我们不应将AI代理（agent）复杂化。严格来说，代理本质上就是一种工作流（workflow）。许多所谓的“代理”其实就是定时任务（cron）的升级版——一个包含多步骤、可失败且需恢复的长时运行流程。

正因如此，工作流构建工具如Zapier、n8n迎来了新一轮繁荣。无论是可视化还是代码方式，背后都离不开稳定可靠的工作流引擎和基础设施。工作流不同于传统的Web服务器，它不依赖请求-响应模式，而是需要处理多步执行、错误重试和状态管理。

这也是为什么Workflow DevKit让人兴奋——代理其实就是“使用工作流”，结合AI SDK（每个工具调用即“使用步骤”）、AI Gateway（保证令牌可靠）和Fluid（高效计算），我们拥有了构建未来软件的完整工具链。

业内观点也普遍认同：目前大多数“AI代理”其实是工作流，只是有些会动态生成步骤，仍需可靠的编排系统支持。区分“代理式（agentic）”和确定性工作流很重要，二者用途不同，但结合潜力巨大。真正的挑战不是智能本身，而是让代理系统具备高可用性、恢复能力和良好的状态管理。

有人担忧称，AI代理不应仅是自动化流程，因为真正的代理需要理解目标、灵活应对复杂任务，比如代码生成等尚难用传统工作流覆盖。但从工程角度看，任何复杂系统依赖的仍是可靠的分布式工作流架构，忽视这点往往导致项目失败。

总结来说，AI代理的核心是“通过工作流实现目标驱动的决策和操作”，关键在于打造稳定、可监控、可恢复的基础设施。这不仅是从演示到生产的必经之路，也是AI应用能否成功的底层保障。

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