LLM、RAG、Workflow、Agent，AI 大模型应用落地该选哪个？ 原创

关于 AI 大模型应用的落地方案选型，最近一年多，围绕 LLM（大语言模型）、RAG（检索增强生成）、Workflow（工作流）、Agent（智能体）、Multi-Agent（多智能体）孰优孰劣，各方观点吵得可谓是天翻地覆：

• 围绕大模型上下文窗口持续扩容，RAG 是否已失去存在价值？
• 围绕模型工具调用能力，LangChain 更相信 Workflow 架构的可控性优势；OpenAI 力推 Agent 的自主决策潜力，到底谁说得对？
• 围绕 Agent 落地的技术路线，Devin（Cognitio 旗下自动编程软件）公开质疑 OpenAI、微软、Anthropic 推崇的 Multi-Agent 路线看似高级，实则是不可控性、上下文冗余与错误累加的代名词。

事实上，所有争论都可以概括为不能通用化与专业化、自主性与可控性、成本与性能，全都既要又要：

• 简单场景，就别嫌弃 Workflow 不够酷；
• 三个文档，就没必要费劲做个 RAG；
• 业务流程严谨，就别总想做个高级 Agent 整花活儿……

那么 LLM、RAG、Workflow、Agent、Multi-Agent 这几大方案，在企业业务场景中的落地，究竟该如何选呢？

在本文中，我们将结合场景指标与决策框架，为大家做出系统解读。

AI 大模型应用技术选型解读

1、大模型 Context 上下文 还是 RAG？

看你的数据体量与来源。

矛盾：大模型的长上下文能力增加，是否不再需要外部知识检索？

痛点：大模型推理耗时过长、成本高昂、数据体量有限的问题，且存在数据安全隐患。难以实现多租、海量数据管理等难题。

一句话结论：两大方案互补，数据量大、需实时更新、数据隐私性强或有细粒度权限管控时优先选 RAG，单篇长文档处理且成本不敏感可短期依赖长上下文模型。

RAG 的精髓只有一句：把大模型从“背着图书馆跑”变成“随用随取”。  

通过外挂检索，实时把最新、最专、最多的知识塞进 Prompt，一口气干掉幻觉、过时、专业盲区这三座大山。

可 GPT-5 一口气把上下文拉到 400K 后，“RAG 已死”的论调又冒头：既然模型自己就是超级检索器，还要外挂小检索器干嘛？

别急着下结论--两者不是谁先干掉谁，而是看场景点菜。  

数据越“肥”、越“快”、越“杂”、越“精”，就越考验组合拳：  

- 体量（Volume）压爆显存，  

- 更新（Velocity）等不起重训，  

- 类型（Variety）模型没见过，  

- 价值（Value）需要权限隔离。  

一句话：数据一旦长成 4V 巨兽，再长的上下文也只是杯水车薪，RAG 依旧是刚需。

原因如下：

• 计算量爆炸：首先，长上下文大模型的秒级响应仍是技术难题--基于 transformer 的架构导致计算量随上下文长度呈指数增长，400K tokens 推理耗时远超实用阈值；
• 成本门槛极高：按当前定价，GPT-5 处理 400K tokens 的单次推理成本远远高于普通 RAG 方案，日常高频场景根本无法承受；
• 数据体量：再者，数据体量差距悬殊，1000 万 tokens 仅能容纳约 500 本畅销书内容，而企业知识库、互联网索引的数据量往往以 PB 级计，不可能全部灌入大模型。

因此，从场景需求看，RAG 在三类场景中不可替代：

• 一是实时性场景，比如：金融资讯生成需对接股市实时数据（量化交易场景），RAG 可实现秒级检索更新；
• 二是专业领域场景，比如：医疗诊断需调用最新临床指南，RAG 能精准定位专业文献片段；
• 三是数据敏感场景，企业内部文档需权限管控，RAG 可通过检索权限隔离实现数据安全访问，而长上下文模型无法灵活控制数据可见范围。

落地决策指标：当数据量超过 100 万 token、需实时更新、存在细粒度权限管控需求时，优先选择 RAG；若仅是处理单篇长文档（比如：万字报告分析）且对成本不敏感，可短期依赖长上下文大模型。

2、Workflow VS Agent 如何选型？

可控与自主只能二选一。

矛盾：Workflow 的“流程确定性”与 Agent 的“决策灵活性”之间的取舍。

痛点：纯 Workflow 难以应对动态多变的需求场景，易陷入流程卡顿；纯 Agent 存在上下文失控风险，高精度场景中错误率较高。

一句话结论：混合架构为最优解，标准化场景用纯 Workflow，半标准化场景用“Workflow + Agent”混合架构，创新探索场景用纯 Agent 搭配人工审核。短期内多数需求可以用 Workflow 搞定。

围绕 Workflow 还是 Agent，LangChain 与 OpenAI 的观点截然相反： LangChain 吐槽 OpenAI 根本不懂 AI Agent 和 Workflow。

两条路线的终极目标一致：让大模型把工具用得又快又准。分水岭只在于--你要的是“流程写死”还是“临场发挥”。

OpenAI 的 Agent 打法像“放养”：一个 AI 智能体配一堆工具，官方 SDK 几行代码就能跑。  

好处是应变快--用户来一句“下周帮我挑个出差日”，它自己就能串起日历、天气、航班，一条龙排好行程。

代价是“自由过了火”：系统提示词稍漏一条约束，工具调用准度立刻跳崖。在高精度场景（比如：下单黄金），一个误操作就是真金白银的学费。

LangChain 的 Workflow 则是“圈养”：把每一步提前写进 DAG，像流水线。  

电商退款就是典型：查订单→核权限→退钱→发通知，四步卡点，步步留痕，随时可回滚。  

标准化战场上它稳如老狗，可一旦用户想“先换再退”，流水线就卡壳--要么改流程，要么人工兜底，灵活度瞬间归零。

因此，多数场景中，混合架构才是最优解：在“流程前置环节”用 Workflow 保证确定性，在“决策核心环节”，则可以用 Agent 提升灵活性。

以智能客服为例，可通过 Workflow 实现“用户提问→意图识别→任务分配”的标准化分流，再让 Agent 处理具体任务中的动态决策（比如：根据用户历史订单推荐退款方案），依此降低人工干预频率，兼顾稳定可控与场景适应能力。

落地决策框架：按场景标准化程度分级选择--标准化场景（比如：发票验真、物流查询）用纯 Workflow；半标准化场景（比如：客服问题处理）用“Workflow + Agent”混合架构；创新探索场景（比如：科研实验设计）用纯 Agent，并搭配人工审核机制。

3、传统 Agent VS Multi-Agent 如何选型？

团队配合容易变成团伙作案。

矛盾：Multi-Agent 的“复杂任务处理能力”与“不可控性及高成本”之间的权衡矛盾。

痛点：Multi-Agent 存在错误传导效应易导致系统崩溃，tokens 消耗高使成本剧增，子任务耦合度高时协作效率大幅下降。

一句话结论：满足“可拆解、可验证、成本可控”三可条件时可尝试 Multi-Agent，否则优先选择传统 Agent 方案。

一句话总结：Multi-Agent 玩好了是「复仇者联盟」，玩砸了就是「全员恶人」。

它最大的卖点是“拆任务、拼能力”：把一件复杂差事拆成若干子模块，让不同 Agent 各管一段，理论上效率翻倍。

大厂爱它，原因也直白--任务可拆，边界就清晰。  

比如拍一部电影：剧本、分镜、配音各自独立，交给专门的 Agent 并行推进，实测比单 Agent 效率提升 90%（Anthropic 内部数据）。

但 Devin 创始人一句“错误会像雪球一样滚大”直接戳破滤镜：  

只要财务 Agent 算错一个数，后面的预算、排期、风险评估全跟着跑偏，最终一起翻车。  

更别说烧钱：Cognitio 的账单显示，多 Agent 一天烧掉的 tokens ≈ 单 Agent 的 15 倍，高频调用场景一年能多花上千万。

落地红线标准：当任务满足“三可”条件--可拆解（子任务间耦合度越小越好）、可验证（每个子任务结果可独立校验）、成本可控（预期 ROI 够高，可以打平 tokens 消耗成本）时，可尝试 Multi-Agent；反之，若任务逻辑连贯（比如：代码调试）、错误容忍度低（比如：医疗诊断），则优先选择单 Agent 方案。

4、落地选择的综合决策矩阵

所有决策问题，都可以概括为综合通用化与专业化、自主性与可控性、成本与性能的较量，我们的决策可以参考下表：

最终决策路径则可以参考：

• 明确核心需求：是解决知识准确性问题（选 RAG）、流程标准化问题（选 Workflow），还是复杂决策问题（选 Agent/Multi-Agent）？
• 评估约束条件：数据量是否超过大模型承载能力？成本预算是否支持高 tokens 消耗？错误容忍度是否允许自主决策偏差？
• 选择混合方案：多数场景需组合技术，例如“ LLM + RAG + Workflow”可实现专业知识检索 + 标准化流程；“Agent + Workflow”可实现动态决策 + 关键节点管控。

技术落地没有万能方案，适合的才是最好的。

好了，这就是我今天想分享的内容。

本文转载自​​​玄姐聊AGI​​  作者：玄姐