智能体和工作流，企业自动化该怎么选

讨论企业 AI 自动化时，“工作流”和“智能体”经常被混着说，但它们适合解决的问题并不一样，分不清楚容易导致过度设计或者用错工具。

工作流适合处理规则清晰、步骤固定的任务：按条件分支、按模板生成文档、按预设规则触发提醒。这类任务输入和处理逻辑相对稳定，不需要模型每次都重新“思考”该怎么做，用确定性的流程编排更稳定，也更容易排查问题。

智能体适合处理需要理解上下文、动态判断、调用多个工具的场景：比如根据客户的模糊描述判断该查询哪个系统、组合几步操作才能给出答案。这类任务的路径不是提前能完全列举清楚的，需要模型在执行过程中做决策。

但智能体不等于可以自主做所有决定。报价、投诉处理、合同条款、对外发布内容这类关键动作，通常还是需要人工确认，智能体负责信息收集、初步判断和执行辅助，而不是替代最终拍板。

实际项目中，更常见的做法是把两者结合：低风险、高频率的固定环节交给工作流处理，需要理解上下文和综合判断的环节由智能体介入，关键节点保留人工确认。判断哪些环节归工作流、哪些归智能体，本身就是诊断阶段要回答的问题之一。