Agent 概念入门

本节介绍 Chatbot、Workflow、Agent、Multi-agent 的核心区别，帮助你建立正确的认知框架。

核心区别

这四类系统的核心区别在于"谁来决策"以及"如何决策"：

概念	决策者	流程	工具使用	复杂度
Chatbot	用户（完全由用户驱动）	无，单轮/多轮对话	无	低
Workflow	开发者（预先编码）	固定、确定性	有，但调用方式固定	中
Agent	大模型（自主决策）	动态、非确定性	有，自主决定何时调用	高
Multi-Agent	多个Agent（分布式）	涌现、协作/竞争	各有工具，协作使用	很高

一句话记住：Chatbot靠问，Workflow靠编，Agent靠想，Multi-Agent靠协。

Chatbot

最熟悉的形态，像一个"问答专家"或"闲聊伙伴"。

• 核心逻辑：输入 → 大模型推理 → 输出。每次对话通常是独立的。
• 能力：理解自然语言、生成回复、多轮对话。
• 决策权：几乎没有。它不会主动做什么，只是被动响应指令。

典型例子

• 简单的 ChatGPT 对话（你问"法国的首都是哪里？"它答"巴黎"）
• 微信上的各种 AI 助手

局限性

它无法完成复杂任务。比如让它"帮我预订今天下午3点从公司到机场的专车"，它要么拒绝，要么只给一个链接，无法真正替你执行。

Workflow

确定性的自动化，像一条"流水线"或"工厂里的机械臂"。

• 核心逻辑：预设流程 + 规则引擎/大模型节点。开发者事先定义好每一步做什么、顺序如何。
• 能力：执行一系列固定步骤。可以在某个步骤调用大模型做判断，但整个流程的骨架是固定的。
• 决策权：没有。执行顺序和异常处理都是预先写死的。

典型例子

• 自动邮件回复：收邮件 → 判断投诉 → 分类严重程度 → 生成回复草稿 → 发给主管审核
• RAG（检索增强生成）：用户提问 → 向量检索 → 拼接 Prompt → 调用大模型 → 输出答案

与 Chatbot 的区别

Chatbot 是"一次性"对话，Workflow 是"多步骤"任务流水线。可以把 Chatbot 理解为没有 Workflow 的"单步任务"。

Agent

非确定性的自动化，具有自主决策能力。像一个"聪明的实习生"：你告诉它目标，它自己会想"该先做什么？用什么工具？如果失败了怎么办？"。

• 核心逻辑：观察 → 思考 → 行动 → 循环（ReAct 模式）
• 能力：使用工具、制定计划、进行推理、拥有记忆
• 决策权：有。Agent 自己决定下一步做什么、用什么工具、何时终止

典型例子

自动订票：用户说"帮我订下周去北京的机票"。Agent 会：

1. 思考"需要知道具体日期、预算、偏好" → 反问用户
2. 得到信息 → 调用机票查询 API
3. 选出最合适的 → 调用预订 API → 完成

与 Workflow 的关键区别

• Workflow：路径固定。你告诉它"第一步查机票，第二步选最便宜的，第三步预订"
• Agent：路径动态。你只告诉它"订机票"，它自己决定步骤、工具，甚至可能在查完后发现没票而建议你改期

Multi-Agent

多个 Agent 分工协作，解决复杂问题。像一个"项目团队"或"蚁群"。

• 核心逻辑：多个 Agent 通过某种机制进行交互。每个 Agent 有自己的角色、目标和能力。
• 能力：1+1 > 2。通过分工、协作、竞争甚至辩论，解决单个 Agent 难以处理的问题。
• 决策权：分布式的。每个 Agent 有自己的决策模块，整体行为是涌现出来的。

典型模式

模式	说明	示例
协作模式	一个 Agent 负责任务分解，一个负责执行，一个负责验证	软件开发团队（PM Agent、Developer Agent、Tester Agent）
辩论模式	两个 Agent 持有相反观点，第三个做裁判	事实核查、多方案比较
竞争模式	多个 Agent 执行相同任务，投票选出最佳结果	代码审查、多视角分析

典型例子

• AutoGen：创建 UserProxy Agent（代表用户）和 Assistant Agent（AI助手）对话协作解决编程问题
• 游戏 AI：采集 Agent、战斗 Agent、侦查 Agent 共同为"赢得比赛"服务

与单个 Agent 的区别

单个 Agent 是"全能超人"，Multi-Agent 是"专业团队"，各司其职通过沟通解决更复杂的问题。

决策框架

选择哪种系统？遵循以下原则（详见第 3 篇：何时使用 Agent）：

1. 能用简单方案就不要复杂化。优先考虑 Chatbot → Workflow → Agent 的顺序
2. 如果能提前写出完整步骤，用 Workflow
3. 如果步骤无法预测、需要动态推理，用 Agent
4. 如果任务太复杂，单个 Agent 难以处理，用 Multi-Agent

一句话总结

如果你能画出一个完整的流程图，就不要用 Agent。如果步骤连开发者都不知道怎么走，才是 Agent 的用武之地。