90%的人都搞错了：AI Workflow ≠ AI Agent

推荐语

AI Agent与Workflow的本质区别，90%的人可能都理解错了！本文带你理清概念，避免踩坑。

核心内容：
1. AI Workflow与Agent的关键差异解析
2. LLM到Agent的演进路径与常见误解
3. 真正Agent产品的四大核心特征

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

最近和几个做 AI 的朋友聊天，聊着聊着就聊不到一起去了。

原因很简单，大家对 Agent 的理解，简直是天差地别。

有人说他们的工作流产品是 Agent，有人说他们的对话机器人是 Agent，还有人说他们的自动化脚本是 Agent。

我：？？？

大哥，咱能不能先把概念搞清楚再聊？

今天，我就想好好聊聊这个被无限放大的概念——AI Agent。

从一个尴尬的对话说起

前几天，有个创业者兴冲冲地找我，说他们做了个"革命性的 Agent 产品"。

我一听，来了兴趣，赶紧问："你们的 Agent 能自主完成什么任务？"

他说："用户可以自己拖拽节点，设计工作流，然后 AI 就能按照流程执行了！"

我："...那不就是个工作流引擎吗？"

他："但是每个节点都有 AI 啊！"

我："......"

兄弟，你这理解，属实让我有点上头。

如果按照这个逻辑，那 Excel 里加个 GPT 函数，是不是也能叫 Agent 了？

LLM → Workflow → Agent：一个被误解的演进路径

很多人把这三者的关系搞混了，以为是线性升级关系。

其实不是。

第一阶段：LLM 时代

2023 年初，ChatGPT 横空出世，大家发现 AI 能对话了，能理解人类语言了。

但问题是，它只能对话，你问一句，它答一句。

就像一个特别聪明的顾问，但也仅仅是顾问。

第二阶段：Workflow 时代

很快，大家发现单纯对话不够用。

于是，工作流产品出现了——n8n、dify、扣子等等。

这些产品的核心思路是：把 AI 能力封装成节点，用户通过拖拽连线的方式，设计执行流程。

比如：

1. 接收用户输入 →

2. 调用 GPT 理解意图 →

3. 查询数据库 →

4. 生成回复 →

5. 发送邮件

看起来很智能对吧？但本质上，这还是"人类设计流程，AI 执行任务"。

第三阶段：Agent 时代

真正的 Agent，是要跨越一个巨大的鸿沟：

从"人类设计流程"到"AI 自主决策"。

举个例子，Cursor 里的编程 Agent：

你说："帮我实现一个用户登录功能。"

它会：

1. 分析你的项目结构

2. 决定在哪里添加代码

3. 考虑使用什么技术栈

4. 自动创建必要的文件

5. 编写前后端代码

6. 处理错误和边界情况

7. 甚至帮你写测试用例

整个过程，你不需要告诉它"先创建 controller，再写 service，然后配置路由"。

它自己知道该怎么做。

别把 Workflow 当 Agent 卖

现在市面上的产品，90%都在混淆概念。

工作流产品的特征：

• 需要人工设计流程

• 执行路径固定

• 每个节点功能明确

• 适合标准化、重复性任务

代表产品：n8n、Dify、扣子、Zapier

Agent 产品的特征：

• 目标导向，而非流程导向

• 能自主规划执行路径

• 可以处理意外情况

• 像人一样思考和行动

代表产品：Cursor（编程 Agent）、Manus、天工、扣子空间

需要澄清的是， Workflow 里面可以有 Agent 节点。

这就像一个工厂流水线（Workflow）上，某个工位可能是一个熟练工人（Agent）在灵活处理复杂任务。

比如在一个内容生产工作流中：

1. 接收用户需求（固定节点）

2. Agent 节点：智能分析需求，自主决定内容策略

3. 生成初稿（固定节点）

4. Agent 节点：根据初稿质量，自主决定是否需要优化、如何优化

5. 发布内容（固定节点）

这种混合模式很常见，但不要因为工作流里有了 Agent 节点，就把整个工作流叫做 Agent。

这里有个特别有意思的例子——字节的扣子。

扣子本身是个工作流平台，但扣子空间是个 Agent 平台。

同一家公司，两个产品，定位完全不同。这说明什么？说明他们自己也很清楚，Workflow 和 Agent 根本不是一回事。

AI 编程：Agent 能力的最佳展示

为什么我特别强调 Cursor 这类编程 Agent？

因为编程，恰恰是最能体现 Agent 和 Workflow 区别的场景。

想象一下，如果用工作流的方式写代码：

1. 接收需求 →

2. 生成数据模型 →

3. 创建 API 接口 →

4. 编写前端页面 →

5. 添加样式...

这能 work 吗？能，但只能处理最简单的 CRUD。

稍微复杂一点的需求呢？

• 数据库设计需要考虑性能优化怎么办？

• API 需要处理并发问题怎么办？

• 前端需要响应式设计怎么办？

• 突然发现需要引入缓存怎么办？

工作流根本解决不了这种复杂的问题。

但 Agent 可以。

Agent 会像一个真正的程序员一样思考：

• "这个表可能会有性能问题，我加个索引"

• "这里并发量可能很大，我用乐观锁处理"

• "移动端适配很重要，我直接用响应式框架"

• "这个查询太频繁了，加个 Redis 缓存吧"

这就是为什么我说： AI 编程是 Agent 能力的最佳体现。

代码是逻辑的终极表达。如果一个 AI 能自主写出高质量的代码，那它就真正具备了 Agent 的能力。

而工作流？说白了，就是把代码逻辑可视化了而已。

论灵活性，论表达能力，论处理复杂问题的能力，工作流都远不如代码。

所以，当你的 AI 能直接生成代码，而不是让你拖拽节点时，那才是真正的进化。

一个残酷的真相

为什么大家都爱把自己的产品叫 Agent？

因为 Agent 是终局，是未来，是想象空间。

而 Workflow？听起来就像是个过渡方案。

但问题是，做 Workflow 并不丢人。

在 Agent 技术还不成熟的今天，好的 Workflow 产品依然有巨大价值。它降低了 AI 应用的门槛，让不懂代码的人也能搭建 AI 应用。

真正丢人的，是明明做着 Workflow，却非要套个 Agent 的壳。

概念通胀的结果，就是劣币驱逐良币。真正做 Agent 的团队，反而被淹没在概念的海洋里。

写在最后

AI 的发展，从来都不是概念的游戏。

LLM 让 AI 学会了理解。 Workflow 让 AI 学会了执行。 Agent 让 AI 学会了思考。

这三者可以共存，可以互补，但不能混淆。

下次，当有人跟你说他们做了个 Agent 时，不妨问问：

"你的 AI 能自主解决我没有预设的问题吗？"

如果答案是"不能，但是你可以自己设计流程"——

那对不起，这真的不是 Agent。

这就是 Workflow。

认清现实，比自欺欺人更重要。

毕竟，通往 AGI 的路还很长，我们才刚刚开始。