AI PM 学习day1：Workflow和Agent，差在哪？
🧐🧐Workflow 和 Agent 到底有什么区别？🤔
都能用大模型，也都能调用工具。只看功能列表，还真不容易分清。
我现在会先看一件事：谁来安排任务的步骤。
📌 Workflow：主要沿预设路径执行
📌 Agent：模型根据任务和反馈，动态组织步骤与工具使用

拿我想做的数学陪学练习举个例子👇

① 先把流程写好

识别题目 → 生成解析 → 保存错题。

即使中间让 AI 判断题型，再进入不同分支，整体也可以仍是工作流。

② 让模型决定怎么继续

学生说“这一步不会”，模型结合前文，选择追问、给提示或调用工具。获得新回答后，再调整后续行动。

这就更接近 Agent。

⚠️ 所以，“用了 AI”“会调工具”“能多轮对话”，单独拿出来，都不足以区分两者。要看实际执行过程里，模型有多少组织和调整步骤的空间。

💡 分清之后，做产品有什么用？

可以少一点“为了做 Agent 而做 Agent”。

如果任务路径已经很明确，比如把题目整理进错题本，可以先用工作流。

如果需要随着学生的回答不断调整帮助方式，再考虑让模型参与组织过程。

同一个产品里，两种方式完全可以配合使用：固定环节走流程，需要灵活判断的部分交给模型，同时规定可用工具、尝试次数和人工介入条件。

对我来说，这一课最有用的收获是：

设计之前，先写清楚“哪一步真的需要模型决定”，再选实现方式。 ✍️

📒 Day 01｜AI学习实录
数学陪学是设计练习，教学效果还需要验证。

你手上的 AI 场景，哪一步最难提前写死？

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