AI Agent 很热，但许多团队在真正落地时，发现它并不是灵药。一套纯 Agent 架构往往缺乏边界感、不可控，也难以与已有系统整合。于是，我们开始思考，如何以更务实的方式搭建一个结构清晰、执行稳定的智能系统。
我们发现：以 workflow 为起点进行 Agent 化演进，是很多团队更实际、也更高效的路径。它提供了秩序感，也提供了技术与业务之间的缓冲带。
01 - 为什么从 workflow 出发更可控？
相比直接构建一套复杂的 Agent 系统，workflow 有几个天然优势：
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流程边界清晰：可控性高，执行路径明确，有固定起止。
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工程路径稳定：已有成熟工具支持，可快速上线系统。
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可插入智能节点：每个节点都可以通过 LLM 进行增强（如意图识别、文本生成、信息抽取等）。
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便于组织托管与权限控制：业务流程天然带有权限、角色控制机制，方便部署到实际场景。
换句话说，Workflow 是一个稳定的地基。在这个基础上逐步 Agent 化，比从零搭建要来得更“长线安全”。
02 - 什么是 Agent 化的升级过程？
一个完整的 Agent 系统，往往具备以下几个核心能力：
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感知能力：理解用户意图、环境上下文（如通过对话理解、状态持久化、外部知识调用等）
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规划能力：能根据目标拆解任务、组织工具、设定执行路径
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执行能力：调用外部系统完成任务，包括 API 调用、流程调度、UI 交互
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自适应能力：对失败做出恢复、调整策略，或优化路径
从 Workflow 到 Agent，并不是一步跃迁，而是可以阶段演进的。例如：
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03 - MCP vs Function Call：两种集成方式的差异
当我们引入 LLM 与工具系统对接时，有两个主流思路：
1. Function Call
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LLM 输出一段结构化调用（函数名 + 参数），由系统执行；
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示例：GPT function calling, LangChain tool use 等。
优点：
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快速、轻量、结构化；
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与传统系统集成成本低。
劣势：
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LLM 缺乏任务记忆与上下文调度能力；
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难以执行多步任务；
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一旦调用失败，恢复能力弱。
2. MCP（Memory-Controller-Planner）
这是更“Agent 化”的思路，结构更像一个小型操作系统：
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Memory：存储中间状态、已完成任务、外部环境信息；
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Planner：根据目标和记忆拆解任务，设定执行路径；
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Controller：调度执行，并对失败做出调整；
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Executor：具体调用 API、控制系统动作。
优点：
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更接近人类认知；
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具备多轮、动态、自恢复能力；
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可做复杂规划与反思优化。
缺点：
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系统复杂度显著增加；
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调试难度、响应时间提升；
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部署成本更高，不适合所有场景。
04 - 如何在 Workflow 上逐步实现 Agent 能力？
这部分是我们最推荐的“中道路径”：
用 workflow 保持系统秩序，让 LLM 扮演专家角色，把某些节点变得更智能；再通过 memory、planner 等组件，引入一定的 Agent 特性。
具体可以分为三层演进：
Step 1：节点智能化
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在固定流程节点插入 LLM，比如智能推荐字段、自动摘要内容、分析用户意图等。
Step 2：局部任务代理
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让某些任务由 LLM 代理完成，比如自动生成某种类型的表单、自动审核用户信息等。
Step 3：引入 Agent 调度
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某些任务模块内部由小型 MCP 架构驱动，例如：
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多轮对话创建复杂内容
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任务失败后尝试多种策略重试
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结合用户历史行为调整任务路径
05 - 最后的建议
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对业务要求稳定性、可控性强的系统，建议以 workflow 为主架构，逐步智能化；
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对探索性、开放式任务较多的系统，可考虑构建小规模 MCP Agent 并辅以工具调度；
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绝大多数企业场景不需要“通用智能体”，而是“具备 Agent 特质的系统”。
关键学习资源推荐
想进一步深入理解 MCP 架构、Agent 调度与 workflow 的结合路径，以下资源推荐收藏：
技术文章
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AutoGPT 源码解析与系统结构梳理
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LangChain vs Agentic RAG 架构比较
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OpenAI Function Calling 文档
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HuggingGPT：用多个专家模型解决任务
视频 / 公开课
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DeepLearning.ai 的 “Building Systems with LLMs” 系列
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吴恩达 & LangChain 联合课程：LangGraph、Agentic design patterns
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Anthropic Claude 团队分享的 Agent 架构设计实践
框架工具
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LangGraph（基于 LangChain 的 Agent 状态机）
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CrewAI（多智能体调度框架）
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Autogen（微软开源的 multi-agent 编排库）
如果你正在推进 AI Agent 项目，或在平台中引入智能工作流，欢迎一起讨论如何结合 MCP 架构、智能体角色与业务流程，找到更贴合的落地路径。
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