工作流够用的时候

Workflow 和 Agent 的本质区别？

Workflow 是预先编排好的步骤，Agent 是对着目标自己决定下一步。

工作流是一张静态流程图：什么条件、什么顺序、调用哪个操作，都在运行前写死。费用报销就是典型：金额小于阈值走经理，大于阈值再加财务，通过后打款。分支可以很多，但分支是人设计的。

Agent 里的模型担任决策角色。它理解当前观察，拆任务，选工具，看到结果再改计划。没有 如果晴天就推荐颐和园 这种规则。天气变成雨，它会自己改成室内场所。这个动态推理才是 Agent 的价值。

面试时补一句边界：Agent 内部仍然可以调用一段工作流。区别在于谁决定走哪条路径。路径在上线前画死，是工作流；路径在运行时由模型改，是智能体。

什么时候用工作流，什么时候用智能体？

步骤、分支和失败处理都能事先写清，用工作流。它便宜、可测、可审计。

出现下面几种情况再上智能体：

• 目标是自然语言，子任务要到运行时才拆得出来。
• 环境部分可观察或结果随机，下一步取决于刚拿到的观察。
• 工具很多，不值得为每种组合写分支。
• 允许模型犯错后改计划，而不是一次走完固定脚本。

反过来说，审批、对账、固定报表、强合规流水线，不要为了「像智能体」加循环。循环带来的是不确定的步数、成本和失败方式。

一个产品里两者常一起出现：工作流守住必须发生的步骤和权限，只把中间那段「怎么查、怎么改」交给智能体。

开发者工具和自主协作者有什么差别？

这是自主程度的差别，不是模型大小的差别。

开发者工具嵌在人的工作流里，增强人，不接过目标。补全、对话改代码、理解仓库后再重构，决定权仍在人。Copilot、Cursor 这类产品是这个位置。

自主协作者接收的是高层目标。它自己规划、执行、检查，直到交出结果。人和它的关系从「命令-执行」变成「目标-委托」。

面试里要主动说风险：委托越深，越需要权限边界、预算、可追溯轨迹和人接手点。不能把「能自己跑」说成「可以不看」。

自主协作常见哪几种架构？

• 单智能体循环：一个模型反复思考、执行、反思，适合目标还没必要拆团队的时候。早期 AutoGPT 一类是这个形状。
• 多智能体协作：用角色分工模拟团队。CAMEL 是两个角色按协议对话；还有按组织流程把产品、研发、测试串起来的做法。
• 图状态控制流：把执行建成状态图，循环、分支、回溯和人工介入是图的边，不是提示词里的愿望。LangGraph 是这个方向常被问到的名字。

选型先问任务是否需要多个视角、是否需要强制回到某一步、是否必须让人插一脚。不要先问用哪个框架。