#197. 智能体还是工作流？别选了，掌握它们的组合魔法

📝 本期播客简介本期节目中，Mastra.ai 联合创始人、《Principles of AI Agents》作者 Sam Bhagwat 深入探讨了当前 AI 工程领域的核心辩论：智能体（Agents）与工作流（Workflows），我们应该如何选择？Sam 认为这并非一个“非此即彼”的问题，而是“两者兼得”的艺术。你将听到他对 OpenAI 和 LangChain 等行业巨头的犀利点评，为什么他认为基于图的API“有害”，以及他提出的“能力 vs 控制”核心框架。这不仅是一场技术思辨，更是一份面向所有 AI 构建者的实用指南，教你如何像搭乐高一样，通过组合智能体与工作流，构建出强大而可靠的 AI 应用。⚙️ 本期嘉宾Sam Bhagwat，Mastra.ai 联合创始人，前知名网站框架 Gatsby 的联合创始人，《Principles of AI Agents》一书的作者。他在 AI 工程领域拥有丰富的实践经验，致力于探索和推广更高效、更易于理解的 AI 应用构建模式。🌟 精彩内容🗣️ “千万别做‘那种人’”：为什么大模型厂商不该“说教”开发者Sam 尖锐地批评了部分大模型厂商（点名OpenAI）试图定义开发“唯一正确方式”的傲慢姿态，并将其与十年前谷歌在 Web 开发领域的“说教”行为相提并论。他认为，平台方应该 fostering a healthy discussion，而不是将自己的偏好强加于整个生态，扼杀创新和多样性。“我这里会点名 OpenAI——就是，千万别做‘那种人’。我来解释一下在这个语境下‘那种人’指的是什么。就是那种总认为自己，而且只有自己，才懂开发的唯一正确方式的人。”🕸️ “看到图和节点就PTSD”：为什么说基于图的 API 是有害的凭借在 Gatsby 使用 GraphQL 的亲身“创伤”经历，Sam 提出，要求开发者为了构建工作流而去学习图论的框架（点名LangChain）是“有害的”。他主张代码的可读性至关重要，尤其是在团队协作中。一个好的工作流语法应该是自上而下、清晰易懂的，而不是迫使开发者在节点和边之间“连线”。“每当我看到类似这样的 API，就会有种‘创伤后应激障碍’的感觉。我认为，你不应该为了写工作流、构建生产应用，而去专门学习图论。”⚖️ 智能体 vs 工作流：一个“能力”与“控制”的权衡游戏Sam 提出了理解两者的核心框架：智能体提供“能力”（Power），拥有强大的灵活性和非确定性；而工作流提供“控制”（Control），保证了过程的可追溯性和可靠性。真正的艺术在于权衡，在应用的不同部分策略性地选择和融合两者，而不是将它们对立起来。“说到底，这就是一个权衡。你要么选择‘能力’（power），要么选择‘控制’（control）。你可以决定在哪些部分你想要强大的能力，在哪些部分你想要精确的控制。”🧩 真正的魔法：如何像搭乐高一样组合智能体和工作流真正的力量来自于组合。Sam 展示了多种强大的设计模式：一个智能体可以是一个步骤，一个工作流可以是一个工具；反之亦然。例如，通过“智能体主管模型”，让一个主管智能体调用其他专才智能体；或者将复杂的工作流打包成一个工具，交给智能体去决策。掌握这些简单的基本单元及其组合方式，就能快速构建出复杂的系统。“真正的魔法，发生在你把这些东西组合在一起的时候。……基本单元很简单，但是一旦我们掌握了它们的组合方式，我们就能跑得非常快。”🛠️ “如果它能用，那就是对的”：在AI新领域，实践比理论更重要在问答环节，面对“我的智能体虽然工具很多，但运行得很好”的提问，Sam 强调 AI 工程是一个实践远超理论的新领域。如果你的方法在实践中有效，那它就是正确的，即使它不符合某些“理论”。构建者应该相信自己的实践，因为理论本身可能才是错的。“我们更多的是一个实践社区，而不是一个理论社区。如果你的智能体能按你的需求工作，那就用它。如果它理论上不‘正确’，那很可能意味着理论是错的，而不是你的实践。”🌐 播客信息补充翻译克隆自：Agents vs Workflows: Why Not Both? — Sam Bhagwat, Mastra.ai本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

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