本文是基于 LangGraph 官方文档的深度解释
随着大模型能力快速增强，开发者在构建 LLM 应用时面临一个核心选择：
到底要使用 Workflows（工作流）还是 Agents（智能体）？
这两种架构经常被混用，但在 LangChain / LangGraph 的框架中，它们有非常清晰的边界、应用场景和设计哲学。理解它们的区别，有助于你选择更稳定、更智能、也更容易维护的系统设计。
本文主题：
- LLM 功能如何被增强
- 各类 Workflows 的模式
- 什么是 Agents
- Workflows 与 Agents 的核心区别
- 真实项目中如何选择
1. LLM 与增强机制：所有系统的基石
不论是 Workflows 还是 Agents，本质上都建立在 LLM 的核心能力之上。 LangChain 文档强调：
Workflows and agentic systems are based on LLMs and the various augmentations you add to them.
也就是说，LLM 是核心，开发者通过"增强（augmentations）"让它更可靠、更易控。
官方列出了三类关键增强能力：
① 结构化输出（Structured outputs）
强制 LLM 输出 JSON / Pydantic 模式，从而保证可控性与一致性。
② 工具调用（Tool calling）
LLM 不再只生成文本，而能调用外部函数、API、数据库访问、搜索工具等。
例如：
python
@tool
def search(query: str):
...
model = model.bind_tools([search])③ 短期记忆（Short-term memory）
让 LLM 在一个工作流／智能体循环中拥有"状态"，能够记住上一步行动的结果。
这些能力为 Workflows 与 Agents 打下共同的基础。
2. Workflows：可控、稳定、可预测的系统架构
Workflows 是 预定义路径的 LLM 编排方式，它强调：
- 流程由代码控制
- 每一步的执行顺序固定
- 适用于确定性任务
LangGraph 官方文档将 Workflows 分成几类典型模式：
2.1 Prompt Chaining（提示链）
最经典的工作流，每次 LLM 调用处理上一步输出。
常用于：
- 翻译 + 校对
- 内容生成 + 审核
- 多步加工过程
特点： 顺序固定、非常可控。
2.2 Parallelization（并行化）
多个 LLM 调用同时进行。
适用于：
- 大文件分段处理
- 多维度评估
- 多路径探索（如多种风格输出）
优点： 大幅提升吞吐量和速度。
2.3 Routing（路由）
LLM 用一次调用决定"把输入送往哪个分支"。
如：
- 多语言客服
- 意图识别
- 分类处理
本质是： LLM 做路由决策，但流程结构仍由开发者定义。
2.4 Orchestrator--Worker（协调者--工人模型）
一个 orchestrator（协调者）拆解任务，多个 worker 并行处理，最后 synthesize（合成）。
例如：
- 生成长篇文章
- 拆解大任务并行执行
- 代码多文件重构
这种模式非常适合：需要规模化、结构化的大型生成任务。
2.5 Evaluator--Optimizer（评估者--优化器）
生成 → 评估 → 优化 → 循环。
用于：
- 提升文本质量
- 自动校对
- 反思与改进（self-reflection）
- 多次迭代直到满足标准
特点： 引入反馈环，但流程依然固定，循环范围受控。
2.6 Workflows 的本质总结
官方定义的关键总结如下：
Workflows have predetermined code paths and are designed to operate in a certain order.
通俗讲：
🌟 Workflows 是"你写规则，LLM 执行规则"。 流程完全可控，几乎不会"乱跑"。
适用于：
- 高稳定要求
- 对结果质量可控性强
- 数据处理类任务
- 生产环境
3. Agents：具有自主性的智能体系统
与 Workflows 相反，Agents 扮演一个"可以自己决定下一步做什么"的角色。
LangChain 文档给出了清晰定义：
Agents are implemented as an LLM performing actions using tools. They operate in continuous feedback loops and have more autonomy.
一句话总结：
🌟 Agents 是让 LLM 自主行动的系统：它决定要做什么，而不是你写死流程。
Agent 的核心机制包含：
① LLM 决策行动（Action Selection）
LLM 观察当前对话状态，决定下一步调用哪个工具。
② 调用外部工具（Tool Calling）
如搜索、数据库、计算器、文件读取等。
③ 根据环境反馈做下一步动作（Feedback Loop）
环境可能返回：
- 工具执行结果
- 用户反馈
- 系统状态
LLM 再根据反馈生成下一步计划。
④ 自动循环直到任务完成
Agent 的流程是 动态生成的，不写死在代码里。
4. Workflows vs Agents：核心区别
| 项目 | Workflows（工作流） | Agents（代理） |
|---|---|---|
| 谁控制流程？ | 开发者 | LLM |
| 流程是否固定？ | 固定顺序 | 动态决定 |
| 适用任务 | 结构化、可控任务 | 探索性、复杂任务 |
| 可预测性 | 高 | 较低 |
| 智能灵活性 | 限制较多 | 高 |
| 安全性稳定性 | 高 | 需更多约束 |
| 典型用法 | 数据处理、文档生成、链式推理 | 工具调度、搜索、规划、多步骤决策 |
一句话：
✨ Workflows 注重"可靠完成任务" ✨ Agents 注重"自主探索并找到解决方式"
5. 如何选择：真实项目中的实践建议
根据 LangChain 文档，建议如下：
如果你的任务是......
✔ 可预测、有明确步骤 ✔ 对稳定性和性能要求高 ✔ 生产环境在线服务
👉 优先使用 Workflows
如果你的任务是......
✔ 不确定性高 ✔ 需要工具调度 ✔ 需要多步骤探索 ✔ 结果方式不固定
👉 适合使用 Agents
也可以混合使用
一个常见的最佳实践：
- 用 Workflows 负责主流程（保证稳定）
- 在关键节点用 Agent 做自主决策（提升智能性）
例如：
- "内容生成流程+自动校对" 用 Workflow
- "自动检索相关知识" 用 Agent
- "复杂任务规划" 用 Agent
- "执行步骤" 用 Workflow
这种混合结构在 LangGraph 中非常容易实现。
6. 结语：从可控到智能，选择最适合的架构
随着大模型能力增强，我们有越来越多的方式构建智能系统。 Workflows 和 Agents 并非对立，而是解决不同类型问题的工具。
Workflows 给你稳定性与可控性；Agents 给予灵活性与自主性。
在实际开发中：
- 先用 Workflows 保证稳定
- 需要"智能探索"时再加 Agent
- 用 LLM 增强工具（结构化输出、工具调用、短期记忆）提升两者可靠性
最终目标不是选择其中一方，而是 ✨ 构建一个既可靠又智能的系统。