科技界最近热议的话题——AI 智能体（AI Agents）！无论是在 YouTube、Instagram 还是 X 平台上，你都能听到人们对 AI 智能体取代人类工作既兴奋又担忧的讨论。

但在 AI 智能体成为热门话题之前，人们已经在讨论 AI 工作流了。那么，这两个概念有什么区别呢？让我们一探究竟。

什么是工作流（非 AI 工作流）？

工作流，或称自动化工作流，已经存在很长时间了。企业用它来完成涉及多个步骤的复杂任务。

例如，考虑公司的请假审批工作流。你通过 HR 门户提交请假申请，申请会发送给工程经理确认，然后交由 HR 人员审批，最后你会收到一封关于请假状态的确认邮件。

那么，什么是 AI 工作流？

很简单——在工作流的特定步骤中使用 AI 逻辑，例如进行预测、计算某些评分等。

在我们讨论的 HR 请假申请示例中，某些步骤涉及人工决策。例如，你的经理会根据请假原因、工作负载和截止日期等因素来决定是否批准你的请假。

但如果将 AI 逻辑集成到这个工作流中会怎样？AI 可以分析你过去的请假记录、工作负载和其他相关因素来做出初步决策。这将为你的经理节省时间，同时保持工作流的完整性。

这里唯一的区别是，AI 逻辑在某些步骤中增强了人工决策，而工作流步骤保持不变！

什么是 AI 智能体？

如前所述，在工作流的一个或多个步骤中使用"AI 逻辑"似乎就足够了，对吧？是的，但 AI 可以做得更多！让我们思考一个更复杂的场景。

客户支持示例

假设客户就支持请求联系你的公司。他们的查询可能涉及产品功能、保修索赔、退款，或者是完全独特的问题。

你无法预先定义一个工作流来处理所有可能的情况，因为你不知道客户会问什么。即使你为客户提供了一个选项菜单，某些情况可能也不符合其中任何一项。我相信你作为用户也多次感受过类似的挫败感。

这就是 AI 智能体的用武之地

AI 智能体可以处理这类开放式场景。首先，智能体分析客户的消息以理解上下文。然后，它会提出相关问题以使用 RAG（检索增强生成）收集更多细节，动态决定下一步行动，而不依赖预定义的工作流。猜猜看，它甚至可以决定使用哪些工具来解决这个案例！

回到同样的客户支持示例

例如，智能体读取客户电子邮件。现在它开始思考并弄清楚这是关于什么的。假设它确定客户的问题源于不寻常的产品配置导致的错误。

此时，这个解决方案工作流的下一步可能与退款问题或计费问题完全不同。

因此，智能体制定计划，决定如何继续。

在这种情况下——它可以通过搜索 FAQ 数据库建议定制的故障排除步骤。如果客户提供反馈或遇到进一步的错误，智能体会相应地调整其操作。

假设问题原来是一个罕见的错误，需要工程人员介入。智能体可以理解这一点，使用支持工单系统作为工具创建支持工单，将其分配给工程师，并通知客户问题已升级。所有这些都是动态发生的，由智能体的思考、推理和使用给定工具采取行动的能力驱动，就像人类一样！

AI 智能体对客户有何不同？

客户通常不喜欢依赖刚性、预定义步骤的聊天机器人，因为他们觉得这些机器人无法解决独特或复杂的问题。

相比之下，AI 智能体是智能的、灵活的，甚至可以采取行动，而不仅仅是聊天！它收集必要的信息，分析问题，并决定适当的行动。它甚至可以在需要时将问题升级到合适的团队。这种个性化的方法建立了信任和信心，使客户体验无缝且高效。

如何构建 AI 智能体？

有很多智能体框架（代码和低代码/无代码）可用于构建你的智能体！

其中一些是：

1. https://crewai.com

2. https://www.langflow.org

3. https://www.phidata.com

4. https://ag2.ai

AI 智能体的未来

今年，我们可能会看到越来越多的案例，其中 AI 智能体解决了传统工作流无法处理的复杂问题。这些智能体不仅会自动化任务——它们会思考、推理、使用工具并采取行动，使我们更接近像人类一样思考的智能机器人！

  如何学习大模型？

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