面试官:Agent与Workflow的区别 ?

在AI产品设计中,Agent(智能体)和Workflow(工作流)是两种核心范式,分别代表了智能化与流程化的不同方向。要从以下方面展开分析:

一、核心区别
二、Agent的核心特性
三、Workflow的设计逻辑
四、协同关系
五、选择决策要点

具体来说:
1. 定义与功能:
   - Agent:自主决策实体,能感知环境、做出决策并执行动作
   - Workflow:预定义的任务序列,按照固定流程执行

2. 执行方式:
   - Agent:动态响应,根据输入和环境变化自主调整行为
   - Workflow:线性执行,严格遵循预设步骤

3. 灵活性:
   - Agent:具备学习适应能力,可处理未知情况
   - Workflow:静态结构,变更需要手动修改流程

4. 决策能力:
   - Agent:内置决策逻辑,可实时评估选择最佳路径
   - Workflow:无自主决策,完全依赖流程设计

5. 复杂度:
   - Agent:通常包含状态记忆和目标导向行为
   - Workflow:侧重任务编排和顺序控制

6. 典型应用:
   - Agent:聊天机器人、自动驾驶、游戏AI
   - Workflow:数据处理流水线、审批系统、CI/CD流程

7. 错误处理:
   - Agent:可自主尝试恢复或寻找替代方案
   - Workflow:依赖预设的错误处理分支

总结:Agent是“大脑”,Workflow是“骨架”,二者结合可构建从灵活到稳定的AI应用光谱。未来方向是通过低代码平台降低两者融合门槛,实现智能化与自动化的统一。

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01-28 16:12
中南大学 Java
几年前还没有chatgpt的时候,刷题真的是很痛苦。刷不出来只能看题解,题解有几个问题:第一个是每次看的写题解的人都不一样,很难有一个统一的思路;第二个也是最重要的是,题解只提供了作者自己的思路,但是没有办法告诉你你的思路哪里错了。其实很少有错误的思路,我只是需要被引导到正确的思路上面去。所以传统题解学习起来非常困难,每次做不出来难受,找题解更难受。但是现在chatgpt能做很多!它可以这样帮助你 -1. 可以直接按照你喜欢的语言生成各种解法的题解和分析复杂度。2. 把题和你写的代码都发给它,它可以告诉你 你的思路到底哪里有问题。有时候我发现我和题解非常接近,只是有一点点🤏想错了。只要改这一点点就是最优解。信心倍增。3. 如果遇到不懂的题解可以一行一行询问为什么要这样写,chatgpt不会嫌你烦。有时候我觉得自己的range写错了,其实那样写也没错,只是chat老师的题解有一点优化,这个它都会讲清楚。4. 它可以帮你找可以用同类型解法来做的题。然后它可以保持解法思路不变,用一个思路爽刷一个类型的题。如果题目之间思路又有变化,它会告诉你只有哪里变了,其他的地方还是老思路。5. 它也可以直接帮你总结模板,易错点。经过chat老师的指导,我最大的改变是敢刷题了。之前刷题需要先找某一个人写的算法题repo,然后跟着某一个人他的思路刷他给的几个题。如果想写别的题,套用思路失败了,没有他的题解,也不知道到底哪里错了;看别人的题解,思路又乱了。这个问题在二分查找和dp类型的题里面特别常见。但是现在有chat老师,他会针对我的代码告诉我我哪里想错了,应该怎么做;还按照我写代码的习惯帮我总结了一套属于我的刷题模板。每天写题全是正反馈!
明天不下雨了:那我建议可以用 chatgpt atlas 或者 dia 去刷,也可以用 chrome 加个 ai 插件去刷 左边刷题右边 chat 效果很好
AI时代的工作 VS 传...
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