AI Agent 和工作流的区别：先确定谁来决定下一步
从谁决定下一步开始，比较 AI Agent 与预设工作流的适用任务、调用成本和维护方式，说明两者如何组合，以及怎样用同一批任务验证选择。
怎样选择更合适
工作流主要按预设规则安排步骤，Agent 则让模型根据目标和工具返回结果决定接下来的步骤。步骤容易列清的任务，先做工作流通常更方便排错；需要边查边决定如何继续时，可以在限定范围内使用 Agent。二者可以组合，例如固定流程负责检查输入与交付，Agent 负责中间的调查。这里按 Anthropic 的架构区分解释概念，不能仅凭产品自称“Agent”判断它会怎样执行。
区别在下一步由谁决定
AI 工作流可以调用模型，也可以有条件分支和重试。只要下一步主要由代码或预先配置的规则安排，就仍适合按工作流理解。例如先提取订单号，再查订单系统，最后按查询结果生成答复，不需要模型重新设计整个处理过程。
Agent 可在读到工具结果后改选动作，例如发现物流记录不足，再查询承运方说明。具体可调用哪些工具由应用开放，模型不能凭名称获得账户或系统权限。一次模型调用本身也不必然构成 Agent，关键是它是否参与决定后续执行。
用相同任务比较适用条件
把“订单晚到了，帮我查原因”作为示例，两种方案使用同一订单资料，并只开放相同的查询工具。预先写好需要补问的信息，并约定解释原因必须引用的记录。下表提供比较方法，没有运行任何客服系统，也不代表某个框架的实测表现。
| 比较条件 | 预设工作流 | AI Agent |
|---|---|---|
| 同条件输入 | 同批订单问题、相同资料和工具 | 沿用相同输入与查询权限 |
| 适用条件 | 主要步骤已知，分支能够列清 | 所需步骤随调查结果变化 |
| 成本与维护 | 维护规则与每步模型调用 | 维护工具与停止条件，关注重复调用 |
| 怎样验收 | 核对分支、失败处理及最终答复 | 另查工具选择及其参数是否正确 |
组合时把可变部分放在局部
可以让工作流先校验订单号，再把需要调查的情况交给 Agent，调查结束后仍按固定格式输出。相反，Agent 也能调用一个封装好的工作流处理重复步骤。OpenAI Agents SDK 把代码编排和模型编排都列为可用方法，具体选择应围绕任务，而非产品名称。
单个 Agent 的工具选择还没有稳定，就增加多个 Agent，会多出交接和状态同步问题。先限定调查范围，给重复调用设上限；工具出错时保留失败结果，交回固定处理步骤。这样能检查新增的自由度是否改善了原先解决不了的任务。
验收同时检查结果与工具动作
同一条问题重复运行，保留实际工具调用及其返回值，再核对最终答复的依据。对工作流要检查不同分支是否都有处理；对 Agent 还要检查是否选错工具，或把正确工具的参数填错。模型声称查到了信息，不能替代系统实际返回的记录。
记录每次任务的等待时间与调用消耗，并加入查不到资料或工具报错的情况。没有必要给所有项目套同一个调用次数门槛；应按使用者可以接受的等待和错误后果设标准。本文于 2026 年 10 月 20 日核对官方资料，未测量任何方案的成功率。
核对来源
以下资料用于核对概念和方法。文中的示例与测试范围分别注明，实际使用时请核对所用工具的版本。