最近很多产品都在说自己有 Agent。 但我现在越来越觉得，AI 产品经理要先分清一件事： 不是所有“AI 自动执行任务”，都叫 Agent。 很多场景其实更像 Workflow。 Workflow 是什么？ 可以简单理解成： 步骤固定、规则清楚、流程可控的自动化。 比如： 收集信息 → 分类 → 生成摘要 → 输出报告 用户上传资料 → AI 提取字段 → 填表 → 发起审批 这些流程路径基本确定，只是让 AI 帮你把重复步骤跑起来。 Agent 是什么？ Agent 更像是目标驱动的执行系统。 你给它一个目标，它需要自己拆任务、选择工具、观察结果，再决定下一步。 比如：帮我调研一个竞品，它可能要搜索资料、整理信息、对比功能、生成结论，中间还会根据发现调整方向。 所以两者最大的区别是： Workflow 是按固定流程走。 Agent 是围绕目标动态决策。 为什么这个区别重要？ 因为如果一个场景步骤很稳定，其实不一定要做 Agent。 做 Workflow 可能更便宜、更可控、更容易上线。 但如果任务路径不确定，需要 AI 判断下一步、调用不同工具、处理变化情况，那才更接近 Agent。 AI 产品经理要问： 任务步骤是否固定？ 规则是否清楚？ 是否需要动态判断？ 是否需要调用工具？ 失败后能不能兜底？ 过程是否可追踪？ 哪些节点要人工确认？ 现阶段为什么这件事更重要？ 因为 AI 正在从“回答问题”进入“执行任务”。 OpenAI、Microsoft、Anthropic 都在强化 Agent、工具调用、MCP、AgentOps 和治理能力。 但越是这样，产品经理越不能把所有自动化都包装成 Agent。 真正成熟的 AI 产品，不是名字叫 Agent。 而是知道什么时候该用 Workflow，什么时候才值得用 Agent。 #AI产品经理#Agent #Workflow #MCP #大模型 #AI产品设计 #人工智能 #产品经理学习 #AI学习