一句话核心分界最本质标准Workflow工作流流程决策由开发者提前写死Agent智能体运行期间由 LLM 实时决定下一步做什么跟调用多少个工具、循环多少次无关。六个关键区分维度1. 流程控制权根本分水岭Workflow开发者在设计阶段就把步骤、判断条件、分支全部确定。代码里写死 A→B→Cif‑else、DAG 有向无环图大模型只是在单个节点做执行任务翻译、总结无权决定下一步怎么走。哪怕串联 10 次大模型依然是工作流。Agent开发者只给出最终目标不规定步骤。运行时 LLM 基于返回结果自主选择要不要联网、调用哪个工具、要不要重试、是否结束任务存在感知‑执行‑反思的循环ReAct 循环图结构允许闭环 Cycle。通俗比喻Workflow地铁路线提前规划好站点顺序固定Agent网约车目的地确定路线由司机大模型临场决定。2. 驱动模式Workflow规则驱动。预先定义节点顺序、异常分支输入相同执行路径基本固定结果确定性强。适合财务审批、数据清洗、固定格式文档生成。Agent目标驱动。只设定最终目标模型动态拆解子任务。环境变化就调整方案结果具备不确定性适合调研、复杂问题排查、开放式问题处理。3. 状态管理方式Workflow状态是开发者显式定义的结构化变量步骤流转由代码判断调试、日志、回滚可控适合企业合规场景。Agent状态大多保存在对话历史message history里模型自主决定要不要记忆历史长任务更容易出现上下文混乱生产环境调试难度更高。4. 工具调用逻辑Workflow什么时候调用哪个工具全部写死例如第一步必查数据库第二步必调用搜索引擎模型不能跳过步骤。Agent模型自主选择工具集合。比如发现资料不足才去搜索结果不满意就多次搜索完成后主动停止工具调用。5. 稳定性与落地取舍Workflow结果可预期、安全性高、易于审计缺点是面对超出预设的场景就失效灵活性差业务一变就要修改编排代码。Agent灵活适配未知情况但每一步都存在模型幻觉输出不可控金融、政务等强合规场景不能直接使用原生 Agent。6. 架构边界容易混淆的过渡形态纯 WorkflowDify、Airflow、Prefect全程代码决定流转Agent‑in‑Workflow现在生产主流外层流程由工作流管控部分节点交给 LLM 自主决策例如 LangGraph把 Agent 嵌套在工作流框架里兼顾可控性和智能性原生 Agent只有目标没有预设步骤OpenAI‑Agent、Auto‑GPT。极简判断口诀面试答题版下一步由代码预先决定Workflow下一步由大模型运行时决定Agent。选型总结任务步骤清晰、场景固定优先选 Workflow稳定靠谱、方便上线问题模糊、步骤未知、需要多次试错才采用 Agent。