Agent Workforce vs Agentic Workflow：多智能体系统如何重塑 AI 格局

引言

多智能体系统的兴起，正在改变我们对人工智能的认知。过去那种由单个 AI agent 从头到尾完成任务的时代已经过去。如今，复杂问题往往由一张由专业 agent 组成的网络协同解决，这些网络通常会被组织为 agent workforce 或 agentic workflow。但这两者究竟有什么不同？为什么这种差异很重要？

agentic workflow 指的是一个结构化的步骤序列，由一个或多个 agent 动态执行，旨在达成特定目标。相较之下，agent workforce 更像是一支专家团队——多个自治 agent 在一定独立性下跨任务协作或竞争。

理解这种区别并不只是学术讨论。它会影响 AI 系统如何在各行业被构建与部署——从客户服务到数据分析。通过探讨这些系统如何运作、各自的独特优势，以及在何种场景下应选择哪种方式，我们也能一窥 AI 驱动自动化的未来。

深入解析 — Agent Workforce vs Agentic Workflow

当我们谈到多智能体 AI 时，常会出现两个概念：agent workforce 和 agentic workflow。它们听起来相似，但运作方式截然不同——理解这种差异，是看清 AI 如何演进的关键。

把 agent workforce 想象成一支由专家组成的团队。团队里的每个 AI agent 专注于某一项具体任务——比如一个负责客户数据，另一个负责排期，还有第三个负责质量检查。这些 agent 具备相当程度的独立性：需要时会协作，但大多数时候都在各自的细分领域里发挥所长。举例来说，在客户支持场景中，一个 agent 可能负责回答常见问题（FAQs），另一个则深入处理复杂故障排查。这种配置带来模块化与可扩展性，让你在任务增长或变化时更容易新增或替换 agent。

另一方面，agentic workflow 更像是一支精心编排的舞蹈。它不是让各个 agent 大多自行其是，而是把一系列步骤连接起来，由 agent 为了共同目标进行动态执行。这是一个顺滑、协调的过程：agent 之间交接任务，有时还会回到前面的步骤进行调整或纠错。想象一个 workflow：从用户提交请求开始，由一个 proxy agent 解析需求、判断需要什么、把任务分配给专业 agent、监督执行，最后交付结果。这里的“魔法”在于流程本身——能够自我监控并随时自适应。

简单来说：agent workforce 擅长并行处理多样且专业化的任务，通过“多只手”获得更强能力；而 agentic workflow 则在需要结构化、多步骤流程时表现更出色，agent 能顺畅协作，确保整体目标不跑偏。

在两种方式之间如何选择，取决于你的需求。如果你的项目需要高适应性与复杂推理，更适合 agentic workflows。若是稳定、重复性强且更依赖专业分工的任务，一个组织良好的 agent workforce 往往更合适。

想进一步了解这些 AI 范式如何不同又如何互补，可以参考关于 agentic workflows vs. agents 的洞见，以及 agentic AI systems 的实用示例。

为什么多智能体系统在 2025 年爆发式增长

如果你今年一直在关注 AI 趋势，可能已经注意到一个令人兴奋的现象：多智能体系统在 2025 年正在爆发。xAI 的 Grok 4 强调 multi-agent，其他主要 AI 公司也在推进类似方向，比如 OpenAI’s Agent mode。但为什么是现在？是什么推动了从单兵作战的 AI model 转向由一整支 agent 团队协同工作的转变？

首先，multi-agent systems 带来的协作能力，是单一 agent 无法比拟的。想象你要规划一个完整的营销活动这样复杂的项目。与其让一个 AI 同时艰难地兼顾所有任务——从撰写社交媒体内容到分析客户数据——不如让多个专业 AI agent 各司其职，像一支运转顺畅的团队一样协同工作。这种模块化方式不仅能加速推进，还能提升准确性与创造力。

例如，IBM 强调了多智能体配置的力量：通过组合多个 agent 的专长，企业可以应对那些对单一系统而言过于庞大或过于动态的挑战。结果是什么？更具适应性、可扩展的解决方案，能够随需求变化而演进——无论是在客户服务、金融，还是医疗健康领域。

多智能体系统势头上升的另一个原因，是它们能实现更聪明的任务拆解与规划。这意味着系统可以把宏大目标拆分为更小、更可管理的子任务，然后分配给最擅长处理这些任务的 agent。你可以把它类比为项目经理根据团队成员的优势进行任务委派。这正是 AutoGen 等框架正在开创的方向——构建开源工具，让创建这些多智能体应用变得更容易。

此外，multi-agent AI 往往还能带来更安全、更可靠的输出。与其依赖一个可能出错或卡住的 model，不如让多个 agent 相互交叉验证、标记问题，并随时调整。这种协作式“安全网”在将 AI 部署到真实世界的高风险场景时尤为关键。

因此，无论是用一支虚拟助理团队来自动化客户支持、用 agent 监控库存来优化供应链，还是编排复杂的数据分析，多智能体系统都在重塑我们对 AI 的理解。它们不再只是一个酷炫概念——而是实用、可适应，并正在成为 2024 及以后更智能自动化的骨干。如果你想深入了解多智能体系统如何革新 AI，可以参考诸如 SmythOS 的综合指南 或 Akira AI 的深度分析等资源。

为什么跨厂商 Agents 很重要

每个 Agent AI 都需要 LLM model 才能运行。主要 AI 公司正在构建强大的语言模型——例如 OpenAI 的 GPT、Anthropic 的 Claude，以及 xAI 的 Grok。每个 model 都有独特优势，但大多数企业会同时使用不止一个。

cross-vendor LLM agent 将这些 model 连接起来，让你可以同时利用各家的最佳能力，而不必被锁定在单一平台上。想要 GPT 的推理能力、Claude 的安全性，以及 Grok 的实时 web search？跨厂商 agent 可以让这一切无缝实现。

结果：更高的灵活性、更聪明的自动化、更好的产出——无论明天哪家 AI 胜出。（了解 AgentX 如何构建跨厂商 multi-agent research workforce。）

对组织的影响

当多智能体系统进入组织视野，组织获得的不只是一个新工具——而是解锁了一种全新的工作方式。想象一个客户支持团队：不同的 AI agent 分别专精于账单、技术故障排查与产品推荐，并且能在不掉链子的情况下彼此无缝交接对话。这得益于 agentic AI workflows 的进步——它们协调多个 agent，带来更顺滑、更快速、更聪明的结果。

以某电商平台为例：它集成了一套多智能体配置，其中一个 agent 跟踪库存，另一个负责订单处理，第三个处理配送物流。三者协同运作，能够更早发现瓶颈并动态调整 workflow，一夜之间提升运营效率与客户满意度。这些并非理论收益——正如 McKinsey & Company 关于 agent 驱动自动化的研究所指出的那样，企业正在通过让专业 agent 分担工作量而获得真实的生产力提升。

但这不仅关乎速度。Multi-agent systems 还能把复杂挑战拆解为可管理的部分。例如在医疗健康领域，agent 可以协作分析患者数据、给出诊断建议并安排复诊，让临床医生把精力放在以人为本的照护上，而不是文书工作。像 AutoGen 这样的系统正在开创这些多智能体框架，把实用且高价值的自动化带到那些要求精确与谨慎的行业。

当然，拥抱这种 agent workforce 也意味着组织思维方式的转变——不是替代人类，而是以一种直观、协作的方式增强人的能力。这意味着要为能够学习、适应并在最少监督下执行的 AI 伙伴，准备好基础设施与文化。如果你希望让这一转型更顺畅，深入理解 agentic workflow orchestration 的细节，会帮助你看清如何对齐技术、人才与信任。

引入智能自动化

在 AgentX，我们的使命是重塑自动化对工作的影响。虽然人们很容易把我们与 Zapier 或 n8n 这类平台归为一类，但其中有一个关键区别：agentic automation 不只是更聪明的 workflow——它是一种从根本上改变问题解决方式的全新方法。

不只是把 LLMs 加进去

很多人以为 agentic automation 只是“普通自动化，只是在流程某处加了一个 LLM”。这是误解。你几乎能在所有现代 workflow 工具里看到语言模型。没错，LLMs 能让自动化更强大，但仅仅存在 LLM 并不能定义 agentic automation。

让 agentic automation 与众不同的，不是工具本身，而是决策如何产生。

决策机制：规则 vs. 预测

传统 workflow automation 遵循僵硬、预先写好的规则——“如果 X，就做 Y。” 这就像用精确指令把迷宫的每一个转弯都编码出来。这类系统擅长结构化、可重复、可预测的任务。

而 Agent Workforce 则基于实时理解与预测来做决策。 它不会沿着固定路径机械前进，而是会评估、适应并响应不断变化的环境——更像人类的工作方式。

两种自动化都很有价值，但各自的最佳适用场景截然不同。

AI Agent Workforce 并不是让旧的 workflows 变得“稍微聪明一点”——而是扩展“哪些事情可以被自动化”的边界，包括那些不断增长的复杂、微妙的工作。

这不是要替代人。它是让知识工作者把精力集中在真正重要的事情上，通过更少的工作时长把生产力提升 100x。

我们为客户带来的改变——是真正意义上工作完成方式的转变。我们帮助公司扩展 agent workforce，以应对运营中不断上升的复杂性。投资扎实的集成基础设施，并培育拥抱 AI 主导协作的文化，将有助于释放这些智能系统的真正潜力。

在 AgentX，最让我们兴奋的正是这一点：交付真正的智能自动化：更多自由、更少苦差事，一个更愉悦的工作周终于到来。