智能体与工作流：让模型按流程反复执行同一件事
共 6 个Agent 平台、流程编排、知识库问答与自动化任务
对话是临时的，工作流是重复的。这一类产品做的事情是把「问一次」变成「每天跑一遍」：把资料接进来做成知识库问答、把模型输出接到表格和系统里、把多个步骤串成有分支的流程。
选型的关键不在模型能力，而在它能接到哪里：能不能读你自己的文档、能不能调用你已有的系统、出错时能不能看到中间每一步的结果。
怎么选
按你要重复的动作选：
- 有一堆资料要问答：选知识库问答类，重点看切分与检索是否可调，而不是模型名。
- 有跨系统的流程要自动跑：选工作流编排，看现成连接器数量和分支、重试能力。
- 要发布给别人用：选提供分享链接或应用形态的平台，方便不带代码地分发。
- 数据不能出门：选可本地部署的开源框架，配合自有模型运行。
- 还没确定要不要流程：先用对话产品把手工流程写清楚，再决定要不要搬到工作流里。
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常见问题
智能体和普通对话有什么区别？
智能体带固定的指令、可访问的资料和工具调用，同一套设定可以被反复使用或分享给别人；对话是一次性的上下文。把重复要求写成设定，就是在做最朴素的智能体。
知识库问答为什么不准确？
多数问题出在检索而不是模型：文档切分过长、表格被切成乱码、同一主题分散在多个文件里。先看它给出的引用片段，能定位到原文的问答通常还有救。
本地部署这套很复杂吗？
以 Docker 起手的开源框架在有 GPU 的机器上半小时可以跑通，麻烦在后面：模型选型、向量库维护、升级与备份。没有维护精力时用在线平台的托管版本更省事。
自动化流程出错怎么办？
把流程做短，在关键节点保留人工确认；选能把每一步中间结果落盘的产品，方便定位是模型答错还是数据没取到。