1. LLM、Agent、Workflow傻傻分不清？一篇讲明白

随着AI的发展，越来越多新概念冒出来了。

很多同学，包括过去的我自己，对这些名词都是一知半解。今天，我就用最简单的方式，把几个常见概念讲明白。

LLM，全称 Large Language Model（大语言模型）。

国外常见的有 ChatGPT、Claude、Gemini，国内的有 DeepSeek、Kimi、豆包、通义千问等等。

简单理解：它就是一个超强问答机器人。你问它问题，它能给你答案。比如你饿了，问它“给我推荐个菜谱”，它就会生成一个菜谱，但做菜还得靠你自己。

专业一点的解释：LLM 的核心原理是 通过预测下一个词来生成文本。它不仅能做问答，还能写文章、翻译、生成代码、总结文档等。问答只是 LLM 最常见的应用形式。

👉 一句话总结：LLM 会“说”，但不会“做”。

前面我们说到，LLM 只能回答问题。那如果它还能自己调用工具、执行操作呢？

这就是 Agent。

简单理解：Agent = 带“手脚”的 LLM。

比如你饿了，对 Agent 说“帮我找附近餐馆并点外卖”。

普通 LLM 只能给你餐馆名单，而 Agent 能帮你直接下单。

其实 Siri、小爱同学、车载语音助手都是早期的 Agent，只是功能比较有限。

现在的 Agent 更强大了，它能 自己思考步骤 → 执行 → 接收反馈 → 修正再执行，越来越像一个私人秘书。

专业一点的解释：Agent = LLM + 记忆 + 工具调用 + 规划与执行能力。

它和 LLM 最大的区别是，Agent 不仅能生成语言，还能做出决策和动作，把结果落实到现实系统里。

结论：Agent = 会“思考和操作”的助手。

Workflow（工作流）的核心是编排。

举个例子：

我想每天自动在社交平台发布最新的 AI 资讯：

其中 A 和 C 其实不需要 AI，只在 B 需要它。

这样能减少资源浪费，也更高效。

专业一点的解释：Workflow 是一种 流程编排（orchestration），它能把多个步骤、多个 Agent、甚至外部 API 组合在一起运行。它适合固定、可预测的任务，而 Agent 更适合处理开放性、不确定的任务。

结论：Workflow = 人设定流程，AI在关键环节帮忙。

今天的科普是入门版，后面如果大家有兴趣，我会再写一篇更硬核的“Agent vs Workflow”对比。