毋庸置疑，今年最火的一个概念就是智能体（AI Agent）但什么才是真正的智能体？它与智能体工作流（Agentic Work Flow）又有什么区别？来自 Google 的两位技术专家 Jason 和 Aja，对这个问题进行了深入探讨。

智能体的本质是在生成式 AI 或语言模型的基础上，赋予其一定程度的非确定性和自主决策能力。与传统的确定性程序不同，智能体可以根据目标自主选择执行路径，而不是按照预设的流程机械运行。这种自主性使得智能体能够更灵活地应对复杂任务，但同时也带来了更大的不确定性。

相比之下，智能体工作流则更偏向于确定性和可预测性。它通常会集成一些 AI 的能力，但整体流程是可控的，决策点也是预先定义好的。比如一个处理发票的工作流，可能会使用语言模型来提取信息，但最终的审核和提交仍需人工参与。这种方式虽然不如完全自主的智能体灵活，但更适合那些需要稳定性和可控性的业务场景。

在实际应用中，我们需要根据具体需求来选择使用智能体还是智能体工作流。很多时候，在现有工作流中添加几个 AI 处理步骤，就能带来显著的效率提升。完全自主的智能体虽然强大，但也需要考虑其决策是否总能符合业务预期。

这种权衡实际上反映了一个更深层的问题。在 AI 系统中如何平衡自主性与可控性。这让我想到软件开发中的 "约定优于配置" 原则。在某些场景下，适度的限制反而能带来更好的效果。例如，对于客户服务这样的领域，也许一个半自动化的智能体工作流，比完全自主的智能体更适合。

当我们着手构建 AI 系统时，不应盲目追求完全的自主性。相反，应该根据业务需求和风险承受能力，来决定赋予系统多大的自主权。在某些场景下，一个设计良好的智能体工作流，可能比一个功能强大，但难以控制的智能体更有价值。