前言

这是我的agent系列文章的第2篇，该系列分为三部分：

• AI认知篇：详细讲解相关基础概念
• AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践
• AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记

如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。

传统编程与 Workflow 是 “人提前定好所有逻辑”，Agent 是 “AI 自主做决策”—— 这一本质差异，让它能解决前者搞不定的问题，成为更具差异化的新交互范式。

一、三者核心对比表

二、通俗理解三者差异

• 传统编程：像 “按图纸盖房子”—— 所有细节提前规划，遇到图纸外的情况就得返工改设计。比如 “根据天气推荐穿衣”，要把温度区间、异常处理等全写进代码，改一点逻辑就要走完整的开发测试流程。
• 硬编码规则：所有逻辑都是提前写死的，遇到新情况就得改代码；
• 异常处理复杂：各种边界情况都要提前考虑，代码会变得很复杂；
• 修改成本高：改一个小逻辑，需要开发、测试、部署，整个流程走一遍；
• Workflow 工作流：像 “搭积木”—— 可视化拖拽组合节点，但流程依然固定。比如穿衣推荐的流程是 “查天气→判温度→返建议”，想加 “保存到文件” 就得重