Workflow 与 Agent：智能系统构建范式的深度对比

在人工智能和自动化系统快速发展的今天，Workflow（工作流） 与 Agent（智能体） 成为构建复杂智能应用的两种主流范式。它们各自代表了不同的设计哲学、架构模式和适用场景。理解两者的本质差异、优劣势以及协同可能性，对于构建高效、可靠、可扩展的智能系统至关重要。

本文将从概念本质、架构设计、执行机制、适用场景、性能特征、开发运维等多个维度，对 Workflow 与 Agent 进行全面而深入的对比分析。

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一、核心概念与本质差异

1. Workflow：确定性流程的编排

Workflow（工作流） 是一种预定义、结构化、确定性的任务执行模型。它将复杂的业务逻辑分解为一系列有序或并行的步骤（节点），并通过明确的依赖关系（边）连接起来，形成一个有向图（通常是 DAG，有向无环图）。

• 核心思想：“先规划，后执行”
• 控制方式：集中式调度，由工作流引擎统一管理任务流转
• 行为特征：可预测、可重放、可审计
• 典型代表：Apache Airflow、Prefect、Temporal、LangChain Expression Language (LCEL)、Micro