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。

#牛客激励计划#  #聊聊我眼中的AI#  #产品经理#

#牛客AI配图神器#
全部评论

相关推荐

LangChain 是一个开源框架,旨在帮助开发者更高效地构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序。其核心思想是通过模块化设计,将语言模型与外部工具、数据源和流程连接起来,从而扩展模型的能力并支持复杂任务的自动化。一、LangChain 的核心概念与功能1. 模块化架构LangChain 提供了六大核心组件,开发者可以像“乐高积木”一样灵活组合这些模块,构建定制化应用。例如:- Models:集成多种语言模型(如 GPT-4)和文本嵌入模型。- Prompts:通过模板管理提示词,优化模型输出质量。- Indexes:支持文档加载、分割、向量存储和检索,增强模型对结构化数据的处理能力。- Memory:维护对话历史或上下文信息,确保交互的连贯性。- Chains:将多个模块串联为固定流程(如问答链、摘要链)。- Agents:动态选择工具执行任务(后文详述)。2. 实际应用场景LangChain 被广泛用于构建智能问答系统、自动化客服、文档分析工具等。例如,一个旅行顾问机器人可通过 LangChain 整合实时天气 API 和航班数据库,提供动态建议。二、Agent 的定义与作用Agent 是 LangChain 中的一个核心组件,其本质是“动态决策引擎”,利用语言模型的推理能力选择工具并执行任务。特点包括:1. 动态流程控制Agent 根据问题类型和上下文选择工具,例如先调用搜索引擎获取信息,再通过数据库检索补充细节,形成多步骤推理(如 ReAct 范式)。2. 工具集成支持内置工具(如 Google 搜索、Wikipedia)和自定义工具(如调用内部 API),通过tool快速注册功能函数。3. 适用场景适用于需要灵活决策的复杂任务,例如多条件数据分析、动态旅行规划等。 #牛客激励计划#  #产品经理#  #产品每日一题#  #晒晒你的元宵动态#  #牛客创作赏金赛#  #数据人的面试交流地#  #总结:offer选择,我是怎么选的# #牛客AI配图神器#
点赞 评论 收藏
分享
评论
6
9
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客企业服务