它们到底是什么？谁更先进？什么时候要用谁？

今天这篇文章就来给大家仔细说说。

你可能已经在用 ChatGPT、Deepseek这些工具写文案、做翻译、vibe coding，但真正将 AI 变成生产力工具的关键，我觉得是理解如何组织模型的能力**。

打个比方，就像做一道菜，只有食材（LLM），你做不出稳定的味道，有食谱（Workflow），食材才能被稳定利用，有厨师（Agent），才能面对突发状况灵活调整。

AI 系统正从“一个强大的模型”，进化到“一个能自主做事的智能体”。要跟上这条技术链路，有必要仔细了解这三兄弟。

01 LLM：AI 的“大脑”，负责思考与表达

之前的推文说i过，大语言模型其实是个“概率机器”，它会根据前文推测接下来最可能出现的词，通过这种机制它可以很好的完成这些个工作：

• 理解你的语句
• 帮你写稿子、写代码
• 根绝内容做推理、总结
• 回答问题
• 甚至调用工具

你可以把它理解为一个超强的大脑，但没有身体。它会思考、会表达，但无法自己执行真正的动作。

但是大语言模型也有自身的局限，它没有长期记忆，不能执行任务（无法真正“去搜集数据”“去发送邮件”），也不会管理流程（只负责回答，不负责“怎么组织步骤”）。

所以有了强大大脑，还需要“流程”和“行动能力”补齐。

02 Workflow：AI 的流水线，让任务变得可控和可复现

Workflow，也就是工作流，它是一套自动化的流程图，把任务拆分成一条条步骤：先这样，再那样，不行再介样子……

严格按照规定顺序执行，不会随意跳步骤。

为什么工作流是重要的？说白了，LLM 再聪明，也无法保证每次输出都一样，无法保证llm在遇到分支逻辑能稳定选择，更无法保证每个步骤的执行可控可验证。而稳定而可控，是ai运用到实际生产的重要前提，刚好是workflow的专长。

最简单的场景是，我上次用n8n搭建了一套定时抓取ai新闻的工作流，定时执行，自动筛选。

不过两者可不是相互替代关系，llm提供能力，而workflow提供的是组织能力，互相补充而已。

03 Agent：真正能“自己做事”的 AI 员工

当你听说 “AI 自己写报告”“AI 自动做调研”“AI 当助理能独立完成任务”，那说的肯定不是llm，也不是workflow，而是agent。

Agent 是什么？代理？特工？我认为Agent = 有目标、能感知、能判断、能执行任务的 AI 系统。

像个职业经理人一样，有目标、有记忆，有规划，会用工具，能够反思……换句话说，Agent 就像一个能独立工作的 AI 员工。

那llm和agent有什么本质区别？

项目	LLM	Agent（智能体）
本质	语言模型	自主任务执行系统
能不能记住事情	基本不能	能构建长期记忆
能不能执行真实任务	不能	能
能不能面对变化做调整	不能	能
谁控制流程	你	它自己

agent 与workflow 的区别

项目	wo…ow	Agent
流程	固定、可控	动态生成、自我调整
部署前需要完整流程吗	需要	不一定
能否面对变化自己决定下一步	否	能
适用场景	业务自动化	复杂任务、探索性任务

最经典的例子是：

Workflow：每天 9 点固定去抓取榜单，整理完毕，给我发邮件

Agent：自动分析市场热点，主动寻找更多网站，然后自己写出一篇趋势报告。

04 到底什么时候用 LLM、Workflow、Agent？

你可以按照这条最简单的判断逻辑选择：

需求	用什么？
我只需要内容	LLM
我需要稳定流程	Workflow
我需要 AI 替我“把事做完”	Agent

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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