AI Agent 和 Workflow 的核心区别在于：Workflow 是预先设计好的流程执行，Agent 是围绕目标进行动态决策和行动。

Workflow 更像传统前端或后端工程里的流程编排。它的步骤、顺序、分支条件通常是提前定义好的，比如“用户提交表单 -> 校验参数 -> 调用接口 -> 生成结果 -> 展示页面”。即使中间接入了大模型，本质上也只是把模型作为某个节点使用，例如做摘要、分类、翻译或字段提取。Workflow 的优势是可控、稳定、容易测试，也更适合对准确性、性能、成本和审计要求比较高的业务场景。

AI Agent 则不只是按固定步骤执行，而是根据目标、上下文和中间结果不断决定下一步做什么。它通常具备几个能力：理解目标、拆解任务、选择工具、调用外部系统、观察结果、调整计划，直到完成任务或达到终止条件。例如用户说“帮忙分析这个项目的性能问题并给出优化建议”，Agent 可能会先查看代码结构，再读取构建配置，接着分析关键页面、调用性能数据工具，最后综合输出结论。这个过程中，执行路径不是完全预设的，而是由模型在运行时动态决定。

从工程角度看，Workflow 更强调确定性和流程控制，Agent 更强调自主性和环境反馈。Workflow 的行为边界清晰，适合封装成稳定的产品能力；Agent 的能力上限更高，适合处理开放式、步骤不确定、需要多轮判断的任务，但同时也带来更高的不确定性，比如调用工具顺序不可预测、成本更难估算、结果一致性更难保证。

在真实业务里，两者不是对立关系。更合理的做法通常是组合使用：对于稳定、重复、强约束的部分，用 Workflow 固化；对于意图复杂、路径不确定的部分，用 Agent 做决策。甚至可以让 Agent 调用多个 Workflow，也可以在某个 Workflow 节点里嵌入一个小型 Agent。

对于前端场景来说，如果是“根据用户输入生成一段文案”“把接口返回内容总结成卡片”，Workflow 就足够了；如果是“用户用自然语言操作后台系统，比如查询数据、筛选异常、生成报表、继续追问原因”，就更接近 Agent，因为它需要理解上下文、选择动作，并根据结果继续推进。