搭 Agent 第一个该想清楚的问题不是"用啥模型",是"我要哪种 Agent"。现在的平台一般给三档:指令型、工作流、自主。很多人上来就奔最高级的自主,结果简单活也搞得不可控。这篇把三者底层的差别讲明白,再给个怎么挑的判断。

一句话先定性

三者的本质区别,是**"谁来决定下一步做什么"**——是你定死,还是模型自己决定,定了多少。

• 指令型:你写好规则和提示词,模型在一轮里按你说的答。决策权基本在你手里,模型只负责"理解 + 生成"。

• 工作流:你把任务拆成一串节点(查这个→判断→走哪个分支→调那个工具),路线你画死,模型在每个节点上干活。路线你定,节点内交给模型。

• 自主:你只给目标和一堆工具,走哪步、调哪个、调几轮,模型自己规划自己决定。 决策权大幅交给了模型。

底层到底差在哪

差别就一个东西:控制流(谁决定执行顺序)在哪。

看明白没——从左到右,你交出去的控制权越来越多,换来的是能力上限更高,代价是可预测性和可控性更差。没有谁更高级,只有谁更合适。

【配图建议：04_arch 三类 Agent 的控制流对比】

那到底怎么挑

我的判断顺序,从简单往复杂走,够用就别往上加:

1. 任务一轮能答完吗? 能,就用指令型。比如"把这段话润色一下""判断这条评论的情绪"。别上工作流,杀鸡用牛刀,还慢还贵。

2. 任务步骤固定、能提前画出流程图吗? 能,就用工作流。比如"收到工单→分类→查知识库→生成回复→不确定就转人工"——路线清清楚楚,你画死它,稳定可控、好排查。企业里绝大多数 Agent 是这一档,这也是最被低估的一档。

3. 任务开放到你根本画不出固定流程吗? 比如"帮我调研竞品,该查啥、查几步你自己看着办"——步骤没法预先定,这才轮到自主。

记住一个原则:能用工作流解决的,别用自主。 自主的自由度是把双刃剑,它能处理你想不到的情况,也能跑出你想不到的乱子(循环、跑偏、烧 token)。可控性在企业里往往比"更聪明"值钱。

几个常见的误区

• "自主最高级,我直接上自主。" 最常见的坑。把一个步骤固定的活交给自主,等于放着画好的地图不用,非让它每次重新探路——又慢又不稳,还难查错。

• "指令型太低级看不上。" 大量真实需求就是单轮的。该用指令型时硬套工作流,纯属给自己加复杂度。

• "三选一,定了不能改。" 不是。我常常是工作流的某个节点里,嵌一小段指令型的活;或者主体工作流,只在某个开放环节放一点自主。混着用,哪段适合哪种用哪种。

收尾一句:挑 Agent 类型的本质,是在"可控"和"能力"之间找平衡点。控制权交得越多,越聪明也越难管。先想清楚你的任务到底有多"开放",再决定把多少控制权交给模型——而不是一上来就奔最炫的那个。

至于模型这层,三种 Agent 都得有个底层大模型撑着,这块直接调讯飞这类 MaaS 平台的现成 API 就行,按节点挑模型、按量付费,不用自建算力,你专心选对 Agent 类型就好。