在人工智能（AI）快速发展的今天，理解AI工作流和AI智能体之间的区别对于有效利用这些技术至关重要。本文将深入探讨AI工作流的类型，解析AI智能体的概念，并重点比较二者的关键差异。
1. 智能体 vs 工作流
关于“智能体”的定义众说纷纭。有些客户将其视为完全自主的系统，能够长期独立运行，并使用多种工具完成复杂任务；而另一些人则用它来描述遵循预设工作流的规范性实现。
在Anthropic，我们将这些统称为智能体系统，但明确区分了工作流和智能体：
- 工作流是通过预定义代码路径协调LLM和工具的系统。
- 智能体则是LLM动态指导自身流程和工具使用的系统，保持对任务完成方式的控制权。
用烹饪来比喻：工作流就像严格按食谱一步步操作；智能体则像一位厨师，根据食材和口味即时决定如何烹制菜肴。
以下是二者差异的简单可视化：
来源：LangChain
1.1 何时（以及何时不）使用智能体
开发LLM应用时，应从最简单的解决方案入手，仅在必要时引入复杂性。有时这意味着完全避免使用智能体系统。这些系统通常以更高的延迟和成本换取任务性能的提升，因此需权衡是否值得。
当需要更高复杂度时，工作流为结构明确的任务提供可预测性和一致性，而智能体更适合需要灵活性和规模化模型驱动决策的场景。但对许多应用而言，通过检索和上下文示例优化单个LLM调用通常已足够。
1.2 何时以及如何使用框架
许多框架能简化智能体系统的实现，例如：
- LangChain的LangGraph；
- Amazon Bedrock的AI智能体框架；
- 拖拽式GUI工具Rivet；
- 另一款复杂工作流构建工具Vellum。
这些框架简化了调用LLM、定义和解析工具、链式调用等底层任务，便于快速上手智能体系统。但它们常引入额外的抽象层，可能掩盖底层提示和响应，增加调试难度，甚至在不必要时鼓励复杂化。
建议开发者先直接使用LLM API，许多模式仅需几行代码即可实现。若选择框架，请务必深入理解底层代码，因为对其内部逻辑的错误假设是常见错误来源。
2. 构建模块
本节将探讨生产中常见的智能体系统模式。我们从基础模块——增强型LLM开始，逐步增加复杂度，从简单组合工作流到自主智能体。Agent 智能体
2.1 设置
可使用支持结构化输出和工具调用的聊天模型。以下展示为Anthropic设置API密钥并测试结构化输出/工具调用的过程。
2.2 增强型LLM
智能体系统的基础模块是具备检索、工具和记忆等增强功能的LLM。当前模型能主动使用这些能力——生成搜索查询、选择合适工具、决定保留哪些信息。
实现时建议关注两点：定制这些功能以适应具体用例，并确保为LLM提供简洁易用的接口。虽然实现方式多样，但可通过我们近期发布的模型上下文协议（MCP）来集成第三方工具生态系统，其客户端实现简单易用。
后文假设每次LLM调用均可访问这些增强功能。
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3. 工作流
3.1 提示链
在提示链中，每个LLM调用处理前一个调用的输出。
如Anthropic博客所述：
提示链将任务分解为一系列步骤，每个LLM调用处理前一步的输出。可在任何中间步骤添加程序化检查（见下图中的“门控”），确保流程不偏离正轨。
适用场景：任务能清晰拆分为固定子任务时。主要目标是通过简化每个LLM调用的任务，以延迟换取更高准确率。
典型用例：
- 生成营销文案后翻译为其他语言；
- 编写文档大纲→检查是否符合标准→基于大纲撰写文档。
来源：LangChain
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