前言

这是我的agent系列文章的第2篇，该系列分为三部分：

• AI认知篇：详细讲解相关基础概念
• AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践
• AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记

如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。

传统编程与 Workflow 是 “人提前定好所有逻辑”，Agent 是 “AI 自主做决策”—— 这一本质差异，让它能解决前者搞不定的问题，成为更具差异化的新交互范式。

一、三者核心对比表

二、通俗理解三者差异

• 传统编程：像 “按图纸盖房子”—— 所有细节提前规划，遇到图纸外的情况就得返工改设计。比如 “根据天气推荐穿衣”，要把温度区间、异常处理等全写进代码，改一点逻辑就要走完整的开发测试流程。
• 硬编码规则：所有逻辑都是提前写死的，遇到新情况就得改代码；
• 异常处理复杂：各种边界情况都要提前考虑，代码会变得很复杂；
• 修改成本高：改一个小逻辑，需要开发、测试、部署，整个流程走一遍；
• Workflow 工作流：像 “搭积木”—— 可视化拖拽组合节点，但流程依然固定。比如穿衣推荐的流程是 “查天气→判温度→返建议”，想加 “保存到文件” 就得重新设计整个流程，复杂逻辑仍需写代码。
• 可视化：不需要写代码，拖拽就能完成；
• 模块化：每个节点是独立的，可以复用；
• 缺点：条件判断有限，复杂的逻辑还是需要写代码；复杂流程维护难度也会变大；修改流程仍然需要开发人员参与；
• Agent：像 “有经验的向导”—— 你只说目标，它自己规划路线。同样是穿衣推荐，只需说 “查北京今天天气，给穿衣建议并保存到文件”，AI 会自主调用工具、处理失败，动态完成所有步骤，不用提前设计流程。

这三种方式最本质的区别在于：谁在做决策？

• 传统编程：程序员在做决策，把所有可能的情况都提前想好，写成代码；
• Workflow：产品/开发在做决策，设计固定的流程路径；
• Agent：AI 在做决策，根据实际情况动态调整策略；

三、核心价值与应用场景

1. 核心价值

• 降低门槛：无需专业技能，自然语言就能实现复杂需求；
• 应对不确定性：动态调整策略，解决传统方式搞不定的灵活场景；
• 提升效率：维护成本极低，业务迭代速度指数级提升。

2. 场景选择

• 用传统编程 /toolcall：既有系统增强 AI 能力，需精确控制、高性能的场景；
• 用 Agent：做 AI 驱动的创新产品，需处理不确定性、快速迭代，或让非技术人员完成复杂任务的场景。

Agent 不是替代传统编程，而是开辟了新可能性 —— 让 AI 从 “执行者” 变成 “决策者”，这正是它成为下一代交互范式的关键。

其他

考研失利想速成冲春招的考研看看我发过的这篇帖子：论考研失利如何冲春招

想要学习Java冲实习或冲春招的，我能助你一臂之力，我之前整理了高质量可速成的魔改外卖项目话术和7000字轮子项目话术，还有超全超精品八股大全专栏，怎么写简历，怎么包装实习经历，怎么0基础速成冲春招和实习等等精品帖子，大家可以去看看我的精品文章汇总帖子：往期精品秋招帖子汇总

我的java和大模型应用开发全专栏（20w人学习，超千人订阅，牛客最受欢迎最高质量java八股专栏，内容包含： 1.八股大全：多一句没有少一句不行的最精简八股整理，完全可以应付校招社招的八股拷打！ 2.速成项目话术：目前有魔改苍穹外卖项目话术（额外扩展了很多技术亮点），能速成拿去面试，后面会更新魔改黑马点评、商城项目等等热门高质量项目话术 3.智力题超详细题解汇总； 4.面试时非技术问题话术整理，绝对震惊面试官一年； 5.算法lc hot100全题系列题解：绝对通俗易懂；6、场景题汇总：快速冲刺秋招专栏