Agent技术正在重塑AI产品设计逻辑，但面对单体Agent、多智能体协作与Workflow的选择困境，产品经理如何精准决策？达摩院的Agent=Workflow+Context框架揭示了四种典型场景的技术选型秘籍，从死板流程的RPA应用到开放式创新的多Agent系统，本文将拆解不同确定性组合下的最优解法，助你避开过度智能的陷阱。

AI产品经理，我们太容易迷失在单体Agent、多智能体协作、Workflow这些术语中了，到底应该怎么选择？什么情况使用哪种结构？

而且大家也会发现，为什么有的Agent特别难有的又非常简单？好像加个提示词就算是Agent？

我最近看到达摩院关于Agent的理解，个人觉得非常适合我们学习和理解Agent。

Agent={Workflow}+{Context}，非常适合我们用于技术选型

高Workflow确定性+ 高Context确定性

适合流程死板，输入标准的场景，如：发票报销、固定表单填报、固定化的数据分析。

技术选型： 传统RPA（主）+ AI（辅）

这种场景不需要大脑，只需要按流程执行的手脚。

AI在这里只是粘合剂，用来解决传统RPA处理不了的一点点非结构化数据。

AI的发挥空间非常有限，千万别把Agent做得太重，过度智能反而是一种浪费。

高Workflow确定性+ 低Context确定性

流程固定，但输入千变万化。例如：智能客服、合同关键条款提取/审核。

技术选型： 单Agent + RAG/知识图谱

流程固定但是输入多变，这里的核心难点在于对齐，如何让大模型理解行业专有知识？

所以需要强大的Embedding和语义解析能力，能够做到精准检索外部和内部资料并给出结果。

低Workflow确定性+ 高Context确定性

目标清晰，输入充足，但怎么做路径不明。例如：给定资料并生成一份从0到1的市场分析报告、个性化推荐。

技术选型： End-to-End RL Agent（端到端强化学习Agent）也就是大多数单Agent

这是当前大模型最性感的领域—System 2 思维（推理能力）。

输入虽然确定，但解题路径呈指数级爆炸。

这时候不能靠硬编码的Workflow，必须依靠模型内化知识进行自主规划。

OpenAI o1发布后，行业最大的范式转移就是从 System 1（直觉） 向 System 2（推理） 的跨越。这也是Ilya Sutskever一直强调的：token预测只是手段，Reasoning才是目的。

低Workflow确定性+ 低Context确定性

既要探索方向，又要搜集信息，又要执行工具，任务复杂。例如：开放式创新方案设计、跨部门复杂协同，类似manus、flowith这种Agent系统。

技术选型： 多Agent协作（Multi-Agent System）

这是最复杂的熵增场景。

单个Agent的上下文窗口和推理能力在面对双重不确定性时会迅速崩溃导致幻觉。

解决方案是分治： 用多Agent模拟人类组织架构。

一个Agent负责拆解（Planner），一个负责执行（Executor），一个负责纠错（Critic）。

可以是链式执行（流水线）也可以是由一个总Agent负责调度。

什么时候用Workflow？什么时候用Agent？

Workflow 是对下限的守卫，Agent 是对上限的探索。

• 当你的业务容错率低、SOP明确时，请尽可能把逻辑固化在 Workflow 中，这是成本最低的控制不确定性手段。
• 当你的业务充满了未知和开放性，请赋予 Agent 更多的工具和权限，让智能在交互中涌现。
• 实际业务一定是三者结合使用，单一的技术无法解决复合问题。