我现在有个教同事如何用AI的课程正在和Claude大师脑暴，聊到最后突然发现我的认知被“行业陋习”污染了，原来我所谓的agent根本不是agent而是workflow，贴出聊天记录
我是真觉得学到东西了，而且我认为这个概念很容易弄混，所以佬们一起参悟Claude大师的指引吧
我：
你说的对 把这4节总结一下： 第一节: LLM效用边界与Codex基础 第二节：AI编程进阶与典型工作流 第三节：AI应用实操 第四节： AI应用工程化与质量控制 通过整理标题，我觉得第三节要讲的东西有点虚，第三节和第四节课的区分点不是很大，但确实我想第三节课让他们能上手开发应用进行实操， 但是开发传统应用够了，还差现在流行的AI-Agent应用，所以第四节我要讲Agent，请你帮我再明确一下标题 以及如何区分第三节和第四节，最好能有三四节的大纲
Claude大师：
你 L3/L4 分不开,是因为缺一根区分轴。我给你一根最锋利的:谁来决定流程? 这是当前 AI 应用最主流、最清晰的一条分界线。
一根轴,两种应用
第三节 · 工作流型 第四节 · Agent 型 谁定流程 你(把步骤写死) AI(临场决定下一步) 形态 固定流水线:输入→提示→LLM→质检→输出 给目标+工具箱,它自己循环干到完成 比喻 流水线 / 自动售货机 能自主办事的助理 可控性 高、可预测 强,但更难控 质控重点 结构化输出、质检、返工 护栏、终止条件、人审、可观测 例子 AI 文案生成平台、自动分类/抽取 自动调研 agent、能自己查库调接口的客服一句话记牢:第三节「人编排,AI 执行」;第四节「AI 自己编排」。
这根轴一拉,你那两个困惑同时解决:
- L3 不虚了——它有明确形态:做一个固定流程、把 LLM 当其中一环、还会自检自纠的工作流应用。我上一轮给你的"工程化质控"(结构化输出/提示词调优/质检/返工)不是单独一节,而是正好成了 L3 的内核,因为工作流应用的可靠性全靠它。
- L3/L4 泾渭分明——区别只有一个:控制权在谁手里。
你原来的"工程化与质量控制"没丢,它被拆进了两节:L3 讲工作流的质控(结构化/质检/返工),L4 讲 Agent 的质控(护栏/终止/人审/可观测)。范式不同,质控形态就不同——这恰恰是两节各自的"硬核"部分。
四节最终标题
- 第一节:LLM 效用边界与 Codex 基础
- 第二节:AI 编程进阶与典型工作流
- 第三节:工作流型 AI 应用开发(你编排,AI 执行)
- 第四节:Agent 型 AI 应用开发(AI 自主编排)
我：
你好像搞得太深入了 现在我想问你一个最根本的问题：Agent是什么？ 我理解的就是 claudeCode就是一个agent，他能决定什么时候调用什么能力并完成任务。但我想不出除了coding以外的场景，其实我内心更认同的理解的agent偏向于比如之前我做的AI学习平台， 让AI生成课堂，有多个agent，其中一个agent负责输出大纲，输出后 另外3个agent一起做，一个来填内容并生成slide，一个来做讲述和配音，一个来生成配套讲解图片， 我的理解似乎是不太达标的
Claude大师：
先给你吃颗定心丸:你不是理解不达标——你恰好同时摸到了光谱的两端,只是缺一根轴把它们分开。 这根轴你上节课其实已经见过了。
一句话定义 + 一个判别问题
Agent = 一个 LLM 在循环里,自己决定下一步做什么(包括调用什么工具)、看完结果再决定下一步,直到它判断任务完成。
决定性的就一点:流程是模型在运行时自己定的,不是你提前用代码写死的。
判断任何系统是不是 agent,只问一句话:
“下一步做什么,是你画的流程图 / if-else 决定的,还是模型看着当前结果临场决定的?”
代码决定 → 工作流;模型决定 → agent。拿你那两个例子来量
Claude Code:
标准 agent,你理解完全正确。 给它"修好这个 bug",它自己决定:先读哪个文件、grep 什么、跑测试、看到失败、改一行、再跑……这串动作没有一步是你提前排好的,全是它看着上一步结果临场决定的,循环到测试通过。这是你最该攥住的锚点。
学习平台:说实话,它(技术上)是个工作流,不是 agent——哪怕你把每个零件都叫 agent。原因只有一条:“先出大纲 → 再分三个并行做内容/配音/配图 → 结束"这张流程图是你画的,不是 AI 临场画的。那几个 LLM 是按你排好的工位干活的工人,不是决策者,没有哪个在看着结果决定"接下来干嘛”。
但请注意两点:
- 这不丢人,而且很可能是对的选择。 生成课程这种事,你本来就要它走固定、可预测、可复现的流程——固定工作流恰恰更可靠。你唯一"踩偏"的,是按行业陋习把工作流的零件叫成了"agent"。
- 顺手纠个常见误区:“用了多个 LLM 角色” ≠ multi-agent。 多个角色串在你定死的流程里,整体还是 workflow;真正的 multi-agent 是多个能各自决策的 agent 协同。
那它什么时候才"长出 agent 性"?当决策权从你手里交给模型的那一刻。比如加一个"总编 agent"看了主题自己决定分几节、要不要配图、这版大纲够不够好;或加一个"质检 agent"看了 slide 觉得太弱就打回重做、循环到合格——那个"要不要再来一轮"的决定,就是 agent 性。
为什么你想不出 coding 以外的场景
因为 coding 只是 agent 最成熟的土壤:环境是纯文字、工具齐全(改文件/跑命令)、反馈即时又客观(测试过没过)。但配方是通用的——目标 + 工具 + 反馈 + 需要随机应变的多步任务,凑齐就能做 agent:
- 深度调研:“把 X 研究清楚写份报告”→ 自己决定搜什么、读完发现缺哪块再补搜、最后综合。每次路径都不同。
- 客服工单:“解决这个工单”→ 自己决定查订单 → 翻政策 → 看库存 → 该退款还是该升级。每张工单走法不一样。
- 数据归因:“查 Q3 销售为什么掉了”→ 查数 → 发现异常 → 钻某个细分 → 再拉一张表 → 验证假设。
- 行程助理 / 收件箱处理 / 电脑操作(看着屏幕决定下一步点哪)。
共同点:你没法提前画出完整流程,因为下一步取决于上一步看到了什么——这正是该上 agent 的信号,也正是工作流的天花板。
最后一个关键认知
Agent 和 workflow 不是二选一,是一条光谱,真实系统大多是混合的。 你的学习平台完全可以是混合体:外层固定骨架(可靠)不动,只把"填内容"那步换成会自己查资料的 agent,或在结尾挂个质检 agent 循环到满意。
而这根 “谁决定下一步” 的轴,正好就是你第三节(人编排 = workflow)和第四节(AI 编排 = agent)的分界线。
所以你问的这个"最根本的问题",答案跟你的课程主轴是同一根轴——你其实早就站在对的位置上了,只是现在把它说清楚了。
我：
我悟了，claude大师，我之前做的是workflow。 但是如何做一个agent 我还不太明白，就拿刚才的学习平台，你说的挂个质检agent来检查LLM输出？那不还是我的workflow中的一环吗？ 我确实做了很完善的正反例提示词，并且下一个角色就是让LLM去从多个维度检验上个LLM输出的结果是否达标，达标以后再进行输出，我这算一个质检agent么？
Claude大师：
你抓得太准了——而且我得先认个错:我上一条说"挂个质检 agent",犯的正是我警告过你的那个毛病(把 workflow 的零件叫成 agent)。你那句"那不还是 workflow 里的一环吗"——完全正确。
直接回答你:你做的那个"多维度检验、达标才输出"的设计,不是 agent,是 workflow 里的一个「LLM 当裁判」(LLM-as-judge)步骤。
而且更狠的一点:就算你给它加上"不达标就打回重做、循环到达标"——它仍然是 workflow。 这套"生成→评估→返工→再评估"有个正式名字,叫 evaluator-optimizer(评估器-优化器)模式,它是工作流的标准模式之一。
关键认知:有循环 ≠ 是 agent
为什么?因为那个"不达标就重来"的判断,是你写的 if 语句。循环的结构是你定死的:永远是"生成→检查→不行就再生成"。几个 LLM 只是在你排好的工位上干活,没有任何一个在决定"接下来整件事该往哪走"。
一句最锋利的话送你:
Workflow:盒子之间的箭头,是你画的。
Agent:没有预先画好的箭头——模型每一步自己挑下一个动作。把两个骨架摆一起,你立刻看清
你的 workflow(箭头你画):
大纲 = LLM_出大纲(主题)
内容 = LLM_填内容(大纲)
判定 = LLM_质检(内容)
if 判定 == 不合格: # ← 这个分支是你写的
内容 = LLM_填内容(大纲, 反馈)
输出(内容)每一步运行什么,全是你提前排好的。
一个最简 agent(箭头模型画):
给模型:目标 + 一箱工具[搜资料, 写大纲, 生成slide, 配图, 质检...]
循环:
模型这一轮自己说:要么"调用 工具X(参数)",要么"我干完了"
如果说干完了 → 结束
否则 → 执行那个工具,把结果喂回去,进入下一轮注意:这里唯一的 if(“它说没说干完”)不是业务逻辑,只是在问模型"你还要不要继续"。到底调哪个工具、什么顺序、来回几轮、何时算完——全是模型每一轮临场吐出来的,你一根箭头都没画。 这才是 agent。
放回你的学习平台
agent 版会是这样:你只给"为「主题X」做一门课"+ 那箱工具,然后它自己决定——
“这主题我不熟,先搜两轮资料 → 写大纲 → 唉第 3 节太薄,再查点补上 → 生成 slide → 看了觉得配图风格不统一,重做第 2 张 → 配音 → 完成。”
简单主题它可能跳过搜资料,复杂主题自己多绕几圈。路径是它现编的,不是你排的。
但是——这条比"会做 agent"更重要
你原来那个 workflow,很可能才是对的选择。 做课程你恰恰要稳定、可复现、可控;agent 更灵活,但也更难预测、更容易跑飞、更贵。别为了做 agent 而做 agent。
拿去当你课上的判断准则:
流程你能提前画出来 → 用 workflow(更可靠)。
流程你根本没法提前画(下一步取决于上一步看到啥)→ 才上 agent。所以你那个多维度质检,留着,它很好——它只是个"裁判步骤",不是 agent,也不需要是。你现在缺的不是"把它改成 agent",而是找一个真正画不出流程图的场景去练第一个 agent。要不要我帮你从你们部门的活里,挑几个"天生适合做成 agent"的候选?
我：
请你给我1-2个适配于HR部门的agent例子，我现在能很清楚的知道workflow和agent的区别，但是我实在找不到具体的场景，难道agent就只能是这种对话流的形式？
Claude大师：
不,agent 绝对不只是对话流——这正是你卡住的根。你把两件独立的事搅在一起了,拆开就通了:
- 第一根轴:谁定流程? 你定 = workflow,模型定 = agent。(这个你已经懂了)
- 第二根轴:怎么触发、谁在回路? 人来聊(对话式)/ 事件自动触发(无人对话)。
这两根轴是独立的。 对话只是 agent 的一张"皮",内核是那个自主循环。触发完全可以是一封邮件、一条数据、一个定时点;产出可以是一个动作或一份报告,全程一句对话都没有。
人来聊(对话式) 事件自动触发 你定流程(workflow) 向导式表单 定时批处理流水线 模型定流程(agent) Claude Code、ChatGPT 事件触发的自主 agent ←你漏掉的就是这格你找不到场景,是因为你一直在想"一个能聊天的 HR 机器人"——那玩意儿确实鸡肋。真正值钱的 agent,是"某件事一发生,它就自动接管、把事干完"的那种。
例子一:入职协调 agent(自动触发,全程无对话)
触发:一个新人 offer 签了,HR 系统状态变成"待报到"——没人跟它聊天,是这个事件把它叫醒的。
它临场决定的可变路径:它先看这人什么岗位、哪个城市、什么级别,然后自己决定要办哪些事——工程岗开服务器权限+配高配电脑,销售岗开 CRM+约报销培训;北京走一套社保流程,上海另一套;建账号、发待签文件、约 orientation、指派 buddy……过两天它回来看进度:电脑没到货 → 催采购;文件没签 → 提醒本人;某项卡了 3 天 → 升级给 HRBP。
为什么是 agent:你画不出一张固定流程图,因为每个新人要办什么、卡在哪、追谁,都不一样,而且它要在好几天里根据进展反复决定下一步。
什么时候反而该用 workflow:如果你们所有岗位入职高度一致(都跑同样 20 项),那固定 checklist 更可控。agent 版只在"岗位/地区差异大、还经常卡壳要追"时才划算。
护栏:建权限、发文件这类动作设人审点,HR 点确认才执行。
例子二:HR 事务 agent(对话式,但是真 agent)
触发:员工问一句话——“我老婆下月预产期,我能休几天陪产假?工资怎么发?走什么手续?”
它临场决定的可变路径:它按问题内容决定查什么——查陪产假政策 → 发现按地区不同 → 查这员工在哪个城市 → 查工龄够不够资格 → 调他剩余假期 → 算工资 → 甚至直接帮他把申请单提交了。但如果他问的是"年终奖几号发、扣多少税",触发的是完全不同的一串查询。
为什么是 agent(不是 FAQ 机器人):FAQ 版只会"念政策";agent 版会结合这个人的地区、工龄、假期余额给出针对他的答案,还能直接办手续。前者是查资料,后者是办事。
护栏:涉及个人薪酬/隐私,要做权限校验(只能查提问者本人数据);提交申请前给员工确认。
给你和学员的找场景口诀
一个活同时满足这三条,就是天生的 agent:
- 被某件事触发(来了个申请、签了个人、到了月底、收到封邮件);
- 每个个案要查/要做的不一样——你写 SOP 时满纸"如果…那就…看情况";
- 要跨好几个系统、好几步才能办完,中间还可能卡住要追。
三条全中 → agent。只中第 3 条但流程其实固定 → 还是 workflow。
要不要我们拿你们 HR(或别的部门)真实的一个流程套一下这三条,现场判一判它该做成 workflow 还是 agent?这正好能当你第四节的开场练习。
我：
我认为你现在说的agent是数字员工的概念 我的理解是对的吗？针对某个场景拥有资料库和工具包以后的一个“虚拟人”
Claude大师：
对,你这个直觉非常好——“针对某个场景、配上资料库和工具包的虚拟人”,精髓抓到了。但我给你补一刀,让它更准,因为"数字员工"和"agent"其实是两个层面的词,搞混了以后判断会失焦。
它俩不在一个层面:
- 数字员工 = 你对"人"讲的人设(包装层)。 对同事来说,它是"招聘组新来的虚拟同事’小招’,负责简历初筛"——一个有岗位、有名字、能协作和信任的"谁"。
- agent = 它内部的心脏(架构层)。 LLM 在循环里自己决定下一步——一个"怎么运转"。
一句话:数字员工通常用 agent 来实现,但 agent ≠ 数字员工。
而且 agent 是更大的类:
- 有些 agent 根本不是数字员工。Claude Code 是 agent,但它不是"员工"——没固定岗位、不上下班,你扔个任务它干完就散,没有长期人设和职责。它是"一次性的活",不是"同事"。
- 数字员工 = agent 的一种特定部署:固定岗位 + 常驻/被事件叫醒 + 有记忆和延续性。
- 反过来,一个数字员工内部往往是好几个 agent + 几条 workflow 拼出来的(简历初筛是 workflow,面试协调是 agent,外面套个调度 agent + 一个知识库)。所以数字员工是"复合体",agent 是"零件"。
你的配方还差一味,而且是最关键那味:
- 资料库(知识)✓
- 工具包(能力)✓
- + 自主决策循环(它自己决定先干啥、后干啥)← 缺这味,它只是个"带工具的聊天机器人",还不是 agent。
- 想再升级成"员工",再加:固定岗位 + 触发机制(知道何时该干活)+ 记忆(记得上次干到哪、这人之前问过啥)。
最后一个提醒,你做 HR 的会特别有共鸣: "虚拟同事"这比喻拿去跟人讲很好用,但别被它骗了——它不是个靠谱的资深同事,而是手脚飞快、不知疲倦、判断力却像新实习生、还会一脸自信干错事的家伙。
所以"管一个数字员工",本质上就是你最熟的那套 HR 动作:给它写岗位说明书(职责边界)、定权限(能碰哪些系统和数据)、设试用期 + 人审(关键动作要人点头)。 这恰恰就是第四节那套护栏的意义——你不会第一天就给新实习生发薪系统的 root 权限。
So:你的理解对了一大半,把它从"agent 就是数字员工"修正成"数字员工是 agent 的一种’人设化部署’,agent 是它的内核零件",就精准了。
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