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Concept Contrast Fable

管智能体生命周期的和跑流程图的引擎

Agent 运行时管理智能体的完整生命周期——工具调用、记忆、多轮决策和权限边界。工作流引擎沿着预定义的 DAG 图执行确定性步骤。两者都在“跑东西”,但一个面对的是自主决策体,另一个面对的是固定路径。

寓言

工坊里的调度师傅和流程师傅,管的东西不一样

城东工坊有两个师傅,都管生产线。老严管调度——早上谁来、这台机器谁用、材料堆在哪个区、出事了找谁修。工人遇到图纸上看不到的麻烦,老严会坐下来看现场,让工人换种走法。老章管流程——每个工件从左到右走,先冲、再压、再磨,谁在哪台机床后面等,图上看得很清。

新来一批外地学徒,看了一圈后说两个师傅干的是一件事——都在管东西往前走。老严摇头,他把桌上的大铁坨推到学徒面前:这东西不在图纸里,重量不对、外形也偏,你按流程图能走到最后一步,但你拿出来的工件装不进别人的箱子。老章也摇头:你如果不规定每步该做什么,他们自己试错,一天做不出三件。

有个大单让问题变得清楚。客户要求工件加一道质检,但质检条件模糊——要看手感、听声音、测弧度,没办法写成一步固定的判断。老章把质检写成流程的一环,但质检员每天写不同判断,下一环的工人不知道怎么接。老严让质检员自己决定,合格的走左边,可疑的走右边,剩下的回炉——但后面没有固定步骤。

一个月后客户追加了复杂要求:工件温度超过某个值要吹风冷却,但冷却多长时间取决于下一道工序的需要,而下一道又看前一道的余温。老章的流程图画成了网状——每个点后面都拖出三四条线,学徒跑错路径的概率开始吃利润。老严调度的那条线倒没乱,但质检员说有人开始偷懒——没人监督每步,靠自觉早晚会崩。

两人被叫到账房一起算。老严的调度线产出高但不稳——好日子多出四成,差日子报废率也高出两成。老章的流程线产出偏低但稳定——报废率压到百分之三,但从接单到出货的时间从来挤不短。

拆解后才发现,老章管的是一个“图”:步骤之间的路线是预先画好的,改了图就要重排全线。老严管的是一个“环境”:不管图长什么样,工人、工具、材料、异常都在同一片空间里运行,调动物和调状态是他的核心动作。一个跑图,一个养人。

后来工坊分了两种线。常规订单走老章的流程引擎——图纸定好就开始跑,稳是第一位的。定制订单走老严的调度环境——每个工人的判断连成链条,出错时要站在现场改。分完之后,两个师傅不用再争谁管得对。

Agent 运行时

管理智能体完整生命周期的运行环境,包括工具调用、记忆管理、多轮决策、权限和异常处理。面向自主决策体,提供动态调度而非固定路径。

工作流引擎

沿预定义的 DAG 图执行确定性步骤的引擎,步骤间的路由在运行前已确定。适合标准化流程,调度和容错围绕固定路径设计。

故事对应

  • 老严管调度:Agent 运行时,管智能体生命周期和动态决策
  • 老章管流程:工作流引擎,沿固定 DAG 执行确定性步骤
  • 大铁坨不在图纸里:运行时面对非确定性输入能做动态判断
  • 质检写了不同判断下一步没法接:流程引擎对灵活性场景需要预定义所有分支
  • 网状流程图开始吃利润:DAG 分支爆炸导致维护成本飙升
  • 好日子多四成坏日子也高两成:运行时动态调度带来产出弹性但质量控制不如固定流程
  • 一个跑图一个养人:引擎执行路径,运行时管理自主体的状态和交互

落到 Agent 系统基础设施选型

流程确定、步骤可枚举、执行结果可预测的场景,工作流引擎够用且成本更低。一旦系统中有智能体需要根据上下文自己决定下一步、需要调用工具、需要跨会话保留记忆,就必须上 Agent 运行时。很多团队在初期用工作流引擎跑智能体——靠硬编码把所有可能的决策路径画进 DAG,最后图复杂到没法维护。判断阈值很简单:如果你的流程图上每个节点后面拖出三个以上分支,并且分支数量还在涨,说明你该从引擎切到运行时了。