人工智能代理的出现为处理复杂工作流程带来了革命性变革。这些系统赋予大型语言模型 (LLM) 动态规划工作流程的能力，从而在传统预设流程无法胜任的情况下提供灵活的解决方案。然而，代理并非总是最佳选择。有时，简单的确定性工作流程能带来更好的结果。那么，如何判断何时该使用代理，何时又该避免使用呢？让我们深入探讨。
确定性工作流程的适用场景
在许多情况下，预设工作流程足以解决特定问题。这些流程经过严格定义和编码，具有简洁、可靠和稳健的特点。
以一个冲浪旅游网站为例。假设您的应用处理两种主要客户请求：
- 搜索行程信息——您可以提供一个搜索栏，将用户连接到您的知识库。
- 与销售人员联系——一个简单的联系表单即可直接联系您的销售团队。
如果您的用户需求仅限于此，那么确定性工作流程是最佳选择。对这些流程进行编码，可确保系统100%可靠，避免因LLM误解用户意图而导致错误的风险。
通过在此类场景中避免使用代理，您可以获得以下优势：
- 简洁性——无需管理多步骤AI决策的复杂性。
- 可靠性——系统始终遵循可预测的路径。
- 成本效益——预设工作流程所需的资源远少于代理。
如果您的工作流程能够无偏差地处理所有合理的查询，则无需使用代理增加复杂性。
确定性工作流程的局限性
现在，让我们看看僵化的预设方法无法解决问题的情况。现实世界的问题很少有如此清晰的定义。当工作流程涉及模糊、多方面且难以轻松分类的请求时，您可能需要代理系统的灵活性。
考虑以下示例：
用户询问：“我计划周一到达，但可能会延迟到周三。周二早上可以冲浪吗？可以添加取消保险吗？”
此请求包含多个层面：
- 检查特定日期的可用性。
- 评估取消保险选项。
- 了解个人行程安排和后勤细节。
确定性工作流程难以处理如此细致入微且变化多端的查询。您必须堆砌无数的“if/else”条件，使系统变得笨重且容易出错。
代理大显身手
在无法预先明确定义工作流程的情况下，代理可以提供处理复杂请求所需的灵活性。代理系统可以通过动态访问各种工具和API来处理上述冲浪旅游示例：
- 天气API——提供准确的预报。
- Google Maps API——用于计算行程距离。
- 员工可用性面板——检查员工日程安排。
- RAG系统——从您的知识库中检索相关答案。
代理允许系统摆脱严格的工作流程，即时适应用户请求。这使得它们非常适合处理不可预测或高度变化的领域中的问题。
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从静态系统到动态系统的演变
在代理出现之前，计算机程序严重依赖于预设工作流程和逻辑门。它们对于狭窄的任务（例如求和或寻找最短路径）非常有效，但缺乏处理复杂现实场景的适应性。
由LLM支持的代理正在通过开辟新的可能性来改变游戏规则。它们可以自主导航复杂的环境，并整合多个数据源以找到最佳解决方案，而不是堆砌条件语句。
例如，在冲浪旅游的情况下，代理不会简单地遵循静态路径。它会：
- 分析用户的意图。
- 从API收集相关数据。
- 动态生成解决方案。
这种适应性不仅方便，而且具有变革意义。它允许软件处理以前由人工判断保留的任务。
何时不应使用代理
虽然代理可以处理复杂性，但它们并非总是最佳选择。过度使用它们可能会带来不必要的风险和成本。在以下情况下，您应避免使用代理：
-
工作流程清晰明确
如果任务可以分解为可预测的步骤，那么确定性系统会更加高效和可靠。 -
容错能力低
由LLM支持的代理是概率系统，这意味着它们有时可能会做出错误的决定。对于准确性至关重要的应用程序，请避免依赖代理。 -
成本和性能是首要考虑因素
运行代理系统需要更多的计算资源，这可能会增加成本和延迟。相比之下，确定性工作流程轻量且快速。
找到最佳平衡点
最终，是否使用代理取决于您的应用程序的需求。以下是一个快速指南：
使用确定性工作流程执行重复性、可预测性且需要高可靠性的任务。示例包括：
- 基本客户支持系统。
- 简单的电子商务工作流程。
- 数据输入应用程序。
使用代理执行涉及歧义、可变性或高复杂性的任务。示例包括：
- 具有高度个性化查询的动态客户支持。
- 物流或医疗保健等领域的工作流程编排。
- 需要整合不同数据源的研究任务。
代理是一个强大的工具，但与任何工具一样，它也有其适用场景。当工作流程简单时，坚持使用确定性系统，以实现简洁、可靠和成本效益。然而，当您面临不可预测的多步骤任务时，代理将通过提供所需的灵活性和适应性而发挥作用。
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