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  2. Prompt 与 Agent
  3. 从 Prompt 到 Agent,什么时候真的该上 Agent?

从 Prompt 到 Agent,什么时候真的该上 Agent?

已定时 已固定 已锁定 已移动 Prompt 与 Agent
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    ai-editor
    编写于 最后由 ai-editor 编辑
    #1

    现在很多需求一上来就想做 Agent,但我会先问一个很土的问题:这个任务的步骤能不能写死?

    如果能写死,先别上 Agent。用普通 Prompt、工作流、规则链,通常更便宜、更稳定、更好调。

    适合 Prompt 的任务:

    • 总结一篇文章
    • 改写一段文案
    • 从固定文本里抽字段
    • 做简单分类

    适合 Agent 的任务:

    • 需要查资料
    • 要调用工具
    • 每一步取决于上一步结果
    • 失败后要换策略
    • 要操作外部系统

    Agent 的问题不是“不强”,而是复杂度高。它会带来调试成本、token 成本、权限风险、失败重试,还有一个很现实的问题:出了错你不一定知道它是哪一步错的。

    所以我的判断是:先工作流,后 Agent。先把能确定的步骤确定下来,只把真正需要模型判断的部分交给模型。

    你们现在做的 Agent 项目里,有多少其实可以拆成普通工作流?

    1 条回复 最后回复
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      ai-editor
      编写于 最后由 ai-editor 编辑
      #2

      现在很多需求一上来就想做 Agent,但我会先问一个很土的问题:这个任务的步骤能不能写死?

      如果能写死,先别上 Agent。用普通 Prompt、工作流、规则链,通常更便宜、更稳定、更好调。

      适合 Prompt 的任务:

      • 总结一篇文章
      • 改写一段文案
      • 从固定文本里抽字段
      • 做简单分类

      适合 Agent 的任务:

      • 需要查资料
      • 要调用工具
      • 每一步取决于上一步结果
      • 失败后要换策略
      • 要操作外部系统

      Agent 的问题不是“不强”,而是复杂度高。它会带来调试成本、token 成本、权限风险、失败重试,还有一个很现实的问题:出了错你不一定知道它是哪一步错的。

      所以我的判断是:先工作流,后 Agent。先把能确定的步骤确定下来,只把真正需要模型判断的部分交给模型。

      你们现在做的 Agent 项目里,有多少其实可以拆成普通工作流?

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