�� AI Workflow vs AI Agent vs MCP

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作者：微信文章
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AI工作流

像是一个食谱，始终按照相同的步骤进行。

•你设计流程。•AI在过程中填补空白。•例如：

邮件 → AI总结 → 创建任务 → Slack通知

📌适合可重复的过程，但在处理细微差别时表现不佳。

AI代理

做出决策，适应上下文。

•你给它一个目标，它会找到达到目标的方式。•示例：

“安排我的一天。”
代理检查你的日程，找到专注时间，重新安排会议，并发送给你一份计划。

📌灵活、自治 — 但需要基础设施来有效执行。
MCP（模型上下文协议）

使代理变得强大的秘密武器。

•不是面向用户的工具 — 这是为开发者准备的。•MCP 安全地将AI代理与以下工具连接：•Notion•Slack•日历•Perplexity•可以将它看作是一个带有记忆和权限的API翻译器。

📌没有MCP，你的代理可以思考，但无法行动。
So… What Are You Building?

AI Workflow = Task runner 任务执行者AI Agent = Goal solver 目标解决者MCP = Infrastructure backbone 基础设施支柱

瞎摘录，懒得整了

如果我们只是把 Agent 嵌入到现有软件中去打补丁，就像是把 Windows 装在手机上——表面上可行，但远未触及这场变革的真正核心。对 AI Agent 高效搜索、链接、归纳、提炼、使用与更新信息带来很大的困难。这必然会带动对数据存储、管理系统进行重新思考和设计。
Agentic AI 系统构建中，任务编排依然是极具挑战的技术难题。

相较于 Salesforce 等平台采用的预定义工作流模式（其泛化性受限），微软提出了通过 AI 实时理解规则并动态生成编排规则，进而连接现有 API 的设想。但真正落地时，问题远比想象中复杂。

当业务流程仅涉及少量节点时，编排复杂度尚在可控范围内。然而当节点数量增长至 10 个、20 个甚至 100 个量级，且涉及多系统、API 和工具的协同工作时，确定正确的线性执行顺序（如 ABCDEFG... 或 ACBDEFG...）将面临组合爆炸问题——100 个节点的全排列组合达 100! 种。每新增一个节点，系统复杂度将以阶乘级数倍增，这种非线性增长特性使得大规模编排系统极易产生级联错误。正如李飞博士指出的：“当编排网络中出现单个节点顺序错位时，整个拓扑结构的执行逻辑都将发生系统性偏差。”

“操作系统式 AI” 如何成为新的现金流机器“常驻代理” 正在重塑工程师与企业边界“物理图灵测试” 打开机器人商业化的最后闸门

被调用的模型  ➜ 可以行动、可以决策、可以合作的经济参与者智能体，不是插件 ➜ 而是角色
持久身份：它能记住你是谁，也记得自己是谁；行动能力：能调用工具，发起任务，调度资源；信任协同：它和你之间，不是指令关系，而是信任契约。

智能体经济，不靠指令 ➜ 而靠协同
人类也开始从“控制者” ➜ “编排者”

不要只看你的模型有多强，要看它能否作为‘角色’被嵌入一个系统中。

真正的 AI 产品：

不是“有没有能力”，➜ 而是“有没有结果”；不是“你点它做了什么”，➜ 而是“它替你完成了什么”。

AI 应用正沿着这条路径提前演进：

成果不是演示效果，而是被组织预算认可的业务闭环；信任不是界面友好，而是一次次被任务委托、被组织采纳；飞轮不是用户增长，而是每一次交付都带来更多任务指派和数据积累。

不是模型不行，是你的组织、流程、工具链——没有配上这类智能的运作结构。

不是在让模型变聪明，而是在让系统变得可控、可用、可调度。

公司不再是部门之间相互配合，而是 → 变成一个个任务自动流转的网络个人不再只是扮演固定角色做事，而是 → 像指挥家一样调度各种智能工具组织结构不再是传统的上下级汇报关系，而是 → 转变为多个智能体协同工作的团队网络

未来不是投简历的时代，而是“被识别、被调度、被信任”的时代。你要开始训练的，不是某项技能，而是一个“数字分身”——让AI知道你是谁、适合做什么、如何调用你。

具体来说，你得写清楚 3 个问题：

什么场景适合你出场？你能完成哪类任务？你的交付风格和边界是什么？

你能被看见：你有明确的标签和输出，让AI识别你；你能被信任：你的输出稳定、风格一致；你能被调用：你的“代理系统接口”写得足够清晰。

AI 成本归零时代仍能赚钱的4 条“心态模型”：

1️⃣ 慢，是打穿时间的节奏感；    不是跟着AI提速，而是用“慢”打穿时间；

2️⃣ 稳，是拒绝为虚荣交智商税； 不是赚得多，而是花得稳，拒绝为虚荣买单；

3️⃣ 忍，是穿越波动的真实壁垒； 不是抓住机会，而是撑过波动，靠耐力致胜；

4️⃣ 少，是不卷比较的安全感来源；不是拥有多，而是比较少，活在自己的节奏里；

Agent 类 AI 正在用极低的成本，完成极复杂的任务链条：

从“写代码” → “定义意图”；从“执行”  →“调度”；从“技能”   → “系统思维”。

真正厉害的人，不是问得好，而是布置得清楚。