本文解析了Agent与Workflow的区别，介绍了5种主流Agent框架的特点与适用场景。通过智能客服案例对比，指出当问题复杂、长尾且多变时，Agent框架比纯Workflow更具优势，能实现动态规划、跨系统取证和实时决策。文章旨在帮助开发者根据业务需求选择合适的Agent框架，为AI应用开发提供技术路径参考。

1.Workflow和Agent的区别

2.Agent框架选择

核心依赖Github上Star数以及市场热度，综合选取5款Agent框架：

1.AutoGPT： Github 17.8w Star

2.LangGraph： Github 13.1w Star

3.Dify： Github 11.2w Star

4.CrewAI： Github 3w Star

5.AutoGen： 微软开源 Github 5w Star

3、各Agent框架对比结论

4、为什么需要使用Agent框架

结论： 只要“问题不可完全穷举、要跨多系统查证、并且需要在对话中澄清/协商/决策”，就更应该用 Agent 框架，而不是纯 Workflow。

为什么？用一个真实的ToC场景客服链路来说明。

4.1纯 Workflow 在智能客服里的“天花板”

Workflow（无论是 Dify 的可视化编排，还是 LangGraph 的状态机）非常适合步骤确定 + 条件有限的流程，比如：

1.查询订单 → 格式化答复

2.退货→生成标签→发通知

3.FAQ 检索→返回片段

一旦进入长尾问题，Workflow 就会遇到“分支爆炸”：

例： 同一条“包裹没到”诉求，可能要综合 ①承运商状态 ②发货 SLA ③节假日政策 ④地址异常 ⑤是否会员 ⑥是否已报缺货 ⑦是否已部分签收 ⑧是否叠加优惠券/补发 等。

如果你用固定分支描述：

假设有 5 个意图 × 6 种物流状态 × 3 种用户等级 × 3 个政策时段（平日/大促/假期） × 3 种地理区域，共5×6×3×3×3=810 条潜在路径。

这还没算异常（报损、拒收、欺诈信号）与“对话澄清”的分支。维护成本和上线速度都会被拖垮。此外，Workflow 对 对话中的“澄清—再决策—再行动 并不天然友好，需要把每一步提问、回答、重试都画成节点，复杂而脆弱。

4.2Agent 框架解决的核心问题

以 AutoGen/CrewAI 这类 Agent 框架为例，它们把“在对话里动态规划与调用工具”作为第一性能力：

场景： 用户说“我 8 月 1 号下的单今天还没到，收件地址其实要换，而且我被重复扣费了。”

一个合格的客服 Agent 团队会做什么？

1.意图识别 + 澄清

● Planner Agent：拆出多意图（物流异常、改址、计费异常），先问关键澄清（订单号/新地址/扣费凭证）。

2.跨系统取证

● OMS/物流工具：查轨迹与 SLA；

● 计费/支付工具：核对重复扣款交易；

● CRM：看是否 VIP、是否有历史补偿记录。

3.政策推理与合规

● Policy/Critic Agent：套用“假期延误 + VIP + 改址”的组合条款，评估可给的补偿区间、是否可免费改址、是否触发风控人工复核。

4.方案生成与协商

● 提出“改址 + 走加急补发 / 或原包裹拦截 + 退款差额 + 账单冲正”的可行方案，并在对话中按用户反馈实时调整。

5.执行与闭环

● 调用工单/票据工具，落账/发券/改单/寄件，写入 CRM 备注；

● 生成总结，告知时限与跟踪号；

● 若任一步失败，自动选择备选策略或升级人工。

这些动作里，很多步骤**无法事先“画”成固定分支，需要在对话上下文里做决策、需要跨工具动态组合、需要“问一句 → 查一下 → 再决定”，**这正是 Agent 的强项。

5、各Agent详细介绍

5.1AutoGPT

简介： AutoGPT是第一个爆火的自主AI Agent框架，提供一系列工具让用户构建和使用自治代理。其功能涵盖代理创建模块“Forge”、性能评测基准agbenchmark、排行榜以及易用的UI和CLI接口。

主要特点： AutoGPT支持“思考-行动-反馈-学习”的循环，让代理不断生成子任务并执行。并且拥有丰富的插件和工具接口，允许代理访问浏览器、文件系统、API等资源，从而完成复杂的链式任务。

典型应用场景： 需要让Agent自动拆解目标并执行的，如市场调研、行程规划、代码编写等

优势与不足：

使用示例：基于AutoGPT让Agent帮我写一篇介绍AutoGPT的文章

1.创建Agent及配置名称、角色以及目标

2.Agent 自主思考、规划、执行

3.最终输出

5.2LangGraph

简介：LangGraph 是由 LangChain 团队推出的有状态、持久运行、多智能体应用的编排框架。核心将Agent建模成一个图（Graph）：每个节点是计算步骤（LLM 调用、工具函数、任意 Python 代码等），边控制流转（含条件与循环），并最终实现既定目标。并且在今年6月提供了预构建模式，对常见的多智能体场景提供了抽象封装，开发者只需定义少量参数（如参与的子智能体、主体提示词等）即可快速生成完整的多 Agent 协作系统。

Graph和预构建模式的示意图：

**主要特点：**支持图式编排、可人工干预、可中断/续跑。LangGraph可形成可控的分支/循环流程，可在每个节点中加入人工干预环节，适合需要人工审批/修订的业务场景，并且基于持久化状态可方便中断、续跑、回溯。

**典型应用场景：**可明确拆解任务步骤的场景，如RAG类、文章生成、日程助手等。

优势与不足：

使用示例：基于LangGraph让Agent帮我写一篇介绍LangGraph的文章

1.构建工作流（Workflow）

附工作流运行逻辑：

2.最终输出

5.3Dify

**简介：**Dify（Do It For You）是一个开源的低代码平台，旨在简化大模型（LLM）驱动的AI应用开发与部署。它融合了“后端即服务 (BaaS)”与 LLMOps 概念，提供涵盖模型接入、提示设计、知识库检索、智能代理、数据监控等在内的一站式解决方案。通过直观的可视化界面和预构建组件，开发者和非技术人员都可以快速构建如聊天机器人、内容生成、数据分析等各类生成式AI应用。

**主要特点：**低代码、可视化工作流构建、检索增强生成（RAG）管道、开放工具市场

**典型应用场景：**可明确拆解任务步骤的场景，如RAG类、文章生成、日程助手等

使用示例：

1.工作流Workflow类型

2.Agent类型（Function Call）

5.4CrewAI

**简介：**CrewAI 是一个多智能体（multi-agent）编排框架，其核心理念是让多个具备特定角色的 AI 代理协同合作（组成“crew”团队）来完成复杂任务。每个代理被赋予特定的角色、目标和背景知识，通过相互分工与配合，自动地进行任务委派和问询，最终以团队形式完成用户交给的工作。

**主要特点：**多工具及生态集成、支持Workflow和AI Agent两种模式

优势与不足：

使用示例：研究AI****agent领域的最新进展

5.5AutoGen

**简介：**AutoGen 是微软开源的一个面向 Agentic AI（代理式人工智能）的编程框架，用于构建 AI 智能体并促进多个智能体协作完成复杂任务。AutoGen 支持事件驱动的分布式架构，具有良好的可扩展性和弹性，可用于搭建可自主行动或在人类监督下运行的多代理 AI 系统。

**主要特点：**微软开源、原生多Agent支持、灵活对话控制

优势与不足：

Swarm模式下的机票退订助手示例：

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