从Demo到生产：大模型Agent必经的“成长痛“，小白程序员也能懂的Workflow革命

文章揭示了大模型Agent从简单调用到复杂Workflow的工程演进过程。指出早期Agent不可预测性源于控制流缺失而非模型能力不足，强调一次Prompt不等于一次任务执行。Workflow的本质是引入执行语义，使Agent从一次性文本生成器转变为可被调度的执行实体，虽增加工程复杂度但提升了系统可预测性和可靠性。这种转变标志着Agent工程身份的根本变革，为多Agent分布式系统奠定基础。

沈页

659人浏览 · 2026-01-05 15:25:39

沈页 · 2026-01-05 15:25:39 发布

在前两篇中，我们已经解决了两个“看似模型问题、实则工程问题”的核心矛盾：

第一篇，我们发现 Agent 的不可预测性，并非模型不够聪明，而是控制流缺失；
第二篇，我们进一步意识到：没有 Memory 的 Agent 并不是“记不住”，而是根本不存在于时间之中。

当一个 Agent 开始具备明确的控制路径，并且需要对跨轮次的状态负责时，工程上会立刻出现一个新的、无法回避的问题：

这个 Agent 的一次“调用”，到底意味着什么？

那个最常见、也最危险的假设：一次 Prompt = 一次任务

在大多数早期 Agent 系统中，我们都会默认一种非常“顺手”的工程假设：

用户输入一次 → Agent 推理一次 → 给出结果 → 任务完成

这种模型在 Demo 阶段几乎从不出错。

场景回放： 你为公司内部搭建了一个“自动生成周报的 Agent”。输入一句：“帮我总结一下我这周的工作。” Agent 调用日程 API、整理任务列表、生成一段看起来还不错的总结。

问题出现在它第一次失败的时候。

API 返回超时
某个字段格式发生变化
模型在中间步骤产生了不一致的中间结论

这时你会发现一个令人不安的事实：

你无法判断，这个任务现在到底算“没开始”、还是“进行到一半”、还是“已经失败”。

因为从工程语义上看，这个 Agent 只是一次不可分割的函数调用。

Prompt 一旦承担“执行语义”，系统就开始失控

在引入 Memory 之后，很多团队会做一件看似合理、但极其危险的事：

把“任务执行过程”继续塞回 Prompt。

例如：

“你需要先做 A，如果失败就重试 B”
“如果 API 返回空值，就重新检查输入”
“生成结果前请先确认是否满足条件 X”

在自然语言层面，这些指令都是“通顺的”；但在工程层面，它们意味着一件事：

你在用 Prompt 模拟一个执行引擎。

问题在于，LLM 并不具备任何你在传统系统中习以为常的执行保障：

没有“步骤完成确认”
没有“失败重试边界”
没有“中断与恢复语义”
没有“执行日志与审计点”

于是，一个本该是工程问题的失败，被伪装成了“模型不稳定”。

第二次工程认知断裂：调用 ≠ 执行

当系统复杂度继续上升，团队迟早会意识到一个事实：

一次 LLM 调用，本质上只是一次“建议生成”，而不是一次“任务执行”。

这和我们在传统工程中的经验高度一致：

一个 HTTP 请求 ≠ 一个业务完成
一个函数调用 ≠ 一个流程结束
一个返回值 ≠ 一个结果被系统接受

真正具备工程意义的“执行”，至少要满足三点：

可拆分：任务不是原子块，而是由多个阶段组成；
可回放：失败后可以从某个节点重新开始；
可审计：你能明确知道“做到哪一步失败的”。

而 Prompt，天生不具备这些能力。

Workflow 并不是“更复杂的 Prompt”

这是 Agent 工程中最容易被误解的地方。

很多人第一次听到 Workflow 时，脑海里的画面是：

“把 Prompt 拆成几段，按顺序调用模型。”

这只是表象。

Workflow 的工程本质是：

为 Agent 的行为，引入“执行语义”。

也就是说，你不再关心模型“说了什么”，而是关心系统：

当前处在哪个阶段
这一阶段是否成功
如果失败，下一步该怎么处理

在这个视角下：

Prompt 只是某个节点的“计算单元”
LLM 只是 Workflow 中的一个执行器
状态机，才是系统的骨架

一个真实的 Workflow 化转折点

继续用退款 Agent 的例子。

在引入 Workflow 之前，你的系统可能是这样的：

用户输入 → 一个 Prompt → 生成最终回复

当你真正把它工程化，结构会自然演化为：

意图确认节点

是否明确是退款请求？

实体提取节点

商品、数量、原因是否齐全？

状态校验节点

是否符合退款政策？

动作执行节点

发起退款 / 转人工

结果生成节点

关键不在于“节点数量”，而在于：

每一个节点，都有“成功 / 失败 / 未完成”的明确语义。

这时，Agent 已经不再是“一次性调用”，而是一个可被调度、可被恢复的执行单元。

Workflow 带来的不是自由，而是约束

这里必须说一个反直觉的事实：

Workflow 并没有让 Agent 更“灵活”，而是更“受限”。

你需要为每一个节点回答清楚：

输入从哪里来？
输出写到哪里？
失败算谁的责任？
是否允许重试？重试几次？

这意味着：

Prompt 不能随意发挥
Memory 不能随意写入
Agent 不能“临时决定”下一步做什么

但正是这些约束，才让系统第一次变得可预测。

工程代价开始显现

当团队第一次把 Agent Workflow 跑在生产环境中，通常会经历一个短暂的“蜜月期”，随后进入现实：

延迟显著增加：一次用户请求可能触发 5–10 个节点；
状态管理复杂化：中间态需要持久化、回收、清理；
调试成本上升：Bug 不再是“模型输出错了”，而是“某个节点状态不一致”。

但与此同时，系统也第一次具备了：

明确的失败边界
可追踪的问题定位
可控的工程风险

一个无法回避的新问题：单个 Agent 成为了瓶颈

当 Workflow 足够复杂时，另一个问题会浮出水面：

这个 Agent，承担的职责已经过多了。

它既要：

理解用户
管理状态
调度流程
执行动作
生成结果

这时，工程问题已经不再是“Prompt 写得好不好”，而是一个更熟悉的老问题：

一个单体系统，正在变得不可维护。

阶段性结论

从 Prompt 到 Workflow，并不是一次技术升级，而是一次工程身份的转变。

当你引入 Workflow 的那一刻起：

Agent 不再是“一次性文本生成器”
而是一个长期存在、可被调度的执行实体

而这也意味着，你已经站在了下一个门槛前：

当一个 Agent 不够用时，你面对的，将不再是 Agent 问题，而是一个彻头彻尾的分布式系统问题。

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