【强烈收藏】大语言模型、智能体与工作流：零基础入门大模型开发完全指南

总结而言，大语言模型（LLM）是提供认知能力的“引擎”，智能体（Agent）是运用该引擎自主行动的“个体”，而工作流（Workflow）则是编排这些个体与工具以实现复杂业务目标的“组织”。三者共同构成了从“能力”到“行动”再到“规模化应用”的技术栈。Agent的专业化与协同：将会出现更多专注于特定领域（如金融分析、软件测试）的Agent，并且多个Agent之间将能够进行交流与协作，形成“Agent

程序媛饺子

568人浏览 · 2025-12-04 11:42:27

程序媛饺子 · 2025-12-04 11:42:27 发布

本文解析了大语言模型(LLM)、智能体(Agent)和工作流(Workflow)三大AI核心技术。LLM作为"认知引擎"提供基础能力；Agent作为"自主行动者"运用LLM能力执行任务；Workflow作为"流程编排器"组织Agent和LLM实现复杂业务目标。三者形成从"能力"到"行动"再到"规模化应用"的技术栈，未来将向专业化、智能化和深度融合方向发展。

1、核心概念解析

A. 大语言模型（Large Language Model, LLM）

大语言模型是本轮AI浪潮的基石，可以被视为一个强大的“认知引擎”。

定义：LLM是一种基于海量文本数据训练的深度学习模型，其核心架构通常是Transformer网络。通过“预训练+精调”的范式，模型学习到语言规则、世界知识乃至一定的推理能力，能够根据输入的提示（Prompt）生成连贯、相关的文本内容。

核心特点：

涌现能力（Emergent Abilities）：当模型规模突破某个阈值后，会表现出未被直接训练但却令人惊艳的能力，如上下文学习、零样本/少样本学习、思维链推理等。
通用性：单一模型即可通过不同的提示词应用于翻译、摘要、问答、代码生成等多种任务，展现出极强的通用性。
知识密集型：模型参数中编码了海量的世界知识，使其成为一个庞大的“知识库”。

技术架构：以Transformer为核心，利用自注意力机制（Self-Attention）捕捉文本中的长距离依赖关系。其本质是一个概率预测模型，计算给定上下文中下一个词元（Token）出现的概率。

B. 智能体（AI Agent）

如果说LLM是“大脑”，那么智能体就是拥有这个大脑并能自主行动的“个体”。

定义：AI Agent是一个具备自主性的计算实体，它能感知环境、设定目标、进行规划、记忆、并调用工具来执行任务以达成目标。LLM通常作为Agent的核心“大脑”或“决策中枢”。

核心特点：

自主性（Autonomy）：Agent能够在没有人为干预的情况下，根据目标自主决定并执行一系列动作。
目标导向（Goal-oriented）：所有行动都围绕一个或多个预设目标展开。
环境交互与工具使用（Interaction & Tool Use）：Agent能够通过API等方式与外部环境（如数据库、网站、其他软件）交互，极大地扩展了其能力边界。

技术架构：典型的Agent架构包含四大模块：

感知模块（Perception）：收集环境信息。
规划模块（Planning）：将复杂目标分解为可执行的子任务序列。LLM在此扮演关键角色，例如使用“思维链”（Chain of Thought）进行规划。
记忆模块（Memory）：存储短期交互历史和长期经验知识，为决策提供依据。
行动模块（Action）：调用工具（Tools）执行具体操作，如代码执行器、搜索引擎API等。ReAct（Reason+Act）框架是实现这一模式的经典范例。

C. 工作流（Workflow）

工作流是实现复杂业务流程自动化的“蓝图”或“编排系统”。

定义：工作流是一系列预先定义好的、相互关联的任务或活动的结构化序列，旨在高效、可靠地完成某个特定的业务目标。在AI时代，工作流可以融合LLM、Agent以及其他传统或AI工具。

核心特点：

结构化与可预测性：工作流通常遵循一个明确的路径或规则（尽管某些路径可能包含条件分支），重点在于流程的稳定、可靠和可重复性。
编排与协同：核心价值在于对多个组件（人、软件、AI模型、Agent等）进行有效的组织和调度，确保它们协同工作。
业务导向：工作流直接服务于具体的业务场景，如客户关系管理、供应链自动化、财务审批等。

技术架构：传统上由业务流程管理（BPM）或机器人流程自动化（RPA）系统实现。现代AI工作流则通过平台（如LangChain, LlamaIndex）将LLM调用、Agent触发、数据处理、人工审批等环节串联成一个完整的执行链。

2、多维度对比分析

为了更清晰地展示三者的区别，我们从以下几个维度进行对比：

维度	大语言模型 (LLM)	智能体 (Agent)	工作流 (Workflow)
核心定位	认知引擎、知识源泉	自主行动者、任务执行单元	流程编排器、系统协调者
决策方式	被动响应，基于提示生成内容	主动决策，根据目标和环境进行规划和行动	规则驱动，遵循预定义的逻辑和路径
灵活性	高（能应对无穷变化的用户输入）	较高（能动态调整计划以适应环境变化）	较低（为保证可靠性，流程相对固定）
自主性	无（需要人类提供指令）	高（可在无人干预下完成复杂任务）	低（执行预设脚本，自主性体现在子任务中）
应用场景	内容生成、问答、翻译、代码辅助	个人助理、自动化研究、复杂问题解决、游戏AI	企业流程自动化(EPR)、客户支持、数据处理管道
技术实现	Transformer网络、大规模预训练	LLM+规划+记忆+工具调用（如ReAct框架）	BPM/RPA系统、流程编排引擎、有向无环图(DAG)

3、关系与协同

LLM、Agent和Workflow并非相互独立，而是构成了一个能力递进、相互协作的生态系统。

LLM是基础：LLM为Agent提供了思考和推理的核心能力，也为Workflow中的特定任务（如邮件撰写、信息摘要）提供了强大的AI功能。没有LLM，现代Agent和AI Workflow将无从谈起。
Agent是LLM的应用化和自主化：Agent将LLM从一个被动的文本生成器，转变为一个能够主动与世界交互并完成任务的行动者。它赋予了LLM“手”和“脚”（通过工具）。
Workflow是Agent和LLM的组织和规模化：单个Agent可能可以完成一个复杂任务，但要实现一个涉及多角色、多阶段、强合规性的企业级业务流程，就需要Workflow来进行编排 7。Workflow可以视作一个管理多个Agent、LLM调用以及人工节点的“超级Agent”或“组织系统”。

协同示例：一个自动化的客户投诉处理流程（Workflow）

步骤1（Workflow触发）：系统接收到一封投诉邮件。
步骤2（LLM执行）：Workflow调用LLM，对邮件内容进行摘要、情感分析和意图识别。
步骤3（LLM分发）： Workflow根据LLM分析结果中的“投诉类型”字段，执行路由逻辑。例如，若类型为“技术问题”，则触发“技术支持Agent”进行处理。
步骤4（Agent行动）：该Agent接收到任务（解决技术问题），自主规划并执行：调用数据库API查询客户信息，访问知识库查找解决方案，最终生成一份解决方案并回复给客户。
步骤5（Workflow闭环）：Agent完成后，将结果反馈给Workflow，Workflow更新CRM系统中的工单状态，流程结束。

4、总结与未来趋势

总结而言，大语言模型（LLM）是提供认知能力的“引擎”，智能体（Agent）是运用该引擎自主行动的“个体”，而工作流（Workflow）则是编排这些个体与工具以实现复杂业务目标的“组织”。三者共同构成了从“能力”到“行动”再到“规模化应用”的技术栈。

未来，我们可以预见以下发展趋势：

Agent的专业化与协同：将会出现更多专注于特定领域（如金融分析、软件测试）的Agent，并且多个Agent之间将能够进行交流与协作，形成“Agent社会”。
Workflow的智能化与自适应：工作流将不再是完全固定的，而是能基于实时数据和AI分析，动态地调整和优化流程路径，变得更加智能和有弹性。
三者深度融合（Hyperautomation）：LLM、Agent和Workflow的界限将进一步模糊，深度集成到企业的核心业务系统中，最终实现更高层次的自动化，即“超级自动化”，将人类从重复性劳动中解放出来，专注于更具创造性的工作。