嘿，各位老铁，我是元哥。
上一期，咱们聊了啥是AI Agent，一个能自己定计划、自己找工具、自己干活的“数字员工”，听起来是不是特别牛？
马上就有朋友在后台问了：“元哥，这玩意儿听起来，跟我之前用的‘提示链’（Prompt Chaining）和一些自动化‘工作流’（Workflow）差不多啊，不就是把一堆任务串起来嘛，换了个马甲我就不认识了？”
问得好！这个问题非常关键，你要是没搞懂它俩的区别，那你对AI的理解，就还停留在大气层，没到宇宙层。
今天，元哥就用大白话，给你俩掰扯得明明白白的。
AI工作流 (Workflow)：AI世界的“流水线”
首先，咱们说说“AI工作流”。你可以把它想象成一个高度自动化的“工厂流水线”。
这条流水线，从头到尾，每一个工位、每一个步骤，都是由你——人类总工程师——提前设计好的。
- 工位1，必须是“分析用户需求”；
- 工位2，必须是“上网搜集资料”；
- 工位3，必须是“汇总资料并起草”；
- ……
整个过程是固定、线性、可预测的。AI在里面，更像一个“高级技工”，它在每个工位上都干得特别好，但它没有权力改变流程。你让它第一步搜天气，它绝不会先去查机票。
我们之前在提示词技巧篇里讲的“提示链”，就是最典型的一种AI工作流。
【工作流举例】：写一份市场分析报告
- 你（开发者）设计的步骤1：
Prompt_A-> AI，你先去网上把上海的人口数据给我扒下来。- 你设计的步骤2：
Prompt_B-> AI，你再把上海的头部咖啡馆竞品给我列出来。- 你设计的步骤3：
Prompt_C-> AI，结合人口数据和竞品列表，给我写一份报告。
整个流程，AI只是一个超级给力的“执行者”，但真正的“决策者”，是你。
AI智能体 (Agent)：能自己“想办法”的“项目经理”
好了，现在主角登场。如果说工作流是“流水线”，那AI Agent就是自主性极强的“项目经理”。
你不再是给他一串详细的指令，而是只给他一个高层级的“目标”（Goal）。
【Agent举例】：还是写那份市场分析报告
你（老板）下达的目标：
Agent，给我搞一份上海新咖啡馆的市场分析报告。
然后，这位“项目经理”就开始自己“想办法”了：
- Agent的思考1： “OK，老板要报告。我得先搞清楚上海的人口分布和消费习惯。我应该先用【搜索引擎】查一下。”
- Agent的行动1：
Search['上海年轻人消费习惯 2025']- Agent的观察1： “哦？搜索结果里提到，最近‘宠物友好’型咖啡馆特别火。这可是个重要的市场趋势！”
- Agent的思考2： “我的原计划里没有这一项。我得动态调整我的计划，增加一步：调研上海‘宠物友好’咖啡馆的竞品情况。”
- Agent的行动2：
Search['上海 宠物咖啡馆 列表']- ……
看到区别了吗？AI Agent的核心是**“自主决策”和“动态适应”**。它不是在僵硬地执行你预设的流程，而是在完成目标的道路上，不断地思考、行动、观察、再思考，自己决定下一步该干什么。遇到意料之外的信息，它会调整自己的策略，而不是傻傻地报错或卡住。
一张图看懂：“流水线工人” VS “项目经理”
为了让大家看得更明白，元哥给你整了个对比图：
| 特征 | AI 工作流 (流水线工人) | AI 智能体 (Agent) |
|---|---|---|
| 驱动方式 | 任务驱动 (Task-driven) | 目标驱动 (Goal-driven) |
| 路径 | 固定、线性 (Fixed, Linear) | 动态、自适应 (Dynamic, Adaptive) |
| 决策者 | 人类开发者 (Human Developer) | AI自身 (The AI itself) |
| 处理意外 | 能力有限，易出错 (Limited, Prone to error) | 核心能力之一 (A core capability) |
| 适用场景 | 确定性的、重复性的流程 | 复杂的、不确定的开放式任务 |
元哥小结
简单来说：
- AI工作流，是你设计好“剧本”，AI是照着剧本演的“演员”。它擅长把你知道“怎么做”的事情，自动化地做好。
- AI Agent，是你定好“目标”，AI是自己写剧本、自己当导演的“主创”。它擅长在你不知道“具体怎么做”的时候，帮你探索出一条路来。
当然，它俩不是完全对立的。在真实的复杂系统中，往往是两者结合。一个AI Agent在自己规划的过程中，可能会决定调用一个你预设好的、非常成熟的AI工作流，来完成它的某一个子任务。
搞懂了“工人”和“经理”的区别，你才能在未来的AI时代，真正地因材施教，人尽其才，AI尽其用。
那么，我们知道了Agent的强大之处在于它的“自主思考”。但一个项目经理，如果脑子里没有项目的背景资料、不了解上下文，他也寸步难行。AI Agent也一样，它需要一个强大的“记忆”和“上下文”。
下一期，我们就来聊聊如何给你的Agent装上一个“超级大脑”——上下文工程（Context Engineering）！
【引用说明】 本文的创作灵感和核心知识点来源于《Prompt Engineering Guide》网站。
- AI Workflows vs. AI Agents: www.promptingguide.ai/agents/ai-w…
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