| 「这条业务流程，到底哪里需要确定性，哪里需要探索性？」 |
最近做 AI 工作流，我越来越觉得一个问题很重要：
很多时候，我们不是不会用 AI。
而是不知道应该把 AI 放在流程的哪个位置。
一上来就问：
要不要做 Agent？
要不要多 Agent？
要不要接工具？
要不要上 LangGraph？
这些问题都不是第一问题。
第一问题应该是：
这条业务流程，到底哪里需要确定性，哪里需要探索性？
如果这个问题没有想清楚，后面很容易做偏。
本来一条很简单的固定流程，被做成了复杂 Agent。
结果成本变高，行为还不稳定。
本来一个需要探索的问题，被硬塞进固定流程。
结果系统很稳定，但解决不了真实问题。
这就是我在做 Amazon listing 主图和 A+ 图 AI 生图应用时，反复遇到的情况。
▎ 有些地方必须稳
▎ 有些地方必须活
▎ 有些地方可以交给 AI
▎ 有些地方必须人来判断
所以我现在判断一个业务流程该用 LLM Workflow，还是 Agentic Workflow，不会只看任务名字。
我会先看它的结构。
01
先给两个定义。
我现在会这样理解：
LLM Workflow，是把 LLM 放进确定流程里。
流程路径提前设计好。模型在某些节点负责理解、分类、总结、生成、改写、检查。但下一步做什么，主要由流程决定。
Agentic Workflow，是让模型在一定边界内动态决定下一步。
它可以规划任务。可以选择工具。可以观察结果。可以调整路径。可以在不确定信息里继续推进。
所以两者的关键区别不是有没有 LLM。两者都有 LLM。
关键区别是：
谁决定下一步？
流程决定下一步，是 LLM Workflow。
模型根据环境反馈决定下一步，是 Agentic Workflow。
这个判断比"创意 vs 稳定"更好用。因为它能直接落到业务设计上。
02
第一个判断标准：
路径能不能提前写清楚？
如果路径能提前写清楚，优先用 LLM Workflow。
比如 Amazon 主图生成。它的流程其实很明确：
▎ 读取产品资料
▎ 抽取必须保持一致的产品要素
▎ 检查平台规范
▎ 生成图片提示词
▎ 生成候选图
▎ 检查产品一致性
▎ 检查合规风险
▎ 输出可用版本
这条路径不需要 AI 自己发明。它需要的是稳定执行。
如果我把这件事交给一个自由 Agent，让它自己决定下一步，反而容易出问题。
▎ 它可能多做一些不该做的视觉发挥
▎ 可能改变产品形态
▎ 可能加入不该出现的道具
▎ 可能把主图做成了广告图
在这种流程里，越自由，风险越大。
所以不要迷信 Agent。
能写清楚的流程，就写清楚。
能固定的节点，就固定。
能检查的结果，就检查。
这不是保守。这是让 AI 真正进入业务。
03
第二个判断标准：
工具是不是固定？
如果工具固定，就不要让 Agent 自由选择。
比如一个客服流程，只需要查知识库、查订单、必要时创建工单。那就把工具边界写清楚。AI 在固定工具里完成任务。这样更可控。
如果让 Agent 自己在几十个工具里选择，它看起来更智能，但系统风险会变大。
它可能选错工具。可能重复调用。可能成本失控。也可能拿到不该看的数据。
企业 AI 里，工具不是越多越好。工具边界越清楚，结果越容易稳定。
但如果任务本身需要根据情况动态选择工具，那就不一样。
比如做竞品研究。它可能要看官网。看详情页。看评论。看价格。看广告语。看类目趋势。看用户真正抱怨什么。
这时候工具路径不一定提前知道。它需要根据前一步发现的线索继续往下查。这种场景就更适合 Agentic Workflow。
但即使是 Agentic，也不等于工具无限开放。
工具要有白名单。高风险动作要审批。每一步调用要留下记录。
这才是企业 AI 和玩具 demo 的区别。
04
第三个判断标准：
结果是否容易验收？
如果结果有明确格式、明确标准、明确业务指标，适合 LLM Workflow。
比如：
▎ 摘要是否覆盖重点
▎ 邮件是否包含行动项
▎ 报告是否有固定字段
▎ 分类是否命中正确标签
▎ 图片是否保持产品一致性
▎ 内容是否符合品牌规范
这些结果可以验收。可以用 Output Contract 来约束。可以做检查。可以要求模型重试。可以进入一个稳定流程。
但有些结果本身不是简单验收。
比如：
这个产品的 A+ 图应该主打什么卖点？
这个类目的用户为什么犹豫？
这个内容方向有没有转化潜力？
为什么这个月转化率下降？
这个市场机会值不值得进入？
这类结果需要判断。需要证据。需要比较。需要排除。
它不是生成一个格式正确的答案就结束。这时候 Agentic Workflow 更有价值。
但它也不能只是生成一段"看起来有道理"的分析。
它必须能说明：查了什么；看到什么证据；排除了什么；为什么选择这个结论。
否则就不是分析。只是更长的文案。
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第四个判断标准：
风险等级有多高？
风险越高，越不能让 Agent 自由行动。
比如金融、医疗、法律、财务、正式客户沟通、生产系统操作。
这些场景不是不能用 Agentic。但 Agentic 必须被关在更窄的边界里。
可以让它整理信息。可以让它生成建议。可以让它做初步检查。可以让它提出下一步方案。
但关键动作要有人确认。
▎ 正式邮件不能自动发
▎ 合同意见不能直接盖章
▎ 财务调整不能自动执行
▎ 生产系统不能随便改
▎ 客户承诺不能让 AI 自己决定
回到 Amazon 图像工作流也是一样。
AI 可以生成候选图。可以做一致性检查。可以提示可能的合规问题。可以给出修改建议。
但最后哪张图能进 listing，不能完全交给 AI。因为那不是一个生成问题。那是一个业务结果问题。它关系到点击率、转化率、平台风险，也关系到品牌表达。
所以风险越高，人越不能消失。人要从执行者，变成判断者。
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第五个判断标准：
这个流程是否需要持续状态？
很多简单 LLM Workflow 不需要太多状态。给一段内容，生成摘要。给一个字段，做分类。给一篇文章，做检查。一次输入，一次输出，就能完成。
但 Agentic Workflow 往往需要状态。
它要知道前面做过什么。查过什么。失败过什么。为什么换了路径。哪些工具已经调用。哪些结论已经被人确认。哪些地方还需要继续。
比如一个销售机会分析 Agent。它不能只看当前一句话。它要看客户历史。看沟通记录。看报价。看竞争对手。看上一次跟进结果。看下一步动作。
这就不是简单调用模型。这是一套状态管理。
所以一旦流程需要持续状态，就要更认真地设计：
数据从哪里来；状态保存在哪里；谁能看；谁能改；每一步怎么回放；出错后怎么恢复。
很多 Agent 做不起来，不是模型不行。是状态没设计。
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所以我现在会用这五个问题来判断：
第一，路径能不能提前写清楚？
第二，工具是不是固定？
第三，结果是否容易验收？
第四，风险等级有多高？
第五，是否需要持续状态？
这五个问题问完，基本就能判断一个流程该怎么做。
路径明确，工具固定，结果可验收，风险高，不需要太多状态。
优先 LLM Workflow。
▎ 比如会议纪要、合同初筛、客服 FAQ、文章检查、主图一致性检查
路径不明确，工具不固定，结果需要判断，过程需要探索，需要持续状态。
更适合 Agentic Workflow。
▎ 比如竞品研究、异常归因、复杂选题判断、销售机会分析、A+ 图策略方向判断
但大多数企业流程，其实在中间。它不是纯左边，也不是纯右边。
它是一条稳定主干，加几个动态节点。这就是混合工作流。
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Morgan Stanley 的 AI @ Morgan Stanley Debrief，更接近稳定主流程。
客户会议结束后，它生成会议摘要、行动项、邮件草稿，并把记录保存到 Salesforce。
这条链路的输入输出非常清楚。它不需要 AI 自己去探索业务策略。它需要的是准确、完整、可审计。所以它很适合 LLM Workflow。
HubSpot 的 Customer Agent，则更接近混合形态。
客户问题进来后，它要识别意图、查知识库、生成回答。遇到复杂问题，还要升级给人工。这里有稳定流程，也有动态判断。
Adobe 的 Agent Orchestrator 也是类似方向。它不是单纯生成内容，而是在客户数据、营销场景和多个专业 Agent 之间做编排。
这些案例说明一件事：
真实世界里的企业 AI，不是概念比赛。不是谁 Agent 更多，谁就更先进。
而是谁能把 AI 放进真实工作流。
谁能稳定产生业务结果。
谁能让人从低价值执行里出来，去做更高价值的判断。
09
最后回到我自己的实践。
如果做 Amazon 主图，我会偏 LLM Workflow。因为它路径明确，风险高，结果可验收。
如果做 A+ 图的内容策略，我会加入 Agentic 节点。因为它需要理解用户、分析竞品、判断转化阻力。
如果做整套 listing 图像生产系统，我不会把它做成纯 Agent。我会把它做成混合工作流。
稳定的地方，流程化。不确定的地方，Agentic。高风险的地方，人确认。所有结果，都要能检查、能记录、能复盘。
这也是我现在对 AI-native 的理解。不是把每件事都交给 AI，而是重新设计人和 AI 的分工。
AI 处理数据。
AI 执行流程。
AI 探索可能性。
人做判断。
人做审美。
人承担责任。
如果一个 AI 应用能做到这一点，它就不是一个工具 demo。它开始变成一套新的工作方式。
所以我现在不太会问：这个流程该不该用 Agent？
我会问：
▎ 这条流程里，哪里需要确定性？
▎ 哪里需要探索性？
▎ 哪里需要控制？
▎ 哪里决定结果？
这个问题想清楚了，LLM Workflow 和 Agentic Workflow 就不再是两个概念。
它们会变成一套真正能用的业务系统。
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