别吹通用型AI Agent了！Workflow才是业务真王者

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通用型 AI Agent 的火热与质疑

最近，AI 领域又掀起了一阵热潮，主角是通用型 AI Agent。其中，Manus 号称全球首款通用型 AI Agent，一经推出便迅速成为焦点，在各大科技论坛和社交媒体上被广泛讨论，其内测邀请码甚至在二手平台被炒至高价 ，可见市场对其追捧程度。人们对它寄予厚望，认为它将开启 AI 应用的新纪元，实现更加智能、自主的交互体验。

但在这一片叫好声中，也有不少质疑的声音。一些业内人士冷静地指出，通用型 AI Agent 或许被过度吹捧了。它真的像人们期待的那样，能彻底颠覆现有业务模式，成为万能的智能助手吗？还是说，这只是技术发展过程中的又一次概念炒作？当我们深入探究实际业务场景时，会发现 Workflow（工作流）这一传统却实用的概念，在很多情况下依然扮演着关键角色，甚至比通用型 AI Agent 更 “接地气”，更能满足业务的真实需求。

AI Agent 被热捧的背后

（一）技术进步的期望

AI Agent 之所以受到如此热烈的追捧，很大程度上源于人们对技术进步的深切期望。从技术原理上讲，AI Agent 被视为人工智能发展的一个重要阶段，它具备自主性和一定的智能决策能力，能够在给定的目标下，自主地规划和执行任务 。这种自主性意味着它可以在不需要人类频繁干预的情况下，完成一系列复杂的操作，就像一个不知疲倦且智能的助手。

以自动驾驶领域为例，人们期待 AI Agent 能够让车辆在各种复杂路况下，如暴雨、大雾等恶劣天气，或是交通拥堵、道路施工等突发状况时，依然能像经验丰富的司机一样，做出准确的驾驶决策，保障行车安全与高效。在智能家居场景中，AI Agent 可以根据家庭成员的生活习惯，自动调节室内温度、灯光亮度，甚至提前准备好热水，让家变得更加舒适和便捷。这些美好的愿景，让人们对 AI Agent 充满了向往，认为它将引领我们进入一个更加智能、高效的生活和工作时代。

（二）资本与市场的推动

资本的力量和市场的热情也在这场 AI Agent 热潮中起到了推波助澜的作用。随着 AI 技术的不断发展，资本敏锐地捕捉到了 AI Agent 潜在的商业价值，大量资金涌入这个领域。据相关数据显示，自 2024 年以来，全球 AI Agent 赛道的融资金额已突破 665 亿元人民币 。众多初创公司凭借 AI Agent 的概念获得了高额的投资，投资者们期望在这个新兴领域中抢占先机，获得丰厚的回报。

媒体的广泛宣传也让 AI Agent 成为了大众关注的焦点。各种科技媒体对 AI Agent 的最新进展、应用案例进行了大量报道，营造出一种 AI Agent 即将改变世界的火热氛围。在铺天盖地的宣传攻势下，人们的好奇心被充分激发，纷纷投身到对 AI Agent 的研究和讨论中。就像前文提到的 Manus，其内测邀请码被炒至高价，这一现象背后，除了人们对新技术的好奇，也反映出市场对 AI Agent 的盲目追捧。这种资本与市场的双重推动，让 AI Agent 的热度不断攀升，仿佛成为了科技领域的 “万能钥匙”，能够开启无限可能的未来之门。

Workflow 在真实业务中的实力展现

（一）电商订单处理案例

在电商领域，订单处理是核心业务之一，其效率直接关系到用户体验和企业运营成本 。以某知名电商平台为例，在引入 Workflow 之前，订单处理流程较为繁琐，响应延迟的情况时有发生。当用户下单后，系统需要依次完成订单信息的验证、库存查询、支付处理等多个环节，这些环节往往是串行执行，一个环节出现延迟，就会导致整个订单处理时间延长。在促销活动期间，订单量暴增，这种串行处理的弊端更加明显，大量订单积压，用户长时间收不到订单确认信息，导致用户满意度急剧下降，甚至有部分用户因为等待时间过长而取消订单。

为了解决这一问题，该电商平台引入了 Workflow 技术。Workflow 将订单处理流程中的各个任务进行了合理的拆分和并行处理。当用户下单后，订单信息验证、库存查询、支付处理等任务可以同时启动，不同的任务由不同的线程或模块负责处理 。这样一来，大大缩短了订单处理的时间。以该平台的历史数据为例，引入 Workflow 前，平均订单处理时间为 10 分钟，在促销活动期间，这个时间更是延长至 30 分钟以上；引入 Workflow 后，平均订单处理时间缩短至 3 分钟以内，即使在促销活动期间，订单处理时间也能稳定在 5 分钟左右。这不仅提高了订单处理效率，还减少了因订单处理不及时而导致的用户流失，用户满意度也从之前的 60% 提升至 85%。

（二）企业财务报销流程

在企业内部，财务报销流程是一项常见且重要的业务流程，涉及到员工、部门经理、财务等多个角色，需要严格遵循公司的财务制度和审批流程 。以一家中型企业为例，在传统的财务报销流程中，员工需要填写纸质报销单，附上相关发票，然后提交给部门经理审批。部门经理审批通过后，再将报销单提交给财务部门审核，财务审核无误后，才会进行付款。这个过程中，纸质报销单的传递耗费时间，而且容易出现丢失、损坏等情况。一旦报销单填写有误或不符合财务规定，还需要退回给员工重新填写，整个流程繁琐且效率低下。

引入 Workflow 后，企业实现了财务报销流程的自动化和规范化 。员工在系统中填写电子报销单，系统会根据预设的规则自动检查报销单的格式、金额是否符合规定，以及发票的真伪等。如果报销单填写无误，系统会自动将其发送给部门经理进行审批。部门经理可以在系统中随时随地进行审批操作，审批意见也会实时反馈给员工。如果部门经理同意报销，报销单会自动流转到财务部门进行审核；如果不同意，报销单会退回给员工，并附上具体的退回原因。财务部门审核通过后，系统会自动触发付款流程，将报销款项支付给员工。

通过 Workflow 的应用，该企业的财务报销流程得到了极大的优化。报销周期从原来的平均 7 个工作日缩短至 3 个工作日以内，大大提高了员工的满意度。同时，由于系统对报销流程的严格控制，减少了人为因素导致的错误和违规行为，提高了财务报销的准确性和合规性 。据统计，引入 Workflow 后，该企业财务报销的错误率从原来的 10% 降低至 2% 以下，有效避免了因财务报销问题引发的内部矛盾和风险。

通用型 AI Agent 在真实业务中的局限性

（一）技术层面的瓶颈

尽管通用型 AI Agent 在技术上有了显著的进步，但在实际应用中，仍然面临着一些难以突破的瓶颈。首先，大模型的 “幻觉” 问题一直是制约其发展的一大难题 。所谓 “幻觉”，是指模型生成的内容与事实不符，产生无中生有、逻辑混乱的信息。在金融投资领域，AI Agent 需要对市场数据进行分析并提供投资建议，如果因为 “幻觉” 而给出错误的市场趋势判断或不合理的投资组合建议，将会给投资者带来巨大的损失。

大模型的计算成本和 token 消耗也是一个不容忽视的问题 。随着任务复杂度的增加，AI Agent 对算力的需求呈指数级增长，这使得其在大规模应用时面临着高昂的成本。在处理复杂的科研数据时，AI Agent 可能需要长时间运行，并消耗大量的 token 资源，这对于科研机构来说，无疑是一笔巨大的开支。据相关数据显示，使用 GPT-4 处理复杂任务时，单次操作的 token 消耗可能高达数万甚至数十万，这使得许多企业和个人望而却步。

（二）实际应用的挑战

在实际应用场景中，通用型 AI Agent 也面临着诸多挑战。真实的业务场景往往复杂多变，充满了各种不确定性，而 AI Agent 在面对这些复杂情况时，往往显得适应性不足。在医疗诊断领域，每个患者的病情都是独特的，即使是同一种疾病，在不同患者身上也可能表现出不同的症状和发展过程。AI Agent 虽然可以学习大量的医学知识，但在面对具体患者时，很难像经验丰富的医生那样，综合考虑患者的个体差异、病史等因素，做出准确的诊断。

安全和隐私问题也是通用型 AI Agent 在实际应用中必须面对的重要挑战 。AI Agent 在运行过程中，需要收集和处理大量的数据，这些数据中可能包含用户的敏感信息，如个人身份信息、财务数据等。一旦这些数据被泄露或滥用，将会给用户带来严重的损失。在金融领域，AI Agent 负责处理客户的交易数据和账户信息，如果安全措施不到位，黑客就有可能窃取这些数据，进行盗刷或诈骗等违法活动。因此，如何保障数据的安全和隐私，是通用型 AI Agent 在实际应用中亟待解决的问题。

Workflow 相对 AI Agent 的优势

（一）稳定性和可预测性

Workflow 最大的优势之一在于其稳定性和可预测性。Workflow 的流程和规则是预先定义好的，具有明确的先后顺序和依赖关系 。这意味着，只要输入条件确定，输出结果就是可预期的。在制造业的生产流程中，从原材料的采购、加工，到成品的组装、检验，每一个环节都有严格的流程和标准 。通过 Workflow 的管理，企业可以确保每一批产品都按照相同的工艺流程进行生产，从而保证产品质量的稳定性。如果某个环节出现问题，也可以快速定位和解决，因为流程是固定的，问题出现的原因和影响范围都相对容易确定。

相比之下，通用型 AI Agent 由于其决策过程的复杂性和不确定性，很难保证每次输出的结果都是稳定和可预测的。如前文所述，AI Agent 存在 “幻觉” 问题，可能会在某些情况下生成错误的信息或做出不合理的决策，这在对准确性和稳定性要求极高的业务场景中是难以接受的。

（二）与现有业务的融合性

Workflow 在与现有业务系统的融合方面具有天然的优势。大多数企业在长期的发展过程中，已经建立了一套相对完善的业务系统和流程，包括 ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）等。Workflow 可以与这些现有系统无缝对接，通过流程的自动化和优化，进一步提升现有系统的运行效率 。以企业的 ERP 系统为例，Workflow 可以将采购、销售、库存管理等业务流程进行自动化处理，实现各个模块之间的数据共享和协同工作 。当有新的采购需求时，Workflow 可以自动触发采购申请流程，经过审批后，将采购订单信息同步到供应商管理系统中，同时更新库存数据。整个过程无需人工干预，大大提高了业务处理的效率和准确性。

而通用型 AI Agent 要与现有业务系统进行融合，往往需要进行大量的定制化开发和适配工作。由于 AI Agent 的技术架构和运行机制与传统业务系统存在较大差异，在集成过程中可能会遇到数据格式不兼容、接口不匹配等问题，增加了系统集成的难度和成本。

理性看待两者发展

通用型 AI Agent 和 Workflow 并不是非此即彼的关系，它们在不同的维度上为业务发展提供支持 。企业在选择技术方案时，不应盲目跟风，而应从自身业务需求出发，综合考虑各种因素，选择最适合自己的解决方案。

对于那些追求创新，且业务场景对灵活性和自主性要求较高的企业来说，可以在一定范围内探索通用型 AI Agent 的应用，通过不断的实践和优化，逐步解决其存在的问题，挖掘其潜在的价值。而对于大多数企业，尤其是那些业务流程相对固定、对稳定性和效率要求较高的企业，Workflow 仍然是实现业务自动化和优化的重要工具。通过对现有 Workflow 的持续改进和升级，结合一些成熟的 AI 技术，如 OCR（光学字符识别）、NLP（自然语言处理）等，企业可以进一步提升 Workflow 的智能化水平，更好地满足业务发展的需求 。

从长远来看，通用型 AI Agent 和 Workflow 也有可能相互融合，形成一种更加智能、高效的业务处理模式。AI Agent 可以作为 Workflow 中的一个智能节点，为流程中的某些任务提供更加灵活和智能的处理方式；而 Workflow 则可以为 AI Agent 提供一个结构化的执行框架，使其在完成任务时更加有序和可控 。这种融合不仅能够发挥两者的优势，还能为企业带来更多的创新空间和发展机遇。