面向开发者与技术产品团队的实用指南：深入理解 Dify 中两种核心执行机制，构建更灵活高效的生成式 AI 应用。

一、引言：当 AI 应用需要“更懂流程”的大脑

生成式 AI 的时代已经来临，但开发者面对的挑战远不止是 Prompt 的设计。真正的 AI 应用，往往需要处理：

• 多步骤任务协同
• 接入数据库/API
• 用户上下文记忆
• 多轮推理与动态决策

在开源大语言模型应用平台 Dify 中，提供了两种最关键的“任务执行机制”：Agent 和 Workflow。虽然它们都可以“驱动应用”，但本质完全不同。

🧠 Agent 更像是一个带有策略、上下文和调用能力的 AI 决策系统。

🛠 Workflow 则是一个可以显式编排、条件控制的“可视化任务流程”。

所以问题来了：你该用哪个？能不能一起用？是不是功能重叠？

别急，我们一步步拆开来讲。

二、术语先搞清：什么是 Dify Agent 和 Workflow？

2.1 Dify Agent 是什么？

Agent 是一种具有“策略 + 工具调用能力”的 AI 执行体，它不是一个简单的 LLM Prompt，而是一个具有以下能力的模块：

能力	描述
自主决策	支持多种推理策略，如 ReAct、Function Calling、Tool-use 等
工具集成	可以访问外部 API / 数据库 / 插件，实现检索、查询、修改等操作
多轮推理	能够记住上下文、调用多个函数、形成循环思考
状态感知	Agent 可结合用户输入、历史对话、系统变量做策略选择

📌 在 Dify 中，你可以配置多个 Agent，分别绑定不同功能、策略和触发条件（如 App 输入 / 工具调用节点）。

2.2 Dify Workflow 是什么？

Workflow 是一个基于节点可视化的流程编排系统。你可以理解为：

“无代码/低代码”地编排一个复杂的、包含多个步骤与条件判断的 LLM 应用。

它由以下元素组成：

元素	说明
节点（Node）	每个节点代表一个操作：如 LLM 调用、函数、HTTP 请求、变量判断等
数据流	节点之间传递数据（结构化 JSON），用于上下游交互
条件逻辑	支持 if/else、switch 分支、循环判断等
Agent 嵌入	Workflow 支持调用 Agent 节点，实现“流程 + 推理”的组合能力

💡 类似于 LangChain Flow / Zapier Flow，但专注于 LLM 调用编排。

三、技术架构深入对比：Agent 与 Workflow 究竟谁在控制什么？

Agent 和 Workflow 在表面看都可以“处理任务”，但它们的运行机制、调度方式和设计目的完全不同。

3.1 架构职责分工（可视化）

📌 简单来说：

• Workflow 是主流程控制器，决定哪个 Agent 上场，何时调用函数，是否继续执行。
• Agent 是内嵌的“智能决策员”，在节点内部调用 LLM + Tools 实现复杂任务解决。

3.2 核心对比表：功能维度拆解

对比维度	Dify Workflow	Dify Agent
控制方式	显式流程图（节点 + 条件 +顺序）	策略驱动（ReAct / Function Call）
是否状态机	是（可视化流程状态）	否（推理链路通过 LLM 维护）
适合任务	有清晰逻辑顺序的场景	任务目标不清晰、需要动态判断
是否支持多轮	部分支持（依赖节点）	✅ 原生支持上下文 & 记忆能力
工具调用	内部节点明确调用	由 LLM 推理触发
易调试性	✅ 强，可追踪每个节点状态	⚠️ 较弱，需结合日志分析
重复利用性	可模块化节点复用	可创建共享 Agent 配置
示例任务	CRM自动入库、WebHook流程	多轮问答、检索式 QA、代码分析

3.3 实际运行流程对比

🧭 Workflow 示例流程：

1. 用户输入触发节点
2. 判断参数是否合法（条件节点）
3. 调用一个 Agent 节点（负责内容生成）
4. Agent 输出结果 → 传递给 HTTP 请求节点
5. 发起 API 调用（如写入 CRM）
6. 返回处理状态或结果给用户

🧠 Agent 执行流程：

1. 读取用户输入 + 历史上下文
2. 进入推理回合（ReAct / Tool Use）
3. 判断是否调用工具 → 发起请求 → 接收响应
4. 再次推理 + 输出答案

📌 Agent 更“智能”，但不“流程透明”；Workflow 更“显性可控”，但不适合复杂思考。

四、什么时候用 Agent，什么时候用 Workflow？（使用建议）

理解差异只是第一步，选型才是落地关键。以下是根据不同业务目标推荐的选型建议：

业务目标	推荐机制	理由说明
构建 AI Copilot（例如企业内部助理）	✅ Agent	多轮推理 + 模型自主性强
接入数据/CRM/外部 API	✅ Workflow	节点清晰，变量流转稳定
智能问答 + 数据查找 + 输出格式化	✅ Agent + Workflow 联动	Agent 处理内容理解，Workflow 管控流程
条件逻辑复杂（多个条件分支）	✅ Workflow	拓扑结构更清晰，调试友好
用户输入触发后台任务链	✅ Workflow（主流程）+ Agent（推理节点）	组合最佳实践架构

五、推荐搭配方式：Agent 嵌入 Workflow（混合架构）

Agent和Wordflow，一个是大脑，一个是流程控制器。我们可以将 Dify 中的 Agent 和 Workflow 类比为：

类比角度	Workflow	Agent
角色	流程控制器	AI 决策大脑
能力	控制节点逻辑、条件流转	多轮语义推理、调用函数工具
开发者视角	可视化 + 明确路径	策略驱动，模糊但强大
运维难度	易测试、结构化	需追踪语义链路，依赖日志
推荐配合方式	主流程由 Workflow 驱动	子任务交给 Agent 智能处理

📌 说明：

• 主流程由 Workflow 控制，便于集成、可视化、错误回退
• 复杂理解任务由 Agent 处理，利用语义能力和工具集成自动完成业务逻辑

六、总结：流程控 + 思维控，才能构建强大的 AI 应用引擎

• Workflow 是你在构建一条规则明确的 AI 生产线；
• Agent 则是在其中加入了一个可以“动脑”的 AI 工人。

当你需要控制流程，就用 Workflow；当你希望 AI 自动解决问题，用 Agent。

最佳实践是两者结合，让系统既“可预测”也“可思考”。