# 研究了一圈，我终于搞清楚“Agent框架”这些概念

> 龙虾AGI通用实验室 · 2026-06-30

我们最近在做一件事：把过去给各个业务做的AI工具和自动化流程整合起来，做成一个统一的平台。讨论的时候，"Agent框架"这个词反复出现。

但说实话，我当时对这些概念是懵的。Agent框架到底是什么？我们已经有Claude Code、Codex这些通用Agent了，为什么还要自己造一个框架？LangGraph和Claude Code是什么关系？Dify算不算Agent？这些问题我一个都答不清楚。

于是我花了不少时间去研究。这篇文章就是我把这些概念辨清楚的过程，分享出来，希望能帮到同样在琢磨这些事的人。

我觉得最值得分享的一个认知是：**在谈"要不要做Agent"之前，有一个更基本的问题需要先回答，就是你的场景到底需要Agent，还是只需要一个工作流？**

这两个词看起来差不多，技术路径却完全不同。搞混了，轻则多花半年，重则造出一个过度复杂的系统。

## 第一个搞清楚的事：这三样东西根本不是一回事

研究的第一步我就发现，行业里谈AI Agent相关的内容，至少有三类完全不同的东西在被混着说。我们团队之前的讨论之所以鸡同鸭讲，根源就在这。

**Agent产品。** Claude Code、Codex、Cursor。做好的成品，装上就能用，帮你写代码、调试、跑命令。你是用户。

**Agent框架。** LangGraph、CrewAI、Claude Agent SDK。不是给你"用"的，是给你"造Agent"的。它提供编排工具调用、管理状态、处理多步骤流程的基础能力，你用它来构建你自己的系统。

**Agent平台。** Dify、AstronAgent、Coze。也是用来搭AI应用的，但走低代码路线，拖拽节点画连线，不太需要写代码。

很多团队的讨论之所以鸡同鸭讲，就是因为有人在说产品，有人在说框架，有人在说平台，然后试图在三者之间做"选型对比"。我们当时就是这样。这就像拿螺丝刀、发动机和汽车工厂放在一起问"哪个更好"。不是一个层面的东西，没法比。

Claude Code是你开发过程中提效的工具。LangGraph是你构建系统时可以用的零件。Dify是你编排流程的可视化平台。分清楚这一层，才能往下谈。

## 然后是真正的转折点

分清了三类东西之后，我顺着往下想，碰到了一个更要命的问题。这个问题才是整个研究里最有价值的部分。

## 工作流和Agent，到底有什么区别？

工作流是"人编排，机器执行"。所有的步骤、顺序和分支条件，都是开发时定好的。系统就像一列火车沿着铺好的轨道跑，即使中间某个站点调用了大模型，也不改变列车的路线。

Agent是"机器既编排又执行"。你不预设路径，只给大模型一个目标和一组可用工具，它自己决定怎么走。

两个例子放在一起看就清楚了。

**工作流的例子：** 用户上传一份合同。系统第一步OCR提取文字，第二步调大模型做摘要，第三步存进数据库，第四步生成报告。四步顺序写死，每次都走一样的路。大模型在第二步被调用了，但它只是流水线上的一个工位，跟调一个翻译API没有本质区别。

**Agent的例子：** 用户说"帮我分析一下公司上季度的经营风险"。大模型自己判断需要先查财务数据，调了财务接口。拿到数据发现几个异常指标，决定再调行业对比工具。比完之后觉得还需要看政策文件，又调了政策检索。最后综合所有信息写报告。调了哪些工具、什么顺序、调几次，每次执行可能都不一样。

## 区分标准其实就一句话：能画出固定流程图的，是工作流。画不出来的，才是Agent。

## 用这个标准看企业场景，你会发现一件意外的事

想明白这个区分之后，拿它去审视企业里常见的AI工具和流程，结论可能会让很多人意外：

## 绝大部分场景都是工作流。

合规检查？提取内容、比对规则库、生成报告。步骤固定。工作流。

数据清洗加分析？读取数据、清洗格式、跑模型、输出结果。步骤固定。工作流。

自动化报表？拉数据、填模板、调大模型写分析段落、导出文件。步骤固定。工作流。

这些流程里都用到了大模型，但大模型只是其中一个处理环节，不改变流程走向。**调了LLM不等于就是Agent。**

真正需要Agent的场景有没有？有。比如"帮我调研一个陌生领域的竞争格局"，这种开放式的、探索性的任务，确实没办法预先画流程图，需要大模型边走边判断。但在企业日常运营中，这类场景占比很小。

**如果80%到90%的场景都是工作流，那要做的事情本质上是一个统一的工具服务平台。** 核心挑战是统一入口、权限管理、日志审计、多用户并发。这些是经典的软件工程问题，跟Agent框架没有半毛钱关系。

这个认知很重要，因为它直接影响技术选型。把工作流硬用Agent的方式来做，不是更先进，是增加了不必要的复杂度。Agent的"自主决策"意味着不确定性，而很多企业场景要的恰恰是确定性。

## 那Agent框架到底解决什么问题

搞清楚了"大部分场景不需要Agent"之后，我接着想的是：那LangGraph这些Agent框架到底是干什么的？是不是完全没用？

研究之后发现，不是没用，但要看你碰没碰到它要解决的那些问题。

先说一个事：**Agent的核心逻辑极其简单。**

用户提出请求while 任务没完成:    把请求和可用工具列表发给大模型    大模型返回：最终回答，或者"我要调某个工具"    如果是最终回答 → 返回给用户，结束    如果要调工具 → 执行工具，结果放进上下文，继续循环

就这么一个while循环。几十行代码。

Claude Code的底层就是这个循环。Codex也是。它们都没用任何第三方Agent框架，都是自己实现的。

那框架解决什么？它解决的不是"怎么让Agent跑起来"，而是**Agent在生产环境里长期运行时碰到的那些麻烦事**：跑到一半服务器崩了能不能从断点恢复、高风险操作能不能暂停等人审批、多个Agent能不能协作。

如果你没碰到这些问题，你就不需要框架。一个while循环就够了。

而且有一点值得注意：框架的这些能力跟它的架构是绑在一起的。你不能把LangGraph的"检查点恢复"单独拎出来塞进你自己的代码。你要用它的功能，就得整体接受它的架构范式。这不是零成本的事。

## 搞清楚这些概念之后，怎么想技术路线

把这些概念辨清楚之后，技术选型的思路其实就自然了：

**第一步，给场景定性。** 把手上所有工具和流程过一遍，用一个问题来判断：这件事能画出固定流程图吗？能画的是工作流，画不出的是Agent。

**第二步，工作流用工作流的方式做。** Dify、AstronAgent这类平台适合快速搭建，非技术人员也能参与配置。有开发能力的话，直接写一套Web系统也行。核心是把统一入口、权限、审计、并发这些基础工程做扎实。

**第三步，Agent场景先用最轻的方式验证。** 别一上来就选重型框架。先用大模型API写一个最简单的Agent循环跑起来，验证场景到底需不需要Agent能力。碰到断点恢复、多Agent协作这些真实痛点之后，再考虑引入框架还是自己实现。

**第四步，善用AI编程工具来开发。** 不管技术栈是什么，Claude Code这类工具都能大幅提效。你不需要精通LangGraph的每个API，能描述清楚需求就行。

## 一句话原则：你的需求决定你的技术选择，不是反过来。

## 最后

这一圈研究下来，我觉得最值得记住的不是某个框架或者某个平台的优劣，而是一个思考习惯：**在碰到一堆时髦词汇的时候，先别急着选型，先搞清楚自己到底要解决什么问题。**

"做Agent"听起来很前沿。但如果场景本质上是工作流，用Agent的方式来做就是增加不必要的复杂度，少了系统该有的确定性。

反过来，如果确实有Agent场景，也不必被框架吓住。Agent的核心是一个while循环，几十行代码的事。先跑起来，碰到问题再解决问题。这比一开始就上重型框架、最后发现只用了1%的功能要务实得多。

概念是用来帮助思考的，不是用来绑架决策的。

把概念辨清楚，路就清楚了。

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