智能体（Agent）是一种基于大语言模型（LLM）的理念与实践方式，通常由以下四个核心部分组成：
大语言模型（LLM）：作为智能体的“大脑”，负责理解和生成自然语言。
记忆（Memory）：短期记忆用于记住工具返回的结果和已完成的任务步骤；长期记忆用于存储知识库等外部信息资源。
任务规划（Planning Skills）：将复杂问题拆解成可操作的步骤，规划出解决问题的有效路径。
工具使用（Tool Use）：根据需要选择合适的工具，并生成正确的工具调用请求。
智能体的工作流程可以概括为：当遇到复杂问题时，先进行任务规划（Planning），然后选择所需工具（Tool），利用历史对话信息（Memory），最后执行任务。
构建智能体的平台有很多，例如“扣子”平台。用户可以通过与平台助手对话生成Agent模板，选择所需功能并添加插件，从而发布自己的Agent。
工作流（Workflow）是一种描述业务过程的方法，它将工作流程中的各个步骤和规则抽象化，并通过计算机技术实现这些流程的自动化。工作流特别适用于处理复杂任务，这些任务无法通过单次LLM调用来解决。
工作流（Workflow）：任务需要人为拆解，适合处理复杂、多步骤的任务，具有较高的稳定性。
智能体（Agent）：依靠大模型动态进行任务拆解，适合灵活处理动态任务，但缺乏稳定性。
以“情感分析工作流”为例，工作流由开始节点、大模型节点和结束节点组成。在大模型节点中，通过定义角色、知识领域、技能等信息，对文本进行情感分类。测试数据表明，工作流可以有效地对不同情感的文本进行分类。
多智能体系统是指在一个程序中包含多个智能体，这些智能体可以协同工作，解决更复杂的问题。多智能体系统能够将用户的问题路由到各个单智能体中进行解决，从而完成复杂的任务。
| 特性 | 智能体（Agent） | 工作流（Workflow） | 多智能体（Multi-Agent） |
|---|---|---|---|
| 优点 | 动态规划、灵活 | 静态规划、稳定性高 | 能解决复杂任务 |
| 缺点 | 缺乏稳定性 | 缺乏灵活性 | 缺乏稳定性 |
智能体（Agent）和工作流（Workflow）是构建高效智能系统的关键。智能体适合灵活处理动态任务，而工作流适合处理复杂、多步骤的任务。多智能体系统则能够通过协同工作解决更复杂的问题。在实际应用中，可以根据任务需求选择合适的技术方案，以实现最佳效果。
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