面试官一句话，把我“熟悉Agent架构”的简历问穿了

这是「普通人AI转型30问」第12问

视频面试到第十二分钟，气氛还不错。

面试官翻到项目经历那一行——“熟悉Agent与Workflow架构设计”，抬头笑了下。

“你知道Agent跟Workflow有什么区别吗？”

张小米心里一松，这题她准备过。

“用过一段时间Workflow，上手门槛不高。你把现在的流程一步一步拆出来，就能搭。”

“那Agent呢？”

“Agent就麻烦了，感觉完全不可控。”她顿了顿，“但你要是想办法让它可控，它又慢慢变回工作流了，这俩边界其实挺模糊的。”

面试官没笑了。

“模糊在哪，说具体点。”

张小米卡住了，脑子里过了几个词，一个都不够精确。

面试官看了眼时间，没催，等着。

她定了定，换了个说法：“下一步该干什么，如果是我提前写死的，那就是Workflow。如果是模型自己在运行的时候判断出来的，那就是Agent。控制权在谁手里，这才是边界。”

面试官这次点了头。

02 第一关：下一步到底谁说了算

Workflow的核心，是“下一步”提前写死。

判断一个系统是不是Workflow，只看一件事：下一步做什么，是谁决定的。

开发者在设计阶段就写好了，就是Workflow；模型在运行时自己判断，才是Agent。

专业说法：控制流由开发者预定义，还是由模型运行时动态生成。

Workflow和Agent的区别之一：控制权在谁手里？

答对一题，张小米刚缓过一口气，面试官又抛了个新的。

“那你觉得，什么时候该用Workflow，什么时候该用Agent？”

“简单任务先用Workflow，复杂任务再上Agent。”

“怎么判断简单复杂？”

“看流程能不能提前想清楚。能想清楚就用Workflow，成本低很多。”

“低在哪，具体说说？”

03 第二关：成本差在调用几轮

张小米这次答得慢了一点。

“Agent要一边想一边做。一个任务可能要好几轮‘思考、行动、看结果、再思考’，每一轮都要调用一次模型。Workflow就算中间也用模型，调用次数是设计好的，不会像Agent那样自己越滚越多轮。”

成本差在“调用几轮”，不是“用不用模型”。

Workflow内部也能调用模型，一样花钱，这不是省钱的关键。

真正的成本差异，是Agent要经历“思考—行动—观察—再思考”的循环，一个任务可能触发多轮调用；Workflow的调用次数在设计阶段就定死了。

专业说法：Workflow是确定次数的推理调用，Agent是不确定轮次的推理循环。

04 第三关：工具和记忆不是区别

面试官皱了下眉，没接着追，往下一题走。

“那你这个Workflow，工具调用、记忆存储这些，是怎么设计的？”

“工具调用写在流程节点里，第几步调哪个工具，提前定好的。记忆的话，就是把上一步的结果存下来，下一步直接读。”

“这些Agent也有吧？”

“有，但顺序不一样。”张小米这次答得快了，“工具和记忆这些东西，Workflow和Agent都能用，区别不在有没有，在于谁来决定调用顺序。Workflow里顺序是我排好的，Agent里顺序是模型自己现场排的。”

“还有呢？”

“复杂到一定程度，光靠可视化平台拖不出来了，得靠代码写。简单的Workflow可以拖，复杂的判断逻辑，最后还是得写。”

工具和记忆不是区别，编排权才是。

Workflow和Agent都能调用工具、都能有记忆，这些能力本身不分家。

真正的分界线是：调用顺序谁来排——开发者提前排好，是Workflow；模型现场自己排，是Agent。

专业说法：能力组件共享，区别在于编排层的决策主体。

Workflow和Agent都能用工具，真正不同的是谁来安排顺序

05 这道题，绕不过去了

面试官合上本子，语气松了下来。

“听起来你对这块，理解得挺细。”

张小米刚想接话。

“那你这个Workflow，如果遇到一个没写在流程里的情况，会怎么办？”

她张了张嘴，答不上来。

刚才那道“模糊在哪”，绕过去了；这道，绕不过去了。

因为Workflow的边界，也在这里。

如果流程是确定的，问题就可以拆成固定步骤，一步一步跑完。可一旦遇到没预料到的情况，Workflow不会自己发明下一步，它只能停下来，报错，或者等人处理。

Agent不一样。

它会根据目标和现场结果，自己判断下一步要不要换工具、补充信息，或者回来重新做一遍。路径不确定的时候，它才有发挥空间。

但这不代表Agent一定更好。

路径确定的任务，硬要交给Agent，反而会增加调用次数和出错概率；路径不确定的任务，硬写成Workflow，又会把所有例外都变成新的分支。

流程走到未知情况时，Workflow停住，Agent继续判断下一步

张小米最后对面试官说：“所以Workflow不是低级版Agent，Agent也不是高级版Workflow。真正要判断的是，哪些步骤必须写死，哪些地方可以让模型判断，哪些动作必须人工确认。”

面试官点了点头。

这次，她知道自己答对的，不只是一个名词解释。

她终于知道，做AI项目时，最重要的不是先喊“我要做Agent”，而是先把任务拆开：

• 哪些步骤稳定、清楚，适合写成Workflow？
• 哪些环节需要根据现场情况选择下一步？
• 哪些动作即使AI判断了，也必须让人最后确认？

这就是产品经理真正要做的判断。

这是「普通人AI转型30问」第12问。下一问，我们讲：Function Calling 是什么？