市面上99%的智能体，都是工作流

这两年你会发现一个很有意思的现象：大家嘴上全在聊“智能体”，发布会一个比一个热闹，朋友圈里各种截图，动不动就号称“我们推出了全新的智能体平台”。

可你真点进去用，心里多少会觉得不对劲：这不就是个自动化的工作流吗？说白了，今天市面上绝大多数所谓的智能体，本质上就是套了个大模型壳子的工作流，差不多能占到九成以上。

为什么会这样？原因其实很现实。对企业来说，生产环境最重要的就是稳定和可控。工作流的好处就在于它确定性强，跑出来的结果可以预测，出错了也能快速排查。

反观真正的智能体，它要有自主决策、能记忆、能规划，可这些能力现在都不够稳。

大模型干活时可能突然跑偏，逻辑断掉，甚至来个“幻觉”，这种东西你敢放到生产线里吗？再加上算力消耗高、成本贵，ROI 算不过来，大家自然就退而求其次，用工作流来解决问题。

但为什么明明用的是工作流，大家还都说自己在做智能体呢？这就涉及到市场和心理了。

“智能体”听起来更高级，资本和客户一听就有兴趣，没人愿意承认自己只是在搞自动化。

用户也喜欢这种说法，大家都希望自己在用的是聪明的助手，而不是死板的流程。再加上厂商的包装和宣传，久而久之，这个叫法就成了默认。

你想想，十年前大家都在推“云”，很多其实就是托管服务器，但谁会说自己是“卖托管”的？一定要说自己是“云平台”。

真正的智能体为什么现在还没法在生产里跑？举几个例子就清楚了。自动驾驶喊了这么久，能在高速和园区里跑，但一到复杂的城市道路，风险还是太大（别和我说萝卜快跑）。

医疗 AI 能辅助医生，但你真指望它开药方，监管和责任问题马上就出来了。金融 AI 能帮你分析行情，但要是让它自主交易，出个 bug 可能直接爆仓。

所以说，智能体不是没潜力，而是离企业需要的那种“零容错”还有很大差距。

那是不是要等到通用人工智能，也就是 AGI 来了，才能真正用上生产级的智能体？其实未必。在 AGI 到来之前，很多专用型智能体就能在特定场景里落地。

比如工厂流水线上的质检智能体，能比人工更快发现次品；快递公司的物流调度智能体，能自动优化路线；银行里的客服质检智能体，能批量检查通话合规。

这些都是真正能跑在生产里的东西，虽然它们不是通用智能，但在一个领域里已经足够靠谱。

说到底：大家用的还是工作流，因为它便宜、稳定、能落地；大家说的是智能体，因为这个词好听、能讲故事、能吸引人。

真正的智能体正在路上，短期内不会大规模普及，但在一些低风险、垂直的行业已经开始试点。

等到 AGI 来了，当然会更厉害，但不用等到那一天，我们就能看到越来越多的专用型智能体进入生产。

作为一个在行业里摸爬滚打的人，我的建议是：别被概念带跑偏。看一个产品是不是智能体，不要听宣传怎么说，要看它是不是能真正自己适应环境、自己做决策。

如果它干的还是预设好的流程，那就是工作流，不丢人。但如果它能在不确定环境里稳稳跑起来，那才是真正的智能体。

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