AI Agent：突破工作流局限，开启智能决策新时代

引言
在企业数字化转型中，客服、运维、数据分析等场景常面临 “流程固定但问题多变” 的矛盾。传统 Workflow（工作流）虽能高效处理确定性任务，却在复杂、动态的业务场景中频频 “卡壳”。本文结合电商客服实例，拆解 AI Agent 框架的核心能力，对比其与 Workflow 的本质差异，帮大家理解为何 Agent 能成为应对不确定性任务的优选方案。

一、从 “走迷宫” 到 “造地图”：Workflow 与 Agent 的核心差异
1.1 Workflow：适合 “确定性” 任务的 “迷宫路线”
传统 Workflow（如通过 Dify、LangGraph 编排的流程）的核心优势是路径可预定义，适合处理步骤固定、分支有限的任务：
典型场景：查订单状态、申请标准化退货、查询物流单号
特点：像 “走迷宫”，所有路线提前画好，按流程图执行即可，无需额外判断
1.2 Agent：应对 “不确定性” 的 “动态地图”
当任务涉及多变量、需交互决策时，Workflow 会陷入 **“组合爆炸” 瓶颈 **。以电商客服 “包裹没到” 问题为例：
潜在变量：快递公司、节假日、用户等级（VIP / 普通）、地址有效性、物流异常类型…
Workflow 局限：若用if-else覆盖所有场景，分支数可达上千，维护成本极高
Agent 优势：无需预设路线，像 “造地图”—— 已知目的地（解决用户问题），通过 “探索（调用工具）+ 思考（推理）+ 问路（用户交互）” 动态规划路径

二、Agent 框架的 4 大核心能力：从 “思考” 到 “落地”
2.1 动态规划与澄清：Planner Agent 的 “大脑” 作用
Agent 的 “思考中枢” 是 Planner Agent，核心能力是识别意图 + 主动补全信息：
实例：用户说 “包裹没到，想改地址还想退款”
Planner Agent 行动：
拆解用户核心意