「这条业务流程到底哪里需要确定性哪里需要探索性」最近做 AI 工作流我越来越觉得一个问题很重要很多时候我们不是不会用 AI。而是不知道应该把 AI 放在流程的哪个位置。一上来就问要不要做 Agent要不要多 Agent要不要接工具要不要上 LangGraph这些问题都不是第一问题。第一问题应该是这条业务流程到底哪里需要确定性哪里需要探索性如果这个问题没有想清楚后面很容易做偏。本来一条很简单的固定流程被做成了复杂 Agent。结果成本变高行为还不稳定。本来一个需要探索的问题被硬塞进固定流程。结果系统很稳定但解决不了真实问题。这就是我在做 Amazon listing 主图和 A 图 AI 生图应用时反复遇到的情况。▎ 有些地方必须稳▎ 有些地方必须活▎ 有些地方可以交给 AI▎ 有些地方必须人来判断所以我现在判断一个业务流程该用 LLM Workflow还是 Agentic Workflow不会只看任务名字。我会先看它的结构。01先给两个定义。我现在会这样理解LLM Workflow是把 LLM 放进确定流程里。流程路径提前设计好。模型在某些节点负责理解、分类、总结、生成、改写、检查。但下一步做什么主要由流程决定。Agentic Workflow是让模型在一定边界内动态决定下一步。它可以规划任务。可以选择工具。可以观察结果。可以调整路径。可以在不确定信息里继续推进。所以两者的关键区别不是有没有 LLM。两者都有 LLM。关键区别是谁决定下一步流程决定下一步是 LLM Workflow。模型根据环境反馈决定下一步是 Agentic Workflow。这个判断比创意 vs 稳定更好用。因为它能直接落到业务设计上。02第一个判断标准路径能不能提前写清楚如果路径能提前写清楚优先用 LLM Workflow。比如 Amazon 主图生成。它的流程其实很明确▎ 读取产品资料▎ 抽取必须保持一致的产品要素▎ 检查平台规范▎ 生成图片提示词▎ 生成候选图▎ 检查产品一致性▎ 检查合规风险▎ 输出可用版本这条路径不需要 AI 自己发明。它需要的是稳定执行。如果我把这件事交给一个自由 Agent让它自己决定下一步反而容易出问题。▎ 它可能多做一些不该做的视觉发挥▎ 可能改变产品形态▎ 可能加入不该出现的道具▎ 可能把主图做成了广告图在这种流程里越自由风险越大。所以不要迷信 Agent。能写清楚的流程就写清楚。能固定的节点就固定。能检查的结果就检查。这不是保守。这是让 AI 真正进入业务。03第二个判断标准工具是不是固定如果工具固定就不要让 Agent 自由选择。比如一个客服流程只需要查知识库、查订单、必要时创建工单。那就把工具边界写清楚。AI 在固定工具里完成任务。这样更可控。如果让 Agent 自己在几十个工具里选择它看起来更智能但系统风险会变大。它可能选错工具。可能重复调用。可能成本失控。也可能拿到不该看的数据。企业 AI 里工具不是越多越好。工具边界越清楚结果越容易稳定。但如果任务本身需要根据情况动态选择工具那就不一样。比如做竞品研究。它可能要看官网。看详情页。看评论。看价格。看广告语。看类目趋势。看用户真正抱怨什么。这时候工具路径不一定提前知道。它需要根据前一步发现的线索继续往下查。这种场景就更适合 Agentic Workflow。但即使是 Agentic也不等于工具无限开放。工具要有白名单。高风险动作要审批。每一步调用要留下记录。这才是企业 AI 和玩具 demo 的区别。04第三个判断标准结果是否容易验收如果结果有明确格式、明确标准、明确业务指标适合 LLM Workflow。比如▎ 摘要是否覆盖重点▎ 邮件是否包含行动项▎ 报告是否有固定字段▎ 分类是否命中正确标签▎ 图片是否保持产品一致性▎ 内容是否符合品牌规范这些结果可以验收。可以用 Output Contract 来约束。可以做检查。可以要求模型重试。可以进入一个稳定流程。但有些结果本身不是简单验收。比如这个产品的 A 图应该主打什么卖点这个类目的用户为什么犹豫这个内容方向有没有转化潜力为什么这个月转化率下降这个市场机会值不值得进入这类结果需要判断。需要证据。需要比较。需要排除。它不是生成一个格式正确的答案就结束。这时候 Agentic Workflow 更有价值。但它也不能只是生成一段看起来有道理的分析。它必须能说明查了什么看到什么证据排除了什么为什么选择这个结论。否则就不是分析。只是更长的文案。05第四个判断标准风险等级有多高风险越高越不能让 Agent 自由行动。比如金融、医疗、法律、财务、正式客户沟通、生产系统操作。这些场景不是不能用 Agentic。但 Agentic 必须被关在更窄的边界里。可以让它整理信息。可以让它生成建议。可以让它做初步检查。可以让它提出下一步方案。但关键动作要有人确认。▎ 正式邮件不能自动发▎ 合同意见不能直接盖章▎ 财务调整不能自动执行▎ 生产系统不能随便改▎ 客户承诺不能让 AI 自己决定回到 Amazon 图像工作流也是一样。AI 可以生成候选图。可以做一致性检查。可以提示可能的合规问题。可以给出修改建议。但最后哪张图能进 listing不能完全交给 AI。因为那不是一个生成问题。那是一个业务结果问题。它关系到点击率、转化率、平台风险也关系到品牌表达。所以风险越高人越不能消失。人要从执行者变成判断者。06第五个判断标准这个流程是否需要持续状态很多简单 LLM Workflow 不需要太多状态。给一段内容生成摘要。给一个字段做分类。给一篇文章做检查。一次输入一次输出就能完成。但 Agentic Workflow 往往需要状态。它要知道前面做过什么。查过什么。失败过什么。为什么换了路径。哪些工具已经调用。哪些结论已经被人确认。哪些地方还需要继续。比如一个销售机会分析 Agent。它不能只看当前一句话。它要看客户历史。看沟通记录。看报价。看竞争对手。看上一次跟进结果。看下一步动作。这就不是简单调用模型。这是一套状态管理。所以一旦流程需要持续状态就要更认真地设计数据从哪里来状态保存在哪里谁能看谁能改每一步怎么回放出错后怎么恢复。很多 Agent 做不起来不是模型不行。是状态没设计。07所以我现在会用这五个问题来判断第一路径能不能提前写清楚第二工具是不是固定第三结果是否容易验收第四风险等级有多高第五是否需要持续状态这五个问题问完基本就能判断一个流程该怎么做。路径明确工具固定结果可验收风险高不需要太多状态。优先 LLM Workflow。▎ 比如会议纪要、合同初筛、客服 FAQ、文章检查、主图一致性检查路径不明确工具不固定结果需要判断过程需要探索需要持续状态。更适合 Agentic Workflow。▎ 比如竞品研究、异常归因、复杂选题判断、销售机会分析、A 图策略方向判断但大多数企业流程其实在中间。它不是纯左边也不是纯右边。它是一条稳定主干加几个动态节点。这就是混合工作流。08Morgan Stanley 的 AI Morgan Stanley Debrief更接近稳定主流程。客户会议结束后它生成会议摘要、行动项、邮件草稿并把记录保存到 Salesforce。这条链路的输入输出非常清楚。它不需要 AI 自己去探索业务策略。它需要的是准确、完整、可审计。所以它很适合 LLM Workflow。HubSpot 的 Customer Agent则更接近混合形态。客户问题进来后它要识别意图、查知识库、生成回答。遇到复杂问题还要升级给人工。这里有稳定流程也有动态判断。Adobe 的 Agent Orchestrator 也是类似方向。它不是单纯生成内容而是在客户数据、营销场景和多个专业 Agent 之间做编排。这些案例说明一件事真实世界里的企业 AI不是概念比赛。不是谁 Agent 更多谁就更先进。而是谁能把 AI 放进真实工作流。谁能稳定产生业务结果。谁能让人从低价值执行里出来去做更高价值的判断。09最后回到我自己的实践。如果做 Amazon 主图我会偏 LLM Workflow。因为它路径明确风险高结果可验收。如果做 A 图的内容策略我会加入 Agentic 节点。因为它需要理解用户、分析竞品、判断转化阻力。如果做整套 listing 图像生产系统我不会把它做成纯 Agent。我会把它做成混合工作流。稳定的地方流程化。不确定的地方Agentic。高风险的地方人确认。所有结果都要能检查、能记录、能复盘。这也是我现在对 AI-native 的理解。不是把每件事都交给 AI而是重新设计人和 AI 的分工。AI 处理数据。AI 执行流程。AI 探索可能性。人做判断。人做审美。人承担责任。如果一个 AI 应用能做到这一点它就不是一个工具 demo。它开始变成一套新的工作方式。所以我现在不太会问这个流程该不该用 Agent我会问▎ 这条流程里哪里需要确定性▎ 哪里需要探索性▎ 哪里需要控制▎ 哪里决定结果这个问题想清楚了LLM Workflow 和 Agentic Workflow 就不再是两个概念。它们会变成一套真正能用的业务系统。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】