7.Workflows vs agents
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在构建AI驱动的应用程序时，您通常需要在两种不同的架构方法之间进行选择：工作流和智能体。每种方法都有其独特的优势和权衡取舍，使它们适用于不同的场景。
什么是工作流？
工作流是一系列预定义的Claude调用序列，旨在解决已知的问题或一组问题。当您可以提前想象步骤流程时，就使用工作流——本质上是当您知道完成任务所需的确切序列时。
可以将工作流想象为将一个大任务分解为更小、更具体的子任务。每个步骤专注于单一领域，这使得Claude能够更精确地工作。
什么是智能体？
对于智能体，Claude获得一套基本工具，并被期望制定一个使用这些工具来完成任务的计划。与工作流不同，您不能确切知道将提供什么任务，所以系统需要更具适应性。
智能体可以通过以意想不到的方式组合工具，创造性地找出如何处理各种各样的挑战。
工作流的优势
- Claude可以一次专注于一个子任务，通常能够获得更高的准确性
- 更容易评估和测试，因为您知道每个确切的步骤
- 更可预测和可靠的执行
- 更适合解决特定的、定义明确的问题
Benefits of Agents
- 允许更灵活的用户体验
- 任务完成的灵活性要高得多 - Claude可以以意想不到的方式组合工具来完成各种各样的任务
- 可以处理在开发过程中未曾预料到的新情况
- 在需要时可以向用户请求额外的输入
Workflows的缺点
- 灵活性要低得多 - 专门用于解决特定类型的任务
- 通常用户体验更受限制 - 你需要知道流程的确切输入
- 需要更多前期规划和设计工作
Downsides of Agents
- 与工作流相比，任务完成率较低
- 更难进行监控、测试和评估，因为你往往无法预知 agent 将执行哪一系列步骤
- 行为的可预测性较差
何时使用各种方法
作为工程师，你的主要目标是可靠地解决问题。用户可能并不关心你构建了一个精巧的 agent——他们想要的是一个能够持续稳定工作的产品。
一般建议是始终优先考虑实现工作流，只有在真正需要时才使用 agent。工作流提供了大多数生产应用所需的可靠性和可预测性，而 agent 则为那些无法预先确定具体需求的场景提供了灵活性。
当你有明确定义的流程时，考虑使用工作流；当你需要处理不可预测的、多样化的用户请求，并且需要创造性解决问题时，考虑使用 agent。
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