在构建现代 AI 应用时，开发者常常陷入一个架构迷思：到底是该让大模型自由发挥（Agent），还是将其限制在严格的流程图中（Workflow），亦或是通过外挂工具包（Skills）来增强能力？这不仅仅是名词之争，更是对系统确定性与灵活性之间平衡点的抉择。本文将深入探讨 Agent vs Workflow vs Skills 的本质差异，解析 AI Agent 架构的演进路径，并提供切实可行的选型建议。

从“听话的执行者”到“思考的行动者”

早期的 LLM 应用大多基于 Workflow（工作流）构建。这种模式下，开发者像编写传统代码一样，预先定义好每一步的操作逻辑。例如，一个客服机器人可能被设计为：先判断用户意图 -> 若是退款则查询订单 -> 若符合条件则调用退款接口。这种架构的优势在于极高的确定性，你完全知道系统在每一步会做什么，出错的概率极低。

但 Workflow 的瓶颈显而易见：它无法应对未知场景。一旦用户提出的需求超出了预设流程图的边界，系统就会瘫痪。

为了突破这一限制，Agent（智能体）应运而生。AI Agent 架构的核心在于将“控制权”移交给了大模型。Agent 拥有感知环境、规划任务、记忆历史和执行行动的能力。它不再是被动地走流程，而是主动地根据目标拆解任务。例如，在一次 Agent 实战 中，我们发现利用 DeepSeek 配合 OpenAI SDK 构建的智能体，能够自主决定何时搜索网络、何时读取文件，甚至在遇到错误时自我修正。

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模块化 Skills：连接确定性与灵活性的桥梁

如果说 Agent 是大脑，Workflow 是骨架，那么 Skills（技能）就是肌肉。在实际的企业级 Agent 开发指南中，完全自由的 Agent 往往因为过于不可控而难以落地，而纯粹的 Workflow 又不够聪明。Skills 模式提供了一种折中方案。

Skills 本质上是一组被封装好的、具有特定功能的工具集合。它们既可以被编排在 Workflow 中作为固定步骤，也可以提供给 Agent 按需调用。这种设计模式让开发者能够以模块化的方式扩展 AI 的能力边界。

以 Claude Code Skills 为例，它展示了 AI Agent Skills 设计模式的最佳实践。通过标准化的文件结构，开发者可以将“读取日志”、“执行 SQL 查询”或“发送 Slack 通知”等能力封装成独立的 Skill。每个 Skill 包含核心的 SKILL.md 定义文件，明确告诉模型这个技能“能做什么”以及“该怎么用”。这种清晰的边界界定，极大地降低了模型产生幻觉的风险。

智能体工具调用原理与 MCP 协议

当 Agent 需要执行复杂操作时，它是如何与这些 Skills 交互的？这涉及到了智能体工具调用原理。传统方式下，我们需要手动维护大量的 API 定义和鉴权逻辑。而现在，随着标准化的推进，类似 MCP（Model Context Protocol）这样的协议开始崭露头角。

MCP 协议旨在解决模型与外部世界连接的碎片化问题。通过 MCP 接入服务，开发者可以将分散的工具服务进行云端安全聚合。这意味着你不需要在本地逐一部署复杂的环境，就能让你的 Agent 快速获得操作数据库、访问文件系统或调用第三方 SaaS 的能力。这种架构不仅简化了开发流程，更重要的是实现了 Skills 的复用——同一个 MCP 服务可以轻松被多个不同的 Agent 或 Workflow 挂载使用。

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架构选型：Workflow 转 Agent 的最佳实践

在面对 Agent vs Workflow vs Skills 的选择题时，不要试图寻找标准答案，而应关注业务场景的容错率与复杂度。

  1. 高容错、高复杂度场景 -> Agent + Skills：例如创意写作助手、开放式数据分析师。这类场景没有标准答案，需要 AI 发挥主观能动性去探索。此时，通过配置丰富的 Claude Code Skills 或接入 MCP 服务，赋予 Agent 强大的工具箱，让其自由组合使用。

  2. 低容错、低复杂度场景 -> Workflow：例如财务报销审批、发票录入。这类场景流程固定，合规性要求极高，绝不允许 AI“自由发挥”。

  3. 混合模式（最佳实践）：大多数企业应用处于中间地带。一种成熟的 Workflow 转 Agent 最佳实践是：宏观上使用 Agent 进行意图识别和任务分发，微观上使用 Workflow 执行具体的原子任务。 比如，一个运维 Agent 在接收到“排查服务器故障”的指令后（Agent 层），会自主判断需要检查 CPU 和内存，然后调用一个固定的“服务器巡检脚本”（Workflow/Skill 层）来获取数据，最后再根据数据生成报告（Agent 层）。

理解这三者的关系，关键在于不再将它们视为互斥的选项，而是构建 AI 应用的积木。未来的 AI 架构，必将是 Agent 的大脑指挥着 Workflow 的手脚，熟练运用各种 Skills 工具，共同完成人类无法独立处理的复杂任务。