查看项目中工作流和 Agent 的定义与实现，以便准确说明它们的区别。

查看 Agent 和 Workflow 的执行逻辑，以明确它们的区别：

基于代码，说明工作流和 Agent 的区别：

## 工作流（Workflow）vs Agent（智能体）的区别

### 1. 概念层面

工作流（Workflow）

- 定义：可复用的自动化流程模板

- 特点：技术导向，关注“如何执行”

- 用途：流程编排、任务自动化、数据处理管道

Agent（智能体）

- 定义：面向业务场景的智能应用

- 特点：业务导向，关注“解决什么问题”

- 用途：智能助手、专业服务、业务应用

### 2. 数据模型层面

从代码结构看：

workflow.pyLines 12-18

class Workflow(Base):

    """工作流表"""

    __tablename__ = "workflows"

    id = Column(CHAR(36), primary_key=True, default=lambda: str(uuid.uuid4()), comment="工作流ID")

    name = Column(String(100), nullable=False, comment="工作流名称")

    description = Column(Text, comment="描述")

    nodes = Column(JSON, nullable=False, comment="节点配置")

    edges = Column(JSON, nullable=False, comment="边配置")

agent.pyLines 11-18

class Agent(Base):

    """智能体表"""

    __tablename__ = "agents"

    id = Column(CHAR(36), primary_key=True, default=lambda: str(uuid.uuid4()), comment="智能体ID")

    name = Column(String(100), nullable=False, comment="智能体名称")

    description = Column(Text, comment="描述")

    workflow_config = Column(JSON, nullable=False, comment="工作流配置")

区别：

- Workflow：直接存储 nodes 和 edges

- Agent：存储 workflow_config（包含 nodes 和 edges）

### 3. 执行层面

从执行代码看，Agent 执行时会提取 workflow_config 并调用工作流引擎：

executions.pyLines 96-137

    elif execution_data.agent_id:

        agent = db.query(Agent).filter(Agent.id == execution_data.agent_id).first()

        if not agent:

            raise HTTPException(status_code=404, detail="智能体不存在")

        # 检查权限：只有已发布的Agent可以执行，或者所有者可以测试

        if agent.status not in ["published", "running"] and agent.user_id != current_user.id:

            raise HTTPException(status_code=403, detail="Agent未发布或无权执行")

        # 验证工作流配置

        if not agent.workflow_config or "nodes" not in agent.workflow_config or "edges" not in agent.workflow_config:

            raise HTTPException(status_code=400, detail="Agent工作流配置无效")

        # 创建执行记录

        execution = Execution(

            agent_id=execution_data.agent_id,

            input_data=execution_data.input_data,

            status="pending"

        )

        db.add(execution)

        db.commit()

        db.refresh(execution)

        # 异步执行Agent工作流

        workflow_data = {

            'nodes': agent.workflow_config.get('nodes', []),

            'edges': agent.workflow_config.get('edges', [])

        }

        # 调试：检查节点数据是否包含 api_key

        logger.debug(f"[rjb] Agent工作流数据: nodes数量={len(workflow_data['nodes'])}")

        for node in workflow_data['nodes']:

            if node.get('type') == 'llm':

                node_data = node.get('data', {})

                logger.debug(f"[rjb] LLM节点: node_id={node.get('id')}, data keys={list(node_data.keys())}, api_key={'已配置' if node_data.get('api_key') else '未配置'}")

        task = execute_workflow_task.delay(

            str(execution.id),

            f"agent_{agent.id}",  # 使用agent ID作为workflow_id标识

            workflow_data,

            execution_data.input_data

        )

结论：Agent 和 Workflow 使用同一个执行引擎（WorkflowEngine），但 Agent 是工作流的业务封装。

### 4. 使用场景对比

|特性|工作流（Workflow）|Agent（智能体）|
|---|---|---|
|定位|技术工具|业务应用|
|使用者|开发者、技术人员|业务用户、最终用户|
|关注点|流程逻辑、节点配置|业务目标、用户体验|
|发布状态|通常用于内部测试|需要发布后才能使用|
|权限控制|相对简单|更严格的权限管理|
|使用方式|直接调用执行|通过 Agent 接口调用|

### 5. 实际应用示例

工作流示例：

- "数据处理工作流"：清洗 → 转换 → 存储

- "API 调用工作流"：请求 → 验证 → 响应

- "文件处理工作流"：上传 → 解析 → 分析

Agent 示例：

- "智能客服 Agent"：理解问题 → 查询知识库 → 生成回答

- "内容创作 Agent"：分析需求 → 生成大纲 → 撰写内容

- "数据分析 Agent"：收集数据 → 分析 → 生成报告

### 6. 关系总结

Agent（智能体）

    ↓ 包含

workflow_config（工作流配置）

    ↓ 包含

nodes + edges（节点和连接）

    ↓ 执行

WorkflowEngine（工作流引擎）

简单理解：

- 工作流 = 可执行的流程模板

- Agent = 包装了工作流的业务应用

类比：

- 工作流 = 函数/方法（可复用逻辑）

- Agent = 应用程序（面向用户的完整应用）

### 7. 选择建议

使用工作流：

- 需要可复用的流程模板

- 技术性任务自动化

- 作为其他系统的组件

使用 Agent：

- 面向最终用户的智能应用

- 需要发布和权限管理

- 业务场景的完整解决方案

总结：Agent 是工作流的业务封装，底层执行相同，但定位和使用方式不同。工作流偏技术，Agent 偏业务。