AI产品思考
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Workflow与Agent的区别
从“聊天”到“干活”,先分清这两个词。真正决定AI产品能否进入业务的,不是演示时有多聪明,而是上线后是否稳定、可控、可追溯。
一、大部分AI项目,死在了第一步
很多团队一开始就追求“让AI自己做完所有事情”。在演示里,它会查资料、写邮件、回复客户,看起来像一个真正的智能员工。但演示成功,不代表它已经具备进入生产环境的条件。
真实业务中,一个模糊字段、一张识别失败的图片或一次错误的工具调用,都可能把后续步骤带向完全错误的方向。问题往往不是模型突然失效,而是系统给了它过大的自由度,却没有准备好边界、校验与兜底。
AI产品的第一目标不是“看起来聪明”,而是在可接受的风险内,持续完成正确的事情。
二、Workflow:把路先铺好
Workflow是一条预先设计好的流程。输入从哪里来、经过哪些步骤、什么时候调用模型、失败后转向哪里,都由产品和工程团队提前定义。模型可以参与判断,但不能随意改变整个流程。
它适合规则清楚、步骤稳定、错误成本较高的业务,例如报销审核、订单处理、资料分类和标准化客服。Workflow看起来没有那么“自主”,却更容易监控、测试和复盘。
三、Agent:给目标,让它自己找路
Agent得到的是目标,而不是完整步骤。它会根据当前信息规划行动、选择工具、观察结果,再决定下一步。它的价值在于处理开放问题和复杂变化,而风险也来自同一个地方:路径难以完全预测。
当任务需要跨系统探索、动态调整方案,且允许试错时,Agent更有优势。但如果权限、成本和失败后果没有被限制,自主性越高,潜在损失也越大。
- Workflow
- 步骤预先定义,强调稳定、可控与可复现,适合高频标准任务。
- Agent
- 围绕目标动态决策,强调适应性与探索能力,适合开放复杂任务。
- 主要风险
- Workflow可能僵化;Agent则可能偏离目标、误用工具或放大错误。
- 产品重点
- Workflow设计异常分支;Agent设计权限、停止条件、评估与人工接管。
四、不要二选一,而要分层使用
成熟的AI产品通常不是纯Workflow,也不是完全自主的Agent。更务实的方式,是用Workflow控制主流程,把Agent放在真正需要判断和探索的局部环节。
- 流程稳定、合规要求高:优先使用Workflow。
- 信息不完整、路径需要动态调整:在局部引入Agent。
- 所有关键动作都应保留权限边界、过程记录和人工接管入口。
- 先验证单点价值,再逐步增加自主性,不要一开始就追求全自动。
五、AI产品经理真正要设计的是什么
不是简单地选择一个更强的模型,而是设计一套人、模型和业务系统能够共同工作的机制。要明确模型在哪一步出现、它能看到什么、可以调用什么、失败时谁来处理,以及结果如何被验证。
当这些问题被回答清楚,AI才从一个“会聊天的演示”,变成真正能够承担业务任务的产品。
先把流程做稳,再把必要的自由度交给Agent。
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