Workflow缺点
Multi-Agent的结局方案
缺乏灵活性与适应性
智能体具有自主性。每个Agent可以根据当前状态、环境反馈和自身目标，自主决定下一步行动，动态调整策略，无需依赖预设路径
中央控制与单点故障
去中心化架构。多个Agent通过通信（如消息传递）协作，没有单一控制点。某个Agent失效，其他Agent可尝试替代或调整协作方式，系统更鲁棒
难以处理复杂决策
内置推理与规划能力。基于LLM的Agent具备强大的自然语言理解、推理、规划（如Chain-of-Thought, Agent 智能体 ReAct）和反思能力，能处理模糊、开放和复杂的决策
对非结构化任务支持弱
生成式能力。LLM Agent天生擅长处理文本、理解意图、生成内容、进行创意工作，能无缝处理非结构化任务
扩展性与协作性差
模块化与可组合性。新功能可以通过添加新的专业化Agent（如Research Agent, Code Agent, Review Agent）轻松集成。Agent之间通过标准化协议（如通信语言）协作
缺乏自主性
目标驱动。每个Agent有明确的角色、技能和目标（Goal）。它们主动工作，为达成目标而行动，而不仅仅是执行指令
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