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智能体（Agent）与工作流（Workflow）正日益成为连接大模型、工具与真实业务场景的关键枢纽。业务落地的实现，始终依赖于规范化的流程体系，而Agent则为这一流程体系注入了智能化演进的新动能。

Agent与Workflow在本质属性上各具特征，却又协同互补，共同构筑出高效能的Agentic系统。本文聚焦Agentic系统的内在逻辑，系统阐述如何依托工作流构建稳定且可工程化落地的业务流程。

1）Agent 与 Workflow 的核心差异及 Agentic 系统的架构解析

2）多样化任务场景下的工作流构建范式与适配策略

3）开源平台 Dify、N8N 与 Coze 中的工作流实现机制

一、Agent 和 Workflow 的区别

Workflow与Agent的本质区别，体现在流程主导权的分配与响应机制的弹性上：Workflow遵循“按既定流程执行”的确定性逻辑，而Agent则依托“按场景动态执行”的自适应能力，这一根本分野，直接划定了二者在实际业务场景中的应用范围。

1.1 Workflow 工作流

工作流是经过预先设计的标准化操作序列，通过设定清晰的路径、规则与执行步骤，系统性地整合大模型能力与外部工具，以高效实现预设的业务目标。

其赖以建立信任的两大基石——“确定性”与“可预期性”——决定了整个流程必须在设计之初就完成全面界定，确保执行全程可控。在工程落地层面，开发者可借助代码逻辑或可视化平台，精准配置各执行节点、流转关系及容错机制。

以财务报销审核为例，典型流程可固化为：“提交报销单→AI发票识别→财务初审→部门领导审批→财务打款”，每个环节均绑定专属工具，如发票识别引擎、审批系统API等。

在此框架下，即便具体任务内容存在差异，只要符合既定规则，系统即严格遵循预设逻辑推进，从而显著提升业务合规水平与操作的一致性。

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1.2 Agent 智能体

Agent 是一种拥有自主决策能力的AI实体，依托大模型的认知与推理机制，灵活掌控任务执行的流程、工具调用的时机与方式，始终占据核心决策地位。相较于工作流中“被动执行”的模式，Agent 构建了完整的“感知-决策-执行-反馈”闭环，能够依据任务推进状态与外部环境的动态变化，实时优化执行路径。

以客户服务场景为例，当用户提出“查询某某订单并修改收货地址”的请求时，Agent 并不依赖预设流程：

• 首先由大模型解析意图，自主判断优先调用订单查询工具以获取当前状态；
• 若订单尚未发货，则立即触发地址修改工具完成变更；
• 若订单已发货，则转向物流拦截工具介入，并同步向用户反馈处理结果。

在这一过程中，Agent 基于工具返回的实时反馈与用户意图的细微差异，持续迭代执行策略，展现出对复杂、非标准化场景的强适应性。

1.3 Agentic 系统

Agentic 系统是通过“智能体化”架构，融合大模型、工具与执行流程，实现任务自动化或半自动化运作的体系。其本质不在于“是否具备自主决策能力”，而在于“以智能体为中枢，协同各类资源以达成目标”，因此，无论是静态预设的工作流，还是具备动态判断能力的 Agent，均属 Agentic 系统范畴。

构建 Agentic 系统的关键准则：‌精简工作流，杜绝非必要复杂度‌。

在实际部署中，需依业务特性权衡“‌标准化‌”与“‌自主性‌”：

• 针对规则清晰、流程稳定的环节，优先采用‌工作流‌提升执行效率；
• 面对情境多变、依赖经验判断的场景，启用‌Agent 的自主决策‌增强适应性；

小结：节点泛滥、分支冗余或过度依赖自主逻辑，将显著削弱系统可控性，抬高故障排查成本。因此，Agentic 系统中的每个组件，都应是‌简洁且不可替代‌的。

二、Agentic 系统中的工作流

2.1 增强型LLM

当裸模型的内在知识不足以应对任务需求时，可通过引入外部搜索、工具调用与辅助记忆来补足能力缺口。此时，大模型必须具备自主决策工具使用的能力——包括判断是否需检索外部信息、是否需激活特定工具，以及选择适配的工具类型，最终将获取的多元信息进行融合与重构，生成精准且上下文契合的响应。

增强型LLM 工作流

在工程落地过程中，有两个核心要点：

• 无需调用全部工具，应依据实际业务场景做精简适配。
• 为大模型设计轻量、直观的交互接口，例如MCP接口协议。

2.2 提示词链接 Prompt chaining

大模型将复杂任务分解为一系列轻量级、可执行的子任务，各子任务按依赖关系串行推进，前序任务的输出作为后续任务的输入。为避免任一子任务异常导致流程中断，需对关键节点的输出结果实施校验机制，仅当校验通过时才触发下一阶段执行。

提示词链接工作流

适用场景：

输入的任务可被明确、高效地拆解为一系列标准化的子任务。主任务通过协同调用多个轻量级子任务实现，该策略以适度增加处理时长为代价，显著提升整体任务的执行精度与可靠性。

示例1：关键合同条款的合规审查‌

子任务 1：提取合同核心条款（校验：条款提取完整性）→ 子任务 2：比对合规库规则 → 子任务 3：生成风险标注报告

任务1至3按序执行，确保审查流程无断点、无遗漏。

示例2：产品说明书摘要生成‌

子任务 1：拆分说明书章节内容 → 子任务 2：提取各章节核心信息（校验：信息无偏差）→ 子任务 3：整合摘要并优化表述

三阶段流水线作业，保障摘要内容精准、凝练、语义一致。

2.3 路由 Routing

路由的本质可通俗理解为“分流”——依据任务类型将其分派至对应的处理路径。在实际应用中，可将各类场景任务划分为不同类别，并为每一类定制专属的 prompt，以实现效果最大化。这类路由设计的典型特征在于：当针对单一 prompt 进行调优时，往往引发“类别互损”效应，即提升某一类别的性能，反而会导致其他类别表现下滑。

路由工作流

适用场景：

该场景下的问题或任务，具备清晰的分类维度与结构化类别体系，各分类间界限分明。通过路由划分后，每一类均可获得针对性优化，从而显著提升处理精度。

举例1：

客户咨询路由。依据 “订单问题 / 售后问题 / 产品咨询” 进行分流，订单类触发订单查询工具调用 Prompt，售后类启用纠纷应对话术 Prompt，分类明确、专属策略保障响应更精准。

举例2：

文档处理路由。区分 “合同 / 简历 / 报表” 三类，合同场景部署合规性校验 Prompt，简历场景启用结构化信息抽取 Prompt，规避单一 Prompt 覆盖多场景引发的性能衰减。

2.4 并行 Parallelization

核心逻辑：大模型将原始任务分解为若干彼此独立的子任务，并行启动执行，最终融合来自多条路径的输出结果。

其机制涵盖两种模式 — ‌sectioning‌（任务拆分并行）与 ‌voting‌（多结果投票择优）。

具备两大鲜明特征：

• sectioning：任务可被划分为相互无依赖、支持并行处理的子单元
• voting：通过执行多次任务，生成多样化的输出结果

任务并行工作流

适用场景：

• 将复杂任务分解为彼此独立的子任务，实现并行处理。
• 针对单一任务，从多个分析维度同步推进，最终通过多数表决机制确定最优结论。

举例1：

多区域用户反馈汇总。把“全平台用户反馈分析”划分为北京、上海、广州等互不关联的区域子任务，同步抓取各地方核心诉求，再统一汇总统合为全国性反馈报告，显著提升处理效率。

举例2：

文本情感倾向判定。对同一段用户评论，同时启动3个独立的情感分析模块（分别基于词典匹配、语义模型、历史案例比对），当至少两个模块判定为“负面”时，最终结论即为负面情感，借助投票机制有效抑制单一方法的误判风险。

2.5 编排工作者 Orchestrator-workers

核心逻辑：在此种工作流中，有一个中心控制的LLM，动态的拆解任务并将其编排到特定的工作模型或工具中，最后进行结果的综合输出。

编排工作者的工作流。

适用场景

对于复杂任务，无法预先划分为清晰的子任务，必须采用“边走边看”的方式动态调整任务结构。尽管这与并行工作流表面相似，但本质差异在于：并行工作流的子任务是事先可知且固定编排的，而编排者工作流则需在执行过程中实时生成新的任务节点。

举例1：

定制化旅行方案规划。中心 LLM 首先锁定用户核心诉求（亲子、预算、时长），初步划分 “目的地筛选、行程串联” 两个关键环节；在推进过程中，依据景点实时开放状态、突发天气变化，即时衍生出新任务（如重新排序游览顺序、插入替代性景点），而非在初始阶段就锁定全部子任务清单。

2.6 评估者-优化者 Evaluator-optimizer

核心逻辑：由生成者输出方案，评估者依据清晰标准进行评分并提供优化建议。

该流程中并存生成者与评估者：生成者提出方案，评估者对其实施评判与反馈；若达标则直接交付，若未达标则予以驳回，并基于反馈迭代重生成，构建“生成 - 评估 - 优化”闭环。

评估者-优化者 工作流

适用场景：

核心机制‌：输出质量可通过标准化评估与迭代优化持续提升，大模型具备自主生成改进建议的能力。

关键特征‌：

评估标准清晰可量化，反馈意见具体可操作

每轮迭代均基于前次反馈定向优化，形成闭环提升路径

案例重构‌：

营销文案生成‌

生成者输出推广文本，评估者依据 卖点突出度、语气适配性、合规性 三项指标评分，指出：“应强化产品核心功能表达，语言风格需更契合年轻用户语境”；生成者据此调整文案并重新提交，经多轮反馈-修正，直至满足全部评估维度。

代码片段编写‌

生成者提供初始代码，评估者从 语法正确性、执行效率、可读性 三个维度进行审查，反馈：“存在冗余循环结构，建议优化时间复杂度”；生成者依据建议重构算法，再次送评，循环执行直至达成预设标准。

2.7 自主智能体Agent

核心逻辑‌：以用户指令或任务为起点，智能体自主构建执行路径。

若指令明确，智能体可独立规划并完成任务；若指令模糊，或执行中需补充信息以辅助决策，则需在任务启动或推进阶段与用户交互，获取必要反馈。

任务执行中，信息的精准性至关重要，工具的调用不可或缺。因此，构建完备的工具集并设计简洁直观的接口，是系统设计的关键环节。

针对复杂任务，必须设定终止条件，避免大模型陷入“自证”循环而无法收敛。

智能体工作流

适用场景：

• 开放性问题的求解路径无法提前预设，不存在标准化的解题流程。
• 大模型需通过多轮迭代逐步拆解任务目标。

为支撑上述过程，必须内置容错机制；而沙盒环境正是自主Agent落地的核心支撑——它为Agent提供独立且隔离的运行空间，使其在调用工具、执行操作时完全隔绝于真实业务系统，既可规避误删数据、违规调用接口等风险，又能高效支持决策流程的调试与可观测性。

举例1：企业智能运营助手‌

当用户下达指令“优化本月电商店铺转化率”时，Agent不依赖预设步骤：首先调用店铺后台工具获取流量与转化数据→识别出详情页跳出率异常，主动向运营人员确认页面修改权限→随后调用竞品分析工具提取竞品核心卖点→最终生成优化方案。

当迭代次数达到3轮，或转化率提升目标达成时，系统自动终止流程，杜绝无休止优化。所有操作均在沙盒环境中完成，数据查询、方案生成等行为均不干扰真实店铺的运营状态。

三、开源工作流框架

当前主流的Agent框架普遍以工作流为设计基点，典型代表包括N8N、Dify与Coze。

• ‌N8N‌

作为跨系统任务的流程编排中枢，N8N通过可视化节点将API调用、数据库交互、消息推送、文件操作等标准化任务封装为可复用模块。用户仅需拖拽节点、配置参数，即可串联出自动化流水线。

AI在此体系中并非核心驱动力，而是作为可插拔的“处理单元”嵌入既有流程。其核心竞争力在于强大的异构系统连接能力，使AI能力得以无缝融入企业已有的自动化链路，而非独立构建智能行为。

• ‌Dify‌

聚焦于大模型的“功能化落地”，Dify致力于实现AI原生应用从0到1的完整构建。其提供涵盖模型接入、Prompt工程、知识库构建、前后端部署的一体化工具链，本质是将“AI+业务逻辑”封装为可交付的应用产品。

以构建“客服问答机器人”为例，Dify可一站式完成数据导入、提示词优化、流程编排与上线发布，并支持插件扩展，满足深度集成大模型的开发需求。

在此模式下，工作流并非终点，而是承载AI能力的“骨架”——Dify提供的，是端到端的AI应用开发生命周期，远超基础流程串联。

• ‌Coze‌（扣子）

由字节跳动推出，Coze以“自然语言驱动”为核心交互范式，融合“对话指令”与“可视化编排”双模式：用户可直接用口语描述需求，系统自动映射为工作流；亦可手动微调节点细节。其最大优势在于深度整合字节生态，实现轻量化快速闭环。

例如，仅需一句指令：“读取飞书文档→AI提取要点→生成思维导图→推送至飞书聊天窗”，即可自动完成全流程，无需手动配置参数，全靠生态插件能力实现零摩擦衔接。

小结：

从Workflow与Agent融合构建Agentic系统的视角看：

选型建议：

需打通多系统自动化 → 选 ‌N8N‌

要深度开发AI原生应用 → 选 ‌Dify‌

在字节生态内快速构建轻量Agent → 选 ‌Coze‌

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