文章目录
- 引言
- 概念纠正
- 目前的两大发展方向
- Workflow模式(工作流)
- 运行机制
- 后端视角类比
- 适用场景
- Agentic 模式 (智能体 / 自主模式)
- 运行机制：Loop (循环)
- 后端视角类比
- 适用场景
- AgentScope java 和 Spring AI Alibaba的区别
- 总结
引言
Spring AI Alibaba 和 Agent Scope虽然都出自阿里巴巴，但它们的核心设计理念、适用场景以及对“Agent（智能体）”的定义有本质的区别。那我们怎么根据自己的场景来选择不同的框架呢？今天就来讲讲这两者适用的不同场景与相关概念，坐稳扶好！
概念纠正
有些人总是认为chatbot(ChatGPT、DeepSeek等)就是Agent，其实是错误的。
Agent = LLM(大脑) + Memory(记忆) + Planning(规划) + Tool calling(工具调用)
专业的agent能帮你解决专业领域的问题，自主纠错，自主解决。
目前的两大发展方向
无论是什么AI框架，都几乎是这两种发展方向中的一种，第一种是workflow(工作流)，第二种是Agentic(智能体自主模式)。但有趣的是，现在的框架发展虽然大体是其中的一种，但是内部的东西正在朝着两种范式融合走。
因为纯粹的 Agent 太不可控，纯粹的 Workflow 太死板，现在行业正在往中间走，出现了一个新词叫Flow Engineering (流程工程)。
目前的最佳实践是：“外层是 Workflow，节点是 Agent”或者“大局可控，局部自主”
接下来我们就来讲讲两种模式有什么不同吧
Workflow模式(工作流)
这种模式认为：LLM 是一个不可靠的“函数”，我们需要用可靠的代码结构把它“框”住。它不相信 AI 的自主规划能力，而是相信人类工程师的架构设计能力。
运行机制
结构：显式定义
A -> B -> C的路径。控制权：100% 在代码侧。你（开发者）决定何时调用 LLM，Prompt 是什么，输出怎么解析，解析失败怎么重试。
典型模式：
- Prompt Chaining (提示词链)：Step 1 的输出作为 Step 2 的输入。
- Router (路由)：先用一个小模型分类（是“退款”还是“咨询”？），然后
if-else走到不同的处理链路。 - Parallelization (并行)：同时让 LLM 翻译成 3 种语言，最后聚合结果。
后端视角类比
- Java: 就像
CompletableFuture的编排，或者 Spring Cloud Data Flow。 - Go: 就像通过 Channel 串联的一组 Goroutine Pipeline。
- 特点：幂等性高、延迟低、可测试。你写个单元测试，输入 A 必然得到 B（或者误差在可控范围内）。
适用场景
- RAG（检索增强生成）：搜索 -> 排序 -> 生成。路径极其固定。
- 实体提取 / 结构化数据处理：从 PDF 提取发票金额。
- 高风险业务：金融风控、医疗建议（必须有人类定义的 Checkpoint）
Agentic 模式 (智能体 / 自主模式)
核心理念：Cognitive Architecture (认知架构)
这种模式认为：LLM 是一个“大脑”，我们应该给它工具和目标，让它自己找路。它容忍过程的不确定性，以换取解决复杂、未知问题的能力。
运行机制：Loop (循环)
结构：
While(任务未完成) { 观察 -> 思考 -> 行动 }。控制权：在 LLM 侧。系统只给一个目标（“帮我写个贪吃蛇游戏”），LLM 自主决定是先写代码，还是先查库，还是先修复报错。
核心范式：
- ReAct (Reason + Act)：推理和行动交替进行。
- Reflection (反思)：做完了自己检查一遍，“我有 Bug 吗？有的话重写”。
- Multi-Agent (多智能体)：模拟人类组织，Role A (产品经理) -> Role B (程序员) -> Role C (测试)。
后端视角类比
- 架构：事件驱动架构 (EDA) + 消息总线。这更像是微服务编舞 (Choreography)，服务之间通过 Topic 交互，没有中心化的上帝视角控制流程。
- Go: 就像一个死循环的
select，根据不同的信号动态决定执行哪个case。 - 特点：上限极高，下限极低。它可能写出惊世骇俗的代码，也可能在一个死循环里空转烧钱，直到 Token 耗尽。
适用场景
- 开放式任务：“调研一下现在的 AI 市场竞品并写份报告”。（没法写死步骤，因为搜索结果是不确定的）
- 代码生成与自动修复：Devin 类产品。
- 复杂仿真：模拟经济系统、游戏 NPC
AgentScope java 和 Spring AI Alibaba的区别
简单来说，两者的核心设计理念和擅长领域不同。
AgentScope Java：是一个原生为 Agentic 范式设计的框架。它的核心是 “Agent”，旨在帮助你构建以 Agent 为中心、具备自主思考和行动能力的智能应用。
Spring AI Alibaba：更侧重于 Workflow 编排。它以 Spring AI 生态和图（Graph）思想为基础，擅长将 AI 能力作为工具，融入到预定义的工作流中。
简单来说，就是分业务场景选用不同的框架：
- 如果你追求稳定、流程可控，希望AI根据编排的工作流来作业，场景是RAG、智能客服、辅助工具等等，那就选择Spring AI Alibaba。简单编排可以使用Agent FrameWork，复杂编排可以使用更加底层的Graph。
- 如果你追求自主、多角色博弈，希望AI可以更加自主的来决定如何完成要求，场景是做类似Manus、虚拟团队等，那就可以选择Agent Scope。
| 特性 | Spring AI Alibaba | Agent Scope |
|---|---|---|
| 核心理念 | Workflow-Centric (工作流为中心) | Agent-Centric (智能体为中心) |
| 控制权 | 开发者掌握控制权。你定义好流程图（Graph），AI 在节点内执行任务。 | 模型掌握部分控制权。AI 根据 ReAct 范式自主决定下一步调用什么工具或联系哪个 Agent。 |
| 通信模式 | 传统的服务调用、Event-Driven。 | 消息驱动 (Message-Passing)。类似 Actor 模型，Agent 之间互发消息。 |
| 技术栈 | 纯 Java(基于 Spring Boot 生态)。 | Python (主打)+Java 版本。 |
| 最强项 | 集成企业现有业务、RAG（检索增强）、确定性高的任务编排。 | 多智能体协作（Multi-Agent）、复杂仿真模拟、容错与自我修正。 |
但是值得注意的是，并不是选择了Spring AI Alibaba就不能使用ReAct Agent等，相反，该有的全部都有，后面Spring AI Alibaba还会引入Agent Scope来提高A2A能力。
总结
两个框架有相似之处，但是侧重点和设计思想都有不同，可以根据自己的业务场景来进行选择。
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