主决策，算力成本会急剧攀升。

更关键的是Workflow稳定性更强，相同输入永远走固定路径。像是合同审查这类不容许遗漏环节、对执行完整性要求极高的场景，Workflow的可靠性远高于Agent。

大家可以记住一套选型判断思路：这套流程能不能整理成标准SOP？出错之后是否需要完整追溯链路？任务量大、调用频次高吗？如果三个问题答案都是肯定，优先选用Workflow；只要有一项不满足，再考虑Agent。

现实落地中，纯粹的Agent或者纯粹的Workflow都不多见，绝大多数复杂产品采用混合架构：外层依靠Workflow锁定主干流程，内部嵌入Agent处理需要灵活判断的环节。

Cursor就是典型，代码生成具备固定框架，框架内部依靠Agent完成代码理解、修改决策。大家感受到它智能，本质是灵活决策的部分，被约束在可控框架之内。

如果敲定选用Agent，工程师主要需要完成三件事：给模型明确目标、挂载对应的工具、启动ReAct循环。

常用搭建框架分为两类，Coze/Dify属于低代码平台，适合快速验证搭建；LangChain/AutoGen面向开发者，自由度更高。工具调用如今有标准化协议MCP，各大平台正在陆续接入支持。

聊到这里，刚好回到面试最初的问题。面试官问我为什么方案选用Agent，我当场愣住。

说实话，当时我并没有理清二者的区别，只是Agent这个名词热度很高，听起来比AI助手更有科技感，比聊天机器人显得专业，便直接拿来使用。

后来我发现，有这种想法的不止我一个人。市面上大量产品宣称自己搭载Agent，点开细看之后才发现，只是配置完成的AI助手，拥有角色设定、对话界面、转人工规则，本质就是套了聊天窗口的System Prompt。

在Coze、Dify平台里也存在同类现象，很多标注为Agent的应用，严格来说只是聊天机器人，没有工具调用能力，不存在ReAct循环，更不会自主规划任务步骤。

Agent这个概念传播度太高，产品侧很容易直接借用这个标签，但实际含义已经出现偏差。

三、知识层：RAG 和 Fine-tuning

有些场景的问题不在于流程编排，而是模型本身缺少对应信息。大模型训练数据存在截止时间，它不会知晓公司最新的报销制度、上个月更新的政策，也无法读取企业内部仅限员工查阅的操作文档。

这种情况就要用到知识层方案，不是更换执行工具，而是为模型补充信息。

1. RAG

全称Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成，由Meta AI研究团队在2020年提出。

核心思路：正式生成答案之前，先从外部知识库检索相关文档，把检索内容作为上下文传入模型，再产出最终回复。

简单理解，模型作答前先去知识库检索资料，依托查到的内容组织答案，依靠临时查阅，而非永久记忆。飞书、钉钉里的企业知识库问答就是贴近日常的例子。

你询问“公司差旅报销流程”，AI不会凭空作答，先检索内部文档找到报销规范，整理内容之后回复用户。知识库完成更新，下次检索就能读取新内容，模型本身不需要改动。

RAG适合这类场景：知识更新频繁、资料体量庞大，不需要模型把相关内容内化成本身能力。

结合之前查询天气的例子理解：你询问今日天气，模型判断需要实时信息→调用搜索工具检索天气（这一步属于Skill/Tool）；搜索结果返回后，把信息放进上下文→模型依托资料生成回答（这一步属于RAG）。

站在模型视角，整个过程是主动调用Skill；站在数据流视角，就是检索加生成的RAG链路。

2. Fine-tuning

也就是微调，属于迁移学习里的标准方案。在预训练大模型基础上，使用领域专属数据集继续训练，更新模型权重，适配特定任务。

Fine-tuning会从根本上改变模型的能力边界。很直观的感受，同样一个问题，Claude和GPT-4回答风格差异明显，Claude表述偏向谨慎，经常增加限定条件，GPT-4回答更加直接大胆。

这并不是二者System Prompt不同，而是厂商在微调阶段使用不同数据、偏好完成训练，大家感知到的性格差异，本质是模型本身被改造。

再举专业场景的例子，让ChatGPT和Cursor同时补全代码，Cursor更容易读懂开发者意图、出错概率更低。

并不是它检索了更多资料，而是底层模型用海量代码数据专门微调，对代码结构的理解已经内化。

更极端的案例是医疗垂直模型，用户描述症状，专业问诊AI会按照临床思路持续追问，这套问诊逻辑通用大模型并不具备，依靠海量真实问诊数据微调得到，单纯依靠Prompt很难实现。

代价也很突出，微调训练成本偏高，想要更新内置知识，就要重新启动一轮训练。

一句话区分两者：

RAG相当于开卷考试，答题时可以翻阅书本，书本更新就能使用新资料，但答题人的能力本身没有变化。

不要误解Fine-tuning是死记硬背应付考试，它更像是反复练习形成肌肉记忆，学会游泳之后，不需要刻意思考划水、蹬腿动作，直接就能下水。

RAG改变的是模型能够查到哪些资料，Fine-tuning改变的是模型本身会做什么。

四、技术栈与封装层选型

选型不只是挑选工具，同时要决定能力封装在哪一层。技术栈相当于后厨拥有哪些设备，封装层决定菜单该怎么呈现。

同一套后厨配置，可以做出两种完全不同的菜单方案：第一种标注“招牌牛排”，用户只需要点击按钮；第二种让用户自行挑选牛肉部位、铁板温度、酱汁品类。用户拥有更多控制权，但上手门槛也会提高。

拿餐饮举例或许更容易理解，类似传统寿司店单点寿司，对比寿司郎这类回转寿司门店。后者允许顾客自由搭配食材，甚至把米饭放到碗里，铺上三文鱼，做出菜单上不存在的三文鱼丼饭。

做产品决策核心要思考一件事：这套复杂流程，我打算封装到第几层？哪些环节开放给用户查看、参与？会不会存在信息泄露风险等等。

整场面试最值得深思的一个问题，其实是面试官抛出的：产品中引入AI，你有没有认真思考AI真正的价值是什么？

重点在于，AI创造出了哪些过去不存在的可能性。举个例子，AI把专业能力的门槛转化成表达能力。

以前制作海报，必须熟练使用PS；现在只需要清晰描述自己想要的效果。AI不是单纯取代专业从业者，而是把获取专业能力的成本，从数年学习压缩到短短几分钟。

选择AI技术栈，评判标准从来不是哪种方案更先进，而是哪种方案适配当下的业务场景。

Prompt能够解决的需求，不必上Workflow；Workflow可以落地的场景，没必要动用Agent。

以后有人向你提出同类问题，你可以反过来提问：这项任务是否需要动态自主判断？是否涉及多步骤执行？配套知识更新频率高不高？是否需要统一稳定的输出风格？理清这几个问题，答案自然清晰。

最后

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