Workflow Agent与自主规划Agent

现在的Agent技术有两条鲜明的路径——基于Workflow构建的规则驱动型Agent与具备自主规划能力的认知型Agent，这两种形态，存在底层技术架构的差异。

1. Workflow Agent：规则驱动

核心特征：

  • 流程编排：基于有向无环图（Directed Acyclic Graph）构建任务节点网络，每个节点定义明确的输入/输出规范
  • 规则引擎：依赖开发者预设的决策树与异常处理逻辑（如LangChain的Chain-of-Thought模式）
  • 模块化工具链：通过可视化拖拽（如LazyLLM）或开源框架（如LambdaIndex）组合标准化功能模块

2. 自主规划Agent：认知驱动

核心特征：

  • REACT框架：通过推理(Reasoning)-行动(Action)-观察(Observation)循环动态决策
  • 强化学习优化：采用奖惩函数（如Manus平台的任务完成度评分）迭代策略
  • 工具调用：根据任务需求自主选择API/数据库/MCP Server等外部资源

总结

实际落地中，越来越多的解决方案采用混合模式：在Workflow中嵌入具备思考能力的节点，或在自主Agent中集成流程引擎，实现可控性与智能性的平衡。这种架构既能保持核心业务流程的稳定性，又能通过认知能力处理特殊场景。

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