大模型架构师必备：Agent与Workflow核心技术与实践，建议收藏

本文详细介绍了智能体(Agent)与工作流(Workflow)在大模型应用中的区别与融合，以及如何构建高效Agentic系统。文章分析了七种不同类型的工作流及其适用场景，包括增强型LLM、提示词链接、路由、并行、编排工作者、评估者-优化者和自主智能体工作流，并对比了N8N、Dify和Coze三种开源框架的特点与应用场景。通过合理结合Workflow的标准化与Agent的自主决策能力，可构建稳定可靠的大模型业务系统。

智能体（Agent）与工作流（Workflow）已逐渐成为串联大模型、工具与实际业务场景的核心载体。业务场景的实际落地离不开标准化流程，而Agent则为标准化流程，提供了智能升级的新方法。Agent 和 Workflow二者既存在本质差异，又相互融合构建高效的Agentic系统。本文围绕Agentic系统的核心逻辑，说明如何基于工作流搭建稳定可落地的业务流程。

1）Agent & Workflow 的区别和Agentic 系统介绍
2）多种不同工作的搭建方式和适用场景
3）开源框架Dify、N8N和Coze中的工作流

1，Workflow 和 Agent 的区别

Workflow与Agent的核心差异在于流程的控制权与灵活性。Workflow是 “按既定流程执行”，而Agent是“按场景动态执行”，这种差异决定了二者在业务场景中的适用边界。

1.1，Workflow 工作流

工作流是一种预编排的标准化流程。通过预设的路线、规则与步骤，对大模型能力、外部工具等进行有序编排，最终达成既定业务任务目标。

其核心属性“确定性”与“可预期性”，是工作流取得“信任”的关键，这也要求工作流在整个执行过程都在设计阶段明确界定。实际开发中，可通过代码逻辑或者可视化工具，定义节点、关联逻辑与异常处理。

例如，在财务报销审核场景中，工作流可预设“提交报销单→AI发票识别→财务初审→部门领导审批→财务打款”的固定路线，每个节点调用指定工具，如发票识别工具、审批系统API。

这种模式下，无论任务细节如何变化，只要符合预设规则，流程就会按固定逻辑进行，能最大限度保证业务合规性与执行一致性。

1.2，Agent 智能体

Agent 是具备自主决策能力的AI实体。依靠大模型的认知与推理能力，动态决定任务执行的流程、工具调用时机与方式，拥有核心决策权。与工作流的“被动执行”不同，Agent具备“感知-决策-执行-反馈”的闭环能力，能根据任务进展、外部环境变化，实时调整执行策略。

例如，在客户服务Agent场景中，当用户提出“查询某某订单并修改收货地址”的需求时，Agent无固定工作流：

• 首先通过大模型理解需求，自主决定先调用订单查询工具获取订单状态；
• 若订单未发货，进一步调用地址修改工具完成操作；
• 若已发货，则切换至物流拦截工具，并同步告知用户结果。

整个过程中，Agent根据工具返回结果、用户需求细节动态调整执行路径，具备应对复杂多变场景的能力。

1.3，Agentic 系统

Agentic 系统是通过“智能体化”设计，将大模型、工具与流程整合，实现任务自动化或半自动化执行的系统。其核心并非“是否自主决策”，而是“以智能体为核心串联资源，达成任务目标”，所以无论是预编排的工作流，还是具备自主决策权的Agent，都属于Agentic系统

构建Agentic系统的一个核心原则：保持工作流简洁，非必要不增加复杂性。

实际落地中，应根据业务场景平衡“标准化”与“自主性”。

• 对规则明确、流程固定的环节，采用工作流保证效率；
• 对场景多变、需主观判断的环节，引入Agent的自主决策；

小结：过多的节点、冗余的分支或过度的自主决策逻辑，会导致系统可控性下降、排查问题难度增加，所以Agentic系统中的模块一定是简洁、必要的。

2，Agentic 系统中的工作流

2.1，增强型LLM

单纯的裸模型知识，不足以完成任务时，可以通过搜索知识、调用工具、辅助记忆完成任务。此时要求大模型具备使用工具的能力，即是否需要进行搜索获取外部知识，是否需要调用工具，以及调用何种的工具，最后对获得的信息进行整合生成合适回复。

图1，增强型LLM 工作流

在实际工程中两个关键：

• 并不是所有工具都需要调用，需要根据具体的业务进行裁剪。
• 给大模型提供简单且易用的接口，比如MCP接口协议。

2.2，提示词链接 Prompt chaining

核心逻辑：大模型将任务拆解为易于执行的子任务，每个子任务相互依赖串行执行，即上一个任务的结果要输入到下一个子任务。为了防止某一个子任务失败而导致整个任务卡住，可以对关键子任务的结果进行校验，根据校验结果再进行后续流程。

图2，提示词链接工作流

适用场景：

输入的任务可以被清晰，容易的分解为固定子任务。主任务通过调用多个简单的子任务完成，这种策略用较长处理任务的时间，换取了整体任务解决的准确性。

举例1：

关键合同条款的合规审查。子任务 1：提取合同核心条款（校验：条款提取完整性）→ 子任务 2：比对合规库规则 → 子任务 3：生成风险标注报告。任务1到3串行推进确保审查无遗漏。

举例2:

产品说明书摘要生成。子任务 1：拆分说明书章节内容 → 子任务 2：提取各章节核心信息（校验：信息无偏差）→ 子任务 3：整合摘要并优化表述。

2.3，路由 Routing

核心逻辑：路由简单理解就是“分流”，将任务分配到不同类别进行不同处理。比如可以对实际场景下的任务进行分类，每个类别准备不同的prompt以优化效果。路由任务的一个显著特点就是：单 Prompt 优化存在 “类别互损”，即优化一类效果，另一类效果下降。

图3，路由工作流

适用场景：

该场景下的问题或任务，有明确的分类标准和类别体系，且每个类别边界较为明确。路由分类后的每个类别能被更好的处理，得到高准确率。

举例1:

客户咨询路由。按 “订单问题 / 售后问题 / 产品咨询” 分类，订单类用含订单查询工具调用 Prompt，售后类用纠纷处理话术 Prompt，边界清晰且专属优化更精准。

举例2:

文档处理路由。按 “合同 / 简历 / 报表” 分类，合同类用合规校验 Prompt，简历类用信息提取 Prompt，避免单 Prompt 适配多场景导致的效果折损。

2.4，并行 Parallelization

核心逻辑：大模型将任务拆解为互不依赖的多个子任务，并同时启动执行，最终整合多路子任务结果。

核心包含两种模式 —sectioning（任务拆分并行）和 voting（多结果投票择优）。

有两个显著特点：

• sectioning 任务可拆成独立且可并行的子任务
• voting 运行任务获得不同的结果

图4，任务并行工作流

适用场景：

• 复杂任务拆解为相互不依赖的子任务。
• 一个任务从多个角度进行考虑，最终综合结果，或是投票选出最正确的。

举例1：

多区域用户反馈汇总。将 “全平台用户反馈分析” 拆分为北京、上海、广州等独立区域子任务，并行提取各区域核心诉求，最后整合为全国反馈报告，大幅缩短处理时长。

举例2:

文本情感倾向判定。针对同一段用户评论，并行启动 3 个情感分析子任务（分别采用词典匹配、语义模型、历史案例比对三种方式），若 2 个及以上子任务输出 “负面”，则最终判定为负面情感，通过投票降低单一模式的误判率。

2.5，编排工作者 Orchestrator-workers

核心逻辑：在此种工作流中，有一个中心控制的LLM，动态的拆解任务并将其编排到特定的工作模型或工具中，最后进行结果的综合输出。

图5，编排工作者的工作流。

适用场景：

对于复杂的任务，不能拆解到明确的子任务，需要 “边走边看” 动态的拆解任务。尽管它和并行工作流非常的相似，但是主要的区别是，并行工作流的子任务是可以预知已定义的，编排者工作流需要在任务进行中动态的生成。

举例1:

定制化旅行方案规划。中心 LLM 先明确用户核心需求（亲子、预算、时长），初步拆解 “目的地筛选、行程串联” 子任务；执行中根据目的地景点开放情况、天气动态生成新子任务（如调整行程顺序、补充备选景点），而非提前固定全量子任务。

2.6，评估者-优化者 Evaluator-optimizer

核心逻辑：由生成者产出方案，评估者按明确标准打分、给出优化反馈。

此种工作流中有生成者也有评价者。生成者产生方案，评价者对方案进行评估并给出反馈，如果符合要求就输出结果，如果不符合就直接拒绝并参考意见重新生成，形成 “生成 - 评估 - 优化” 闭环。

图6，评估者-优化者工作流

适用场景：

有明确的评价标准且可以通过不断的修改提升输出结果。

• 当有对输出结果清晰的修改意见时，再次生成的大模型结果有明显提升
• 大模型可以生成这种对结果的改进意见。

举例1:

营销文案生成。生成者产出推广文案，评估者按 “卖点突出度、语气适配性、合规性” 打分，反馈 “需强化产品核心功能，语气更贴近年轻群体”；生成者据此迭代，直至达标。

举例2:

代码片段编写。生成者写出功能代码，评估者按 “语法正确性、执行效率、可读性” 评估，反馈 “存在冗余循环，需优化时间复杂度”；生成者优化后再次提交评估，闭环直至符合标准。

2.7，自主智能体Agent

核心逻辑：以用户指令或任务为起点，自主规划任务执行路径。

如果用户的指令是清晰的，智能体就可以自己规划独立的完成任务。如果指令不清晰，或者在执行中需要再次的收集用户更多信息，进行辅助判断，需要在任务开始或执行中与用户交互收集反馈。

在执行任务过程中，获得准确的信息是至关重要的，必要工具的调用时不可少。所以设计工具集合以及简单易用的工具接口是关键。

对于复杂的任务需要设置停止条件，防止大模型陷入“自证”的循环，无法终止任务。

图7，智能体工作流

适用场景：

• 开放性问题无法预知求解的步骤，没有一个固定的求解路径。
• 大模型需要进行多轮的迭代拆解。

以上步骤的进行，需要有容错机制。沙盒环境是自主Agent落地的关键。其为 Agent 构建的独立、隔离的测试与运行空间，Agent 在其中调用工具、执行操作不会影响真实业务系统，既能防止误操作带来的风险，如误删数据、违规调用接口等，又能方便调试与监控 Agent 的决策流程。

举例1：企业智能运营助手

用户指令为 “优化本月电商店铺转化率”，Agent 无固定步骤：先调用店铺后台工具获取流量、转化数据→ 发现详情页跳出率高，主动向运营人员确认是否可修改详情页→ 调用竞品分析工具获取竞品卖点→ 生成优化方案。

当方案迭代 3 轮或转化率提升目标达成时，自动停止，避免无限优化。全程在沙盒环境中执行，数据查询、方案生成等操作不影响真实店铺运营。

3，开源工作流框架

当前的Agent框架方案也主要是以工作流为切入点，比如N8N、Dify、Coze。

• N8N

连接一切系统与任务的流程编排工具。希望通过可视化节点，将API调用、数据库操作、消息通知、文件处理等常见任务模块化，用户拖拽节点并设置参数，即可构建自动化流程。

对于AI能力来讲，只是其中的一个功能模块，需要用户自己设计完整的业务流程。AI仅作为流程中的一个“处理环节”，核心价值通过依靠强大的跨系统连接能力，让AI能力嵌入现有业务自动化链路。

• Dify

从 0 到 1 快速构建AI原生应用，重点在大模型的“功能化落地”。Dify提供了一套完整的工具链，包括模型接入、Prompt编排、知识库管理、前后端部署等。

Dify实际是“AI+业务逻辑”的封装，更偏向“AI应用构建”，希望通过提供自动化能力，让用户快速开发基于大模型的应用。比如你想做一个“客服知识库问答机器人”，Dify可以完成 “数据导入、prompt设计、流程编排、部署上线”的全链路操作，还支持自定义插件扩展功能，更适合需要深度结合大模型能力的场景。

这种Dify模式下，工作流是AI应用的“骨架”。Dify提供的是“从0到1”的AI应用开发闭环，而非单纯的流程串联。