AI 智能体、AI 助手与工作流：有何区别？

AI 助手协助人完成任务，AI 工作流遵循预先设定的流程，而 AI 智能体则自行决定如何实现目标。三者都可以使用相同的底层模型和工具，但赋予决策权的方式各不相同。

这些术语常被宽泛使用，导致期望不切实际、治理机制薄弱。名为“智能体”的产品，可能只是带有聊天界面的工作流；助手可能会执行操作；工作流也可能包含一个具备智能体特征的步骤。关键不在于标签，而在于由谁选择路径、由谁批准操作，以及系统需要具备多高的可预测性。

简而言之

什么是 AI 助手？

助手能帮助人完成任务，同时由人保留主要决策权。它可以总结文档、起草代码、建议回复、解释错误，或推荐下一步操作。用户会审核输出，并决定是否采纳。

其关键特征在于交互，而非某种特定界面。助手可以调用只读工具，也可以准备待批准的操作，但通常会让人参与决策和执行环节。

当人的背景判断不可或缺、错误代价高昂，或预期结果带有主观性时，助手尤其适用。它能减少工作量，而不要求系统自主完成整个任务。

什么是 AI 工作流？

AI 工作流是一系列步骤，其路由大多预先设定。某些步骤可能会使用模型，例如对收到的请求进行分类、提取字段或撰写摘要；但流程如何从一个阶段进入另一个阶段，则由代码决定。

客户支持工作流可以先对工单进行分类、检索账户数据、生成草稿、执行政策检查，再将结果放入审核队列。模型生成的内容可能各不相同，但整体流程仍然可预测。

Anthropic 关于构建高效智能体的指南也采用了这种区分：工作流通过预先编写的代码路径来编排语言模型和工具，而智能体则会动态规划自身流程并决定如何使用工具。

什么是 AI 智能体？

智能体接收一个目标，并可自行决定实现目标所需的步骤。它可以选择工具、制定或修改计划、根据观察结果作出响应、从某些失败中恢复，并持续执行，直到满足停止条件。

例如，研究智能体可能会自行决定搜索哪些来源、找出信息缺口、调整查询、比较证据，并生成附有引用的报告。开发者不会预先指定每一次搜索，也不会事先规定确切的步骤数量。

当环境多变、无法完全预先设定执行路径时，智能体很有用。同样的灵活性也使其不如工作流确定。

边界是一个连续谱

工作流中可以包含一个智能体步骤，智能体也可以将确定性工作流作为工具调用。例如，智能体可以判断某位客户符合退款审核条件，而固定工作流则负责验证订单、计算允许退款的金额，并将最终决定交由有权处理的员工。与其为整个产品选择一个标签，不如将这些模式分层组合，这样往往能构建出更好的系统。

实际产品会结合这些模式。智能副驾可以包含一个用于完成特定子任务的智能体。工作流可以将异常情况转交给智能体处理。智能体则可以依靠确定性工作流执行敏感操作。

更准确的做法是描述自主程度及其范围：

• 建议：系统提出内容或决策，由人采取行动。
• 拟议操作：系统准备一项更改，由人批准。
• 有限范围内执行：系统在狭窄且可逆的范围内自动行动。
• 自适应执行：系统在政策规定的范围内选择步骤和工具。
• 委托运行：系统处理较长流程的工作，并在遇到例外情况时升级处理。

同一产品中的不同步骤可能处于不同的自主程度。

这些系统与传统自动化有何不同

传统自动化遵循明确规则和确定性逻辑。机器人流程自动化可以在已知界面中模拟点击和数据录入。工作流可以将这类自动化与基于模型的步骤结合起来。智能体则能自主裁量执行路径。

使用模型并不意味着系统就自动具备智能体特征。定时运行、将每份文档都交给固定摘要提示词处理的流程，仍然只是一个工作流。

应该选择哪种方式？

接下来要考虑风险大小。影响较小的研究型智能体可以在接受审核前运行许多步骤；而金融或行政类智能体则应在明确的决策节点停止。架构标签本身并不能决定安全性；真正起决定作用的是附加在每项操作上的权限、可逆性和监督机制。

适合选择智能副驾的情况：

• 用户掌握系统无法充分获取的重要背景信息；
• 质量评判具有主观性，或需要专业判断；
• 任务不常发生、风险高，或难以自动评估；
• 能否采用取决于是否能帮助人们理解并控制输出。

适合选择工作流的情况：

• 步骤和决策节点已明确；
• 一致性、可审计性和速度比灵活性更重要；
• 业务规则可以直接表达并进行测试；
• 流程需要处理大量任务，且例外情况种类有限。

适合选择智能体的情况：

• 目标明确，但实现路径多变；
• 系统必须收集信息，并根据发现作出回应；
• 选择工具和重新规划能够创造显著价值；
• 成功可以衡量，失败也可以控制在有限范围内；
• 额外的成本和延迟，与任务带来的价值相称。

实际示例：处理 IT 事件

副驾驶会汇总日志、提出可能的原因，并向工程师提供诊断命令。

工作流会按运行手册执行：收集已知指标，在满足既定条件时重启服务，验证运行状况，并在检查未通过时创建工单。

智能体会调查陌生事件，决定检查哪些遥测数据、形成假设、运行经批准的诊断程序、更新计划，并在权限范围内制定或执行补救措施。

成熟的系统可能会同时采用这三种方式：工作流处理常见警报，智能体在沙箱中调查异常情况，而副驾驶则协助工程师批准最终的生产环境变更。

成本与可靠性的权衡

成本会随着模型交互轮次、工具调用、重试和评估器数量的增加而上升。可靠性可能朝任一方向变化：额外检查或许能发现错误，但增加步骤也会带来更多故障机会。应通过多次运行衡量完整任务的结果，而不是想当然地认为更高的自主性或更多智能体必然能提升性能。

副驾驶通常所需的自主步骤较少，但会占用人的注意力。工作流前期需要更多设计投入，但大规模运行时效率很高。智能体可以减少复杂工作中的人工协调，但每个规划步骤、工具调用、重试和验证环节都会增加延迟与成本。

可靠性也会发生变化。工作流可以针对已知分支进行单元测试。智能体在多次运行中可能采取不同的执行路径。因此，评估智能体需要使用有代表性的任务、进行多次试验、检查执行轨迹，并采用明确的评分标准，正如 Anthropic 关于厘清智能体评估的指南所述。

治理应依据能力，而非品牌宣传

组织应盘点系统实际能够做什么：它能读取哪些数据、调用哪些工具、做出哪些决策，是否会对外通信，以及哪些操作可以撤销。

获准发送消息或修改记录的“副驾驶”，需要针对这些操作设置控制措施。被限制在沙箱中进行研究的“智能体”，其运营风险可能较低。名称只是营销用语；真正重要的是权限。

如何阅读 AI 智能体示意图

阅读 AI 智能体示意图时，应从带编号的输入开始，沿着流程看到可观察的结果。对比图着重呈现 AI 智能体与最接近的简化替代方案之间的区别；控制路径则标示出在产生现实后果之前，必须检查权限或不确定性的环节。图中标签仍是普通的响应式页面文本，因此可以翻译、换行，并在手机屏幕上重新排布。

对于《AI 智能体、副驾驶与工作流：有何区别？》，这张图是一幅示意图，而非保证。实际实现可能会组合不同阶段、重复某个步骤，或加入人工审批环节。关键在于，团队能否在部署的系统中识别出相同的功能，为每个边界指定负责人，并测试各环节之间的衔接。如果某个阶段无法观察或衡量，就很难诊断该阶段发生的故障。

关于 AI 智能体、副驾驶与工作流，值得记住的要点

副驾驶、工作流和智能体是在人、代码与模型之间分配工作的三种模式。副驾驶让人掌舵；工作流让代码决定路径；智能体则对执行路径拥有有限的自主决定权。

最佳设计通常是能够可靠地实现所需价值、同时自主性最低的系统。已知步骤使用固定代码，真正存在模糊性的情形交由模型判断，而后果值得谨慎对待时则设置人工审批。