最近一直在专注智能体工作，也试了各种通用型 Agent 工具，结论是：
大多数通用 AI 智能体产品能唬住外行，却唬不住真正做业务的。
Manus出来以后、Deep Research 很热，大厂产品也都开始往「万能 Agent」方向靠，什么「只要一个指令，自动完成一切任务」听起来像是 Agent 版的“人工智能梦想机”。
我们当然都喜欢这种想象力。
但现实是——如果你真做业务系统（电商、销售、教育、内容分发、数据处理、客户支持），你会发现：
90% 的需求不是通用 Agent，而是业务 Workflow。
不是通用型 Agent 不行，而是它没法承担你业务中真正关键的角色。
通用 Agent 很炫，但解决不了业务刚需
先说一个你我都知道的事实：
通用 Agent 是个好 demo，Workflow 才是好产品。
可以让一个 Agent 去「自动写周报」，它会调接口、整合日报、润色文字——看起来很酷。
但如果你让它去跑一个跨平台广告投放流程，或者做一个标准化的销售线索清洗、归类和指派流程，它就废了。
为什么？本质上是这两点：
- 通用 Agent = 模型自己探索路径
- 模型是强搜索能力，但探索成本高、稳定性差。
- 业务 Workflow = 我们已经知道最优路径
- 根本不需要 AI 再“聪明一遍”，你只要高效执行。
真实业务中，成本控制、出错概率、可测性才是王道。
Workflow + LLM/Agent 才是最佳组合
B端场景需求几乎全部属于Agentic Workflow，我们落地了很多垂直智能体，比如：
- 抖音客服智能体：收集线索 → 判别意图 → 回复标准话术 → 转接真人
- AI 报表分析助手：接收SQL → 生成报表图表 → 自动周报格式化 → 群发
- 电商商品上架流程：抓取 → 图文生成 → 标签打标 → 自动上架 → 监控
说白了，AI 在流程中只是一个“节点工具”，而不是流程本身。
不是让 Agent 探索怎么做，而是我们告诉它“你只负责这一步”。
这就像工业流水线，你不会让一个全能工人自由发挥，而是让每个工人负责一个螺丝，一个动作，标准化、自动化、可控可测。
AI 的本质是搜索，而LLM + 工作流是先验知识
Agent 的强项是搜索、探索路径、创新策略。但大部分业务场景，是不允许你“探索”的。
AI虽然很聪明，但是我们不是让 AI 摸黑摸索出路，而是告诉它灯在哪、开关在哪、怎么走最短路径。
所以 对于 通用智能体 和Workflow 的定位应该是：
- 对于 低频复杂任务：可接受 Agent 作为探索路径工具；
- 对于 高频标准任务：必须使用 Workflow 执行，才能稳定高效；
- 对于 关键闭环场景：需要用 Workflow 封装 Agent，形成业务系统。
智能体也是软件系统，模块化才是未来
我们现在构建 Agentic 应用，基本都走模块化思路：
- 意图识别模块
- 数据抓取模块
- 文本生成模块
- 格式化输出模块
- 提交/同步模块
每个模块都用 AI 驱动，但组合是 Workflow 方式。
出错了、掉链子了、模型变化了，我们能迅速替换和修复某个环节，而不是推倒 Agent 重来一遍。
真正稳定的系统，一定是可以被组装、复用和验证的。
✍️ 小结一下
大家都不是 OpenAI，也不是 DeepMind，没必要复制一个 Deep Research。
但完全可以，在各自熟悉的行业里，基于 Agent 技术，做出一套极致实用的工作流，解决一类稳定的高频问题。
- 真实业务要的是稳定、可控、低成本的流程
- Workflow + LLM/Agent 才是当前落地正解
- AI 是工具，业务才是根本，用对位置，比全能更重要
如果你也在做智能体/Agent 的落地项目，欢迎在评论区说说你的经验。
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