文章详解了AI Agent与Workflow的区别，指出当问题复杂、长尾且多变，需跨系统查证并在对话中澄清/协商/决策时，应优先选择Agent框架。对比了AutoGPT、LangGraph、Dify、CrewAI和AutoGen五款主流框架的特点与适用场景，帮助开发者做出技术选型。同时介绍了腾讯云TDAI团队的Agent Memory产品，为Agent提供长上下文理解能力，推动AI系统从"执行命令"向"理解目标"转变。
1.Workflow和Agent的区别
2.Agent框架选择
核心依赖Github上Star数以及市场热度，综合选取5款Agent框架：
1.AutoGPT：Github 17.8w Star
2.LangGraph：Github 13.1w Star
3.Dify：Github 11.2w Star
4.CrewAI：Github 3w Star
5.AutoGen：微软开源 Github 5w Star
3.各Agent框架对比结论
4.为什么需要使用Agent框架
结论：只要“问题不可完全穷举、要跨多系统查证、并且需要在对话中澄清/协商/决策”，就更应该用 Agent 框架，而不是纯 Workflow。
为什么？用一个真实的ToC场景客服链路来说明。
4.1纯 Workflow 在智能客服里的“天花板”
Workflow（无论是 Dify 的可视化编排，还是 LangGraph 的状态机）非常适合步骤确定 + 条件有限的流程，比如：
1.查询订单 → 格式化答复
2.退货→生成标签→发通知
3.FAQ 检索→返回片段
一旦进入长尾问题，Workflow 就会遇到“分支爆炸”：
例：同一条“包裹没到”诉求，可能要综合 ①承运商状态 ②发货 SLA ③节假日政策 ④地址异常 ⑤是否会员 ⑥是否已报缺货 ⑦是否已部分签收 ⑧是否叠加优惠券/补发 等。
如果你用固定分支描述：
假设有 5 个意图 × 6 种物流状态 × 3 种用户等级 × 3 个政策时段（平日/大促/假期） × 3 种地理区域，共5×6×3×3×3=810 条潜在路径。
这还没算异常（报损、拒收、欺诈信号）与“对话澄清”的分支。维护成本和上线速度都会被拖垮。此外，Workflow 对对话中的“澄清—再决策—再行动并不天然友好，需要把每一步提问、回答、重试都画成节点，复杂而脆弱。
4.2Agent 框架解决的核心问题
以 AutoGen/CrewAI 这类 Agent 框架为例，它们把“在对话里动态规划与调用工具”作为第一性能力：
场景：用户说“我 8 月 1 号下的单今天还没到，收件地址其实要换，而且我被重复扣费了。”
一个合格的客服 Agent 团队会做什么？
1.意图识别 + 澄清
● Planner Agent：拆出多意图（物流异常、改址、计费异常），先问关键澄清（订单号/新地址/扣费凭证）。
2.跨系统取证
● OMS/物流工具：查轨迹与 SLA；
● 计费/支付工具：核对重复扣款交易；
● CRM：看是否 VIP、是否有历史补偿记录。
3.政策推理与合规
● Policy/Critic Agent：套用“假期延误 + VIP + 改址”的组合条款，评估可给的补偿区间、是否可免费改址、是否触发风控人工复核。
4.方案生成与协商
● 提出“改址 + 走加急补发 / 或原包裹拦截 + 退款差额 + 账单冲正”的可行方案，并在对话中按用户反馈实时调整。
5.执行与闭环
● 调用工单/票据工具，落账/发券/改单/寄件，写入 CRM 备注；
● 生成总结，告知时限与跟踪号；
● 若任一步失败，自动选择备选策略或升级人工。
这些动作里，很多步骤**无法事先“画”成固定分支，需要在对话上下文里做决策、需要跨工具动态组合、需要“问一句 → 查一下 → 再决定”，**这正是 Agent 的强项。
5.各Agent详细介绍
5.1AutoGPT
简介：AutoGPT是第一个爆火的自主AI Agent框架，提供一系列工具让用户构建和使用自治代理。其功能涵盖代理创建模块“Forge”、性能评测基准agbenchmark、排行榜以及易用的UI和CLI接口。
主要特点：AutoGPT支持“思考-行动-反馈-学习”的循环，让代理不断生成子任务并执行。并且拥有丰富的插件和工具接口，允许代理访问浏览器、文件系统、API等资源，从而完成复杂的链式任务。
典型应用场景：需要让Agent自动拆解目标并执行的，如市场调研、行程规划、代码编写等
优势与不足：
使用示例：基于AutoGPT让Agent帮我写一篇介绍AutoGPT的文章
1.创建Agent及配置名称、角色以及目标
2.Agent 自主思考、规划、执行
3.最终输出
5.2LangGraph
简介：LangGraph 是由 LangChain 团队推出的有状态、持久运行、多智能体应用的编排框架。核心将Agent建模成一个图（Graph）：每个节点是计算步骤（LLM 调用、工具函数、任意 Python 代码等），边控制流转（含条件与循环），并最终实现既定目标。并且在今年6月提供了预构建模式，对常见的多智能体场景提供了抽象封装，开发者只需定义少量参数（如参与的子智能体、主体提示词等）即可快速生成完整的多 Agent 协作系统。
Graph和预构建模式的示意图：
**主要特点：**支持图式编排、可人工干预、可中断/续跑。LangGraph可形成可控的分支/循环流程，可在每个节点中加入人工干预环节，适合需要人工审批/修订的业务场景，并且基于持久化状态可方便中断、续跑、回溯。
**典型应用场景：**可明确拆解任务步骤的场景，如RAG类、文章生成、日程助手等。
优势与不足：
使用示例：基于LangGraph让Agent帮我写一篇介绍LangGraph的文章
1.构建工作流（Workflow）
附工作流运行逻辑：
2.最终输出
5.3Dify
**简介：**Dify（Do It For You）是一个开源的低代码平台，旨在简化大模型（LLM）驱动的AI应用开发与部署。它融合了“后端即服务 (BaaS)”与 LLMOps 概念，提供涵盖模型接入、提示设计、知识库检索、智能代理、数据监控等在内的一站式解决方案。通过直观的可视化界面和预构建组件，开发者和非技术人员都可以快速构建如聊天机器人、内容生成、数据分析等各类生成式AI应用。
**主要特点：**低代码、可视化工作流构建、检索增强生成（RAG）管道、开放工具市场
**典型应用场景：**可明确拆解任务步骤的场景，如RAG类、文章生成、日程助手等
使用示例：
1.工作流Workflow类型
2.Agent类型（Function Call）
5.4CrewAI
**简介：**CrewAI 是一个多智能体（multi-agent）编排框架，其核心理念是让多个具备特定角色的 AI代理协同合作（组成“crew”团队）来完成复杂任务。每个代理被赋予特定的角色、目标和背景知识，通过相互分工与配合，自动地进行任务委派和问询，最终以团队形式完成用户交给的工作。
**主要特点：**多工具及生态集成、支持Workflow和AI Agent两种模式
优势与不足：
使用示例：研究AI****agent领域的最新进展
5.5AutoGen
**简介：**AutoGen 是微软开源的一个面向 Agentic AI（代理式人工智能）的编程框架，用于构建 AI 智能体并促进多个智能体协作完成复杂任务。AutoGen 支持事件驱动的分布式架构，具有良好的可扩展性和弹性，可用于搭建可自主行动或在人类监督下运行的多代理 AI 系统。
**主要特点：**微软开源、原生多Agent支持、灵活对话控制
优势与不足：
Swarm模式下的机票退订助手示例：
6.总结
本篇文章主要介绍了目前 WorkFlow 和 Agent 的区别，以及什么时候应该采用 Agent 框架：当问题复杂、长尾且多变，Agent 才是主力。同时也简要的介绍了目前几类框架如AutoGPT、LangGraph、Dify、CrewAI、AutoGen，希望能在技术路线的选择与框架选型上帮助到各位读者。
腾讯云TDAI（TencentDB AI Service，简称TDAI）团队也在积极探索数据库与 AI 的结合，并正式推出数据库AI服务，为赋予 Agent 长上下文理解与个性化交互能力，腾讯云在数据库AI服务中推出面向 Agent 记忆场景的产品——Agent Memory，负责存储、检索并管理历史交互信息，让AI能够记住并运用这些信息，从而在持续的互动中表现出更强的连贯性、上下文理解力和个性化服务能力。
可以看到，Agent 不只是新的技术名词，更是一种全新的思维方式——让智能系统从“执行命令”走向“理解目标”。未来，在复杂、多变的业务世界中，腾讯云TDAI团队将持续探索从底层存储、索引到记忆调用的完整链路能力，为客户提供 Agent 的基础组件，奠定AI转型的坚实起点。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：
- ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
- ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
- ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
- ✅ 大模型当下最新行业报告
- ✅ 真实大厂面试真题
- ✅ 2025 最新岗位需求图谱
所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~
① 全套AI大模型应用开发视频教程
（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）
② 大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
③ 大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
④ AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
⑤ 大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
⑥ 大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
以上资料如何领取？
为什么大家都在学大模型？
最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！
不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。
风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！
这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
