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免费网站建设价格,wordpress 请求流程,企业邮箱域名怎么设置,企业网站建设作用关于这个系列 我是 Lynxe#xff08;原 JManus#xff09;的作者#xff0c;在课余时间持续打磨这个 Func-Agent 框架的过程中#xff0c;对 ReAct-Based Agent 有了更深入的理解。 之所以想系统地分享这些经验#xff0c;是因为这个项目的初衷正是探索 Agent 领域的前沿…关于这个系列我是 Lynxe原 JManus的作者在课余时间持续打磨这个 Func-Agent 框架的过程中对 ReAct-Based Agent 有了更深入的理解。之所以想系统地分享这些经验是因为这个项目的初衷正是探索 Agent 领域的前沿最佳实践。如今Lynxe 已经初见成效能够解决我自身面临的 80% 以上的问题。我认为将这些经过验证的有效方法整理出来可以帮助大家更快地入门和上手。欢迎访问Lynxe (菱科斯)查看详细的源代码学习 Agent 开发的最佳实践。这是一个功能完备、可直接用于生产环境的 Func-Agent 框架。系列计划什么是 ReAct Agent深度解析智能体工作流 (Agentic Workflows)Agent、传统编程与Workflow的本质区别(本篇工具toolcall/mcp管理的最佳实践上下文管理的一些实践并行执行的最佳实践与我走过的弯路其余 想到或得到反馈在写正文开始在上一篇文章中我们探讨了 ReAct Agent 的基本概念。接下来我们将深入分析一个更为实际的问题Agent 与传统编程及工作流模式之间究竟存在哪些本质差异以及为何我们需要引入 Agent 这一范式一句话总结传统编程和 Workflow 都是人在做决策、提前设计好所有逻辑而 Agent 是 AI 在做决策能够解决原有写程序不能解决的问题因此更容易做出差异化的体验也因此更适合作为下一代的用户交互新范式。就像目前大家都在用的coding agent 一样未来会有更多面向不同领域的agent涌现。三种方式的对比先看一个直观的对比表维度传统编程Workflow 工作流Agent开发所需技能需掌握编程语言、算法、系统设计等专业知识理解编程原理理解图形化拖拽产品的能力以及扩展函数的写法自然语言即可完成所有业务逻辑完成任务的方式完全依赖硬编码规则难以处理不确定或复杂场景固定路径流转条件判断有限无法动态调整策略在自然语言的引导下动态调整策略完成任务修改与维护成本多角色瀑布协作运营发现问题 - 产品拆解排期 - 研发 - 部署 - 测试 - 上线基本只能节省部署环节运营发现问题 - 产品拆解排期 - 研发 - 测试 - 上线业务自闭环(发现-测试-解决这个表格可能看起来有点抽象让我用更具体的方式来解释这三种方式的本质区别。传统编程一切都要提前想好传统编程就像建房子你得先把所有图纸都画好所有材料都准备好然后严格按照图纸施工。一旦遇到图纸上没有的情况就得重新设计。实际例子假设你要做一个根据天气推荐穿衣的功能传统编程方式def get_weather_recommendation(city): # 1. 查询天气 weather query_weather_api(city) temperature weather[temperature] condition weather[condition] # 2. 根据温度判断 if temperature 10: return 建议穿厚外套 elif temperature 20: return 建议穿薄外套 elif temperature 25: return 建议穿长袖 else: return 建议穿短袖 # 3. 如果API返回错误怎么办需要写异常处理 # 4. 如果数据格式不对怎么办需要写数据验证 # 5. 如果用户想要更详细的建议怎么办需要修改代码这种方式的问题很明显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 工作流流程固定但更灵活一些Workflow 工作流就像搭积木你可以用图形化的方式把不同的积木节点连接起来形成固定的流程。比传统编程灵活一些但本质上还是固定的路径。实际例子同样的根据天气推荐穿衣功能用 Workflow 的方式[开始] - [查询天气API] - [判断温度] - [返回建议] - [结束] ↓ (如果失败) [错误处理节点]这种方式比传统编程好一些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但问题依然存在流程是固定的如果用户想要先查天气再查穿衣建议最后保存到文件就需要重新设计整个流程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边走边看动态调整Agent 就像一个有经验的向导你告诉他目标他会根据实际情况动态调整路线。不需要提前把所有情况都想好遇到问题就解决走不通就换条路。实际例子同样的根据天气推荐穿衣功能用 Agent 的方式你只需要告诉 Agent帮我查一下北京今天天气怎么样适合穿什么衣服然后保存到文件。Agent 会自己决定先调用天气查询工具根据天气结果决定调用穿衣建议工具获取建议后决定调用文件写入工具如果某个工具失败了会自动尝试其他方法整个过程是动态的不需要提前设计好所有步骤。本质区别谁在做决策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AgentAI 在做决策根据实际情况动态调整策略也因为决策者不同所以对于技能的要求就不同传统编程需要掌握编程语言、算法、系统设计等专业知识门槛很高Workflow 需要理解编程原理和图形化工具门槛中等而 Agent 只需要会用自然语言描述需求即可显而易见的 Agent 极大降低了门槛。同时这也带来了修改和维护成本的巨大差异传统编程需要多角色瀑布协作几天到几周Workflow 只能节省部署环节而 Agent 可以实现业务自闭环从发现问题到解决问题只需要几分钟。实际场景对比让我们用一个更复杂的场景来对比帮我分析一下最近一周的销售数据找出异常订单生成报告并发送给团队传统编程方式需要写代码连接数据库写 SQL 查询销售数据写算法分析异常定义什么是异常写代码生成报告写代码发送邮件处理各种异常情况数据库连接失败、邮件发送失败等测试、部署可能需要1-2 周开发时间涉及后端开发、数据分析、运维等多个角色。Workflow 方式需要设计流程查询数据 - 分析数据 - 生成报告 - 发送邮件配置各个节点写一些扩展函数处理复杂逻辑测试、上线可能需要1~3 天需要技术人员参与。Agent 方式只需要告诉 Agent帮我分析一下最近一周的销售数据找出异常订单生成报告并发送给团队Agent 自动完成所有步骤如果结果不对继续用自然语言调整异常订单的定义改一下订单金额超过平均值的 3 倍才算异常可能需要几分钟到几小时运营人员自己就能完成。什么时候用哪种方式虽然 Agent 看起来很强大但并不是所有场景都适合用 Agent。三种方式各有适用场景传统编程适合性能要求极高的场景高频交易、实时游戏等需要精确控制的场景安全系统、金融系统等逻辑非常固定、不会变化的场景Workflow 适合业务流程相对固定但需要可视化管理的场景需要非技术人员参与流程设计的场景需要流程审计和版本管理的场景Agent 适合需求经常变化的场景需要处理不确定性的场景需要快速迭代和试错的场景非技术人员需要自主完成任务的场景总结综上所述Agent 代表了一种更具前瞻性的应用范式非常值得我们去深入探索和实践。其核心优势在于Agent 能够创造出显著不同的“新体验”从而更容易被终端用户直接感知和认可。相比之下Workflow 和传统编程模型的核心变化主要是在既定的流程框架内融入 AI 能力。抛开这一点它们在本质上仍是程序驱动的流程执行二者之间更多是替代关系。这种替代关系在 AI 时代之前就已存在并经过了充分的竞争最终编码方案因其卓越的复用性和可扩展性而成为主流。Agent 的运作模式则截然不同。它将决策权交给了 AI 代理Agent和提示词Prompt使其能够应对传统编程难以解决的挑战——例如处理不确定性、动态调整执行策略以及深度理解自然语言意图。因此Agent 并非对传统编程的简单升级或替代而是一种蕴含巨大潜力的全新范式。具体到应用场景对于需要为现有系统增强 AI 功能的情况采用“代码 ToolCall”的方式是最佳选择它能提供最优的效果和可靠的准确性尤其适用于对精确控制和性能要求高的场景。如果目标是打造一个能让用户明显感受到 AI 驱动的创新型产品那么 AI Agent 无疑是更优的路径。它特别适合那些需求多变、需要快速试错并且希望让非技术人员也能独立完成复杂任务的场景。归根结底关键在于深刻理解每种方法的本质。只有这样才能根据具体的业务需求选择最合适的解决方案。Agent 的真正价值在于它开启了全新的可能性让 AI 从单纯的执行者跃升为真正的决策者。