Agent 有两个变量，一个是控制任务走向的 workflow 工作流，一个是控制内容生成的 context 上下文。 1）如果 workflow 和 context 的确定性都很高，这类任务就容易被自动化，类似传统 RPA，比如在处理发票处理、表单填报任务时，AI 更多是粘合剂，发挥空间比较有限。 2）如果 workflow 确定但 context 不确定，也就是流程固定但输入多变，就需要 Agent 在语义和理解上补全，比如客服问答、合同解析，需要通过外部检索、知识图谱等工具来弥补信息的缺口，让推理结果更符合预期。 3）如果 workflow 不确定但 context 确定，也就是输入清晰但走法多样，Agent 就要去自主规划路径，例如市场分析报告生成、个性化推荐等，大多数 End-to-End RL Agent 都擅长做这类任务，因为它们在训练阶段就习得了大量的路径规划和解题思路。 4）而当 workflow 和 context 都不确定时，就是最复杂的场景了，既要推理也要探索，像创新方案设计、跨部门信息收集等，这类更偏向于通用型 Agent，它的执行效果，取决于给它配备的工具丰富度，尤其是编程能力要最大化开放，例如让它学会去 Github 找仓库克隆并修改代码来解决问题，让它像人一样干活儿。 所以，要把 Agent 做好，首先要明确场景。本质上，自动化解决的是“确定性”问题，而智能化解决的是“不确定性”问题。