本文深入探讨了在使用大模型时，Prompt、Workflow和Agent各自的应用场景和核心价值。Prompt适用于一次性表达和生成任务，Workflow擅长稳定运行固定流程，而Agent则是在不确定任务中动态决策和执行的关键。文章强调应根据问题类型选择合适的技术，而非盲目追求Agent的“高级性”，并指出成熟系统往往是这三种技术的分层组合，而非单一选择。理解三者间的区别与联系，有助于更有效地利用大模型解决实际问题。

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PART 01

开篇：不是所有问题都需要 Agent

这两年很多团队一接触大模型，就很容易出现一个倾向：

• 能不能把这个做成 Agent

但真正做过项目的人很快会发现，一个更关键的问题其实是：

这个问题到底该用 Prompt、Workflow，还是 Agent 来解决？

因为这三者并不是同一个东西，只是经常被混着说。

如果边界不分清，后面几乎一定会出现两种情况：

• 本来一个简单问题，被做成过度复杂的 Agent

• 本来一个需要动态决策的问题，却被硬塞进固定流程

所以这一期要讲的，不是哪个更高级，而是它们分别在解决什么问题。

PART 02

Prompt 解决的是“一次性表达和生成”

先从最轻的一层说起。

Prompt 最擅长的，是把一个相对清晰的需求直接交给模型，让它一次性给出结果。

比如：

• 总结一篇文章

• 改写一段文案

• 生成一封邮件

• 解释一个概念

这类问题有几个共同特征：

• 目标相对明确

• 所需信息基本已经给齐

• 不需要持续和外部环境交互

• 一轮或少量轮次就能完成

Prompt 的优势非常明显：

• 快

• 成本低

• 工程简单

• 可维护性高

它的问题也同样明显：

• 不擅长长任务

• 不擅长状态推进

• 不擅长动态选择工具

• 不擅长在执行中途改路径

所以 Prompt 更像是在解决：

• 请你基于当前上下文生成一个结果

而不是：

• 请你围绕目标持续推进，直到把事情做完

PART 03

Workflow 解决的是“固定流程如何稳定跑通”

再往上一层，就是 Workflow。

Workflow 不是把任务直接交给模型自由发挥，而是先把过程定义出来，再让模型在其中承担部分节点能力。

比如一条典型流程可能是：

1. 收到用户请求
2. 做意图分类
3. 去知识库查询
4. 生成回复
5. 人工审核
6. 发送结果

这时候系统的核心不是“让模型自己想怎么做”，而是：

• 路由已经定好

• 节点已经定好

• 分支条件大致定好

Workflow 最强的地方在于：

• 稳定

• 可控

• 易审计

• 易治理

它特别适合那些：

• 任务高频

• 步骤明确

• 责任边界清楚

• 不能随便偏航

的场景。

但它的问题在于，一旦任务开始出现大量不确定性，Workflow 就会显得越来越僵硬。

PART 04

Agent 解决的是“不确定任务如何继续往前走”

Agent 和 Workflow 最本质的区别，不是它会不会调工具，而是：

它允许系统在过程中动态决定下一步。

也就是说，Agent 更适合这样的任务：

• 目标给定，但路径不完全已知

• 过程中会出现新信息

• 是否需要检索、调用哪个工具、是否继续，都要根据反馈判断

比如：

• 做一轮开放式竞品调研

• 帮用户排查一个复杂故障

• 跨多个系统收集信息并输出建议

这类任务的特点不是步骤完全没有规律，而是：

• 你很难事先把所有分支都写死

于是 Agent 的价值就出现了：

• 它可以决定先查什么

• 查完后再决定下一步

• 如果失败，可以换路径

• 如果信息不够，可以主动补问

这就是它和固定流程最大的分界线。

PART 05

三者真正的差别，在于系统承担的责任不同

如果把三者压缩成一句对比，大概可以这样理解。

Prompt 更像是在说：

• 我给你上下文，你给我一个结果

Workflow 更像是在说：

• 我给你路线图，你按这条路线把事情跑完

Agent 更像是在说：

• 我给你目标，你根据环境变化自己判断怎么往前推进

所以它们真正的差异，不只是复杂度，而是系统责任不同。

Prompt 的责任主要是：

• 生成质量

Workflow 的责任主要是：

• 流程执行正确性

Agent 的责任主要是：

• 目标导向下的动态决策和执行闭环

PART 06

什么时候该用 Prompt，什么时候该用 Workflow，什么时候才该用 Agent

很多架构判断，其实没那么玄。

你可以先问三个问题。

1. 这个任务是不是基本一次就能做完

如果是，通常先从 Prompt 开始。

2. 这个任务的步骤是不是已经足够稳定

如果是，通常先从 Workflow 开始。

3. 这个任务在执行过程中，是不是必须根据反馈持续调整路径

如果是，才真正开始考虑 Agent。

这三个问题很重要，因为很多团队最大的问题不是不会做 Agent，而是：

• 没必要的地方也上 Agent

PART 07

为什么很多“Agent”最后又退回成了 Workflow

这两年一个很典型的现象是：

• 很多看起来像 Agent 的系统，最后都被重新收束成了带少量动态节点的 Workflow

原因并不复杂。

因为在生产环境里，企业真正关心的通常不是“系统看起来多像人”，而是：

• 能不能稳定

• 能不能解释

• 能不能控风险

一旦某个任务的主流程已经相对清晰，完全放给 Agent 自由发挥，往往不是收益最大，反而可能是成本最大。

所以很多成熟系统最后的形态反而是：

• 主干是 Workflow

• 局部节点用模型或 Agent 做动态判断

这其实不是退步，而是分工更清楚了。

PART 08

真正成熟的系统，往往不是三选一，而是分层组合

到这里你会发现，Prompt、Workflow、Agent 之间并不是谁替代谁的关系。

更常见的现实是：

• Prompt 是最轻的一层能力

• Workflow 是最稳的一层骨架

• Agent 是处理不确定性的动态层

一个成熟系统里，这三者通常会同时存在，只是承担的职责不同。

所以真正重要的问题，不是：

• 我到底要不要做 Agent

而是：

• 我应该把 Agent 放在系统的哪一层

PART 09

结尾：Agent 不是更高级的 Prompt，它是另一类系统责任

如果把这期内容压缩成一句话，那就是：

Prompt 解决的是生成，Workflow 解决的是流程，Agent 解决的是在不确定环境里继续把目标往前推进。

三者不是按流行度排序的，而是按问题类型分工的。

理解这一点之后，下一步就可以继续往里拆：

如果真的要做一个 Agent，它的内部到底该由哪些部分组成？

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