加载笔记内容...
加载笔记内容...
在大型语言模型（LLM）驱动的系统设计中，**Agent（智能体）和Workflow（工作流）**是两个核心架构范式。本文将从技术实现、设计哲学到工程实践，深入解析二者的本质差异与协同可能。
智能体是具备自主决策能力的认知实体，其核心架构遵循经典的感知-规划-行动循环（Perception-Planning-Action Loop）。在LLM语境下，智能体通过以下组件实现智能化：
1# 典型Agent决策伪代码
2def agent_loop(observation):
3 state = update_memory(observation)
4 plan = llm_generate_plan(state)
5 while not plan.complete():
6 action = select_action(plan)
7 observation = execute(action)
8 state = update_memory(observation)
9 if needs_replan(state):
10 plan = llm_replan(state)
11 return plan.result争议点：完全自主的Agent是否应该存在安全边界？微软的AutoGPT实验显示，无约束Agent可能陷入无限循环。
工作流是预定义的任务编排框架，强调确定性和可重复性。典型架构包含：
graph LR
A[输入解析] --> B[数据预处理]
B --> C{决策分支}
C -->|条件1| D[模块A]
C -->|条件2| E[模块B]
D --> F[结果整合]
E --> F
F --> G[输出]
行业案例：LangChain的Chain架构通过LCEL（LangChain Expression Language）实现了声明式工作流定义。
| 维度 | Agent | Workflow |
|---|---|---|
| 决策方式 | 动态生成（Dynamic） | 静态预定义（Static） |
| 灵活性 | 高（实时调整策略） | 低（需人工干预修改） |
| 确定性 | 低（存在随机性） | 高（完全可重复） |
| 适用场景 | 开放域问题求解 | 结构化业务流程 |
| 调试难度 | 高（黑盒决策） | 低（可逐步跟踪） |
风险警示：Agent系统可能产生不可预测的输出，在医疗、金融等关键领域建议采用Workflow进行结果验证。
引用文献：
（注：本文省略了部分技术细节的Markdown格式标记以符合输出要求，实际技术文档应包含完整格式规范）