震惊！90%的AI智能体开发都错了？揭秘工作流与真智能体的本质区别，小白也能秒变AI大神

文章探讨了AI智能体的两种理解方式：错误的工作流式理解（预设节点和流程，LLM作为普通节点）和正确的智能体理解（基于Thought-Action-Observation模型，LLM作为大脑具备自主性和目标导向能力）。真正的智能体通过感知、思考(规划和工具选择)、行动和观察的闭环循环，实现动态推理和决策。作者强调我们应该更多地使用真正的智能体，而非简单的工作流工具。

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在此之前，我发现我对AI智能体的定义或者说是理解都是错误的, 我们看到网络上很多关于AI智能体的使用场景。

最常见的就是自媒体类【内容生产智能体】。

大部分展示出来的成果为使用【N8N或者Coze】等支持界面操作的成果，由一大串的节点组成，其中可能包括各式各样的功能节点，比如【Http（获取指定网站的内容）】【html解析（将获取的html内容进行格式化操作）】【llm（调用大模型能力）】等等一连串的节点按照人们预先定义的执行流程一步一步执行，中间可能使用LLm的总结或者改写能力，最终得到想要的结果。类似于下述流程：

其核心是对一系列任务或步骤进行预先定义的、结构化的编排。而语言模型在其中的角色仅仅是根据【预设指令执行任务】，跟普通节点没啥两样。

它本质上是一个精确的、静态的流程图，规定了在何种条件下、以何种顺序执行哪些操作。

而真正的智能体应该是由大语言模型【LLM】具备自主性的、以目标为导向的系统。让语言模型扮演大脑的角色，根据我们输入的【目标】进行’思考’,以为了达到目标为目的去思考规划行动，最终完成我们输入的任务。

Thought-Action-Observation 模型:

【目标】-> 【Thought（思考）】-> 【Action（行动）】-> 【上下文迭代】-> … -> 【完成任务】

这个循环主要包含以下几个相互关联的阶段：

1. 感知 (Perception)：作为起点。智能体通过用户输入获取开始的信息。即观察 (Observation)，这可以是用户的初始指令，也可以是上一步行动或者循环后使用工具从外界获取的补充信息（比如利用工具查询网页等）。

2. 思考 (Thought)：接收到用户输入信息后，智能体进入其核心决策阶段。对于 LLM 智能体而言，这通常是由大语言模型驱动的内部推理过程。"思考"可进一步细分为两个关键环节：

3. 规划 (Planning)：智能体基于当前的信息和内部记忆，更新对任务和上下文的理解，并制定一个行动计划。这可能涉及将复杂目标分解为一系列更具体的子任务。

4. 工具选择 (Tool Selection)：根据当前计划，智能体自主选择从其可用的工具中选择合适的工具完成任务。

5. 行动 (Action)：决策完成后，智能体通过其执行器使用具体的工具或者自身的生产能力完成行动。然后将任务结果更新至上下文。

行动并非循环的终点。智能体的行动会引起环境 (Environment) 也就是上下文信息或者状态变化，随即会产生一个新的观察 (Observation) 作为结果反馈。这个新的观察又会在下一轮循环中被智能体的感知系统捕获，形成一个持续的"感知-思考-行动-观察"的闭环。智能体正是通过不断重复这一循环，逐步推进任务，最终完成任务。

这种基于上下文信息进行动态推理和决策的能力，才是 Agent 所特有的能力，也是我们应该着重学会使用和发展的。

以上即为 “工作流” 和 真正的 “智能体” 之前的区别，我们应该更多的是学会使用后者。

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