Dify Agent vs Dify Workflow：一文看懂两种 AI 执行机制的差异与选型建议

面向开发者与技术产品团队的实用指南：深入理解 Dify 中两种核心执行机制，构建更灵活高效的生成式 AI 应用。

一、引言：当 AI 应用需要“更懂流程”的大脑

生成式 AI 的时代已经来临，但开发者面对的挑战远不止是 Prompt 的设计。真正的 AI 应用，往往需要处理：

• 多步骤任务协同
• 接入数据库/API
• 用户上下文记忆
• 多轮推理与动态决策

在开源大语言模型应用平台 Dify 中，提供了两种最关键的“任务执行机制”：Agent 和 Workflow。虽然它们都可以“驱动应用”，但本质完全不同。

🧠 Agent 更像是一个带有策略、上下文和调用能力的 AI 决策系统。

🛠 Workflow 则是一个可以显式编排、条件控制的“可视化任务流程”。

所以问题来了：你该用哪个？能不能一起用？是不是功能重叠？

别急，我们一步步拆开来讲。

二、术语先搞清：什么是 Dify Agent 和 Workflow？

2.1 Dify Agent 是什么？

Agent 是一种具有“策略 + 工具调用能力”的 AI 执行体，它不是一个简单的 LLM Prompt，而是一个具有以下能力的模块：

📌 在 Dify 中，你可以配置多个 Agent，分别绑定不同功能、策略和触发条件（如 App 输入 / 工具调用节点）。

2.2 Dify Workflow 是什么？

Workflow 是一个基于节点可视化的流程编排系统。你可以理解为：

“无代码/低代码”地编排一个复杂的、包含多个步骤与条件判断的 LLM 应用。

它由以下元素组成：

💡 类似于 LangChain Flow / Zapier Flow，但专注于 LLM 调用编排。

三、技术架构深入对比：Agent 与 Workflow 究竟谁在控制什么？

Agent 和 Workflow 在表面看都可以“处理任务”，但它们的运行机制、调度方式和设计目的完全不同。

3.1 架构职责分工（可视化）

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title: "Dify Agent vs Workflow 架构分工"
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graph LR
  UserInput[🗣 用户输入]
  WorkflowEngine[🧭 Workflow 控制器]
  AgentEngine[🧠 Agent 推理策略引擎]
  Tools[🛠 工具 / API / DB / HTTP]
  Output[📤 应用响应输出]

  UserInput --> WorkflowEngine
  WorkflowEngine -->|判断条件、变量传递| AgentEngine
  AgentEngine -->|调用工具/函数| Tools
  Tools --> AgentEngine
  AgentEngine --> WorkflowEngine
  WorkflowEngine --> Output

📌 简单来说：

• Workflow 是主流程控制器，决定哪个 Agent 上场，何时调用函数，是否继续执行。
• Agent 是内嵌的“智能决策员”，在节点内部调用 LLM + Tools 实现复杂任务解决。

3.2 核心对比表：功能维度拆解

3.3 实际运行流程对比

🧭 Workflow 示例流程：

1. 用户输入触发节点
2. 判断参数是否合法（条件节点）
3. 调用一个 Agent 节点（负责内容生成）
4. Agent 输出结果 → 传递给 HTTP 请求节点
5. 发起 API 调用（如写入 CRM）
6. 返回处理状态或结果给用户

🧠 Agent 执行流程：

1. 读取用户输入 + 历史上下文
2. 进入推理回合（ReAct / Tool Use）
3. 判断是否调用工具 → 发起请求 → 接收响应
4. 再次推理 + 输出答案

📌 Agent 更“智能”，但不“流程透明”；Workflow 更“显性可控”，但不适合复杂思考。

四、什么时候用 Agent，什么时候用 Workflow？（使用建议）

理解差异只是第一步，选型才是落地关键。以下是根据不同业务目标推荐的选型建议：

五、推荐搭配方式：Agent 嵌入 Workflow（混合架构）

Agent和Wordflow，一个是大脑，一个是流程控制器。我们可以将 Dify 中的 Agent 和 Workflow 类比为：

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title: "Dify 混合架构：Workflow 驱动，Agent 推理"
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flowchart TD
  U[🧑 用户输入] --> WF[🧭 Workflow 开始节点]
  WF --> Check[🔍 参数检查节点]
  Check --> Agent1[🧠 Agent 推理任务]
  Agent1 --> Format[📄 格式化输出]
  Format --> API[🌐 HTTP 请求 / API 调用]
  API --> Respond[📤 返回处理结果]

📌 说明：

• 主流程由 Workflow 控制，便于集成、可视化、错误回退
• 复杂理解任务由 Agent 处理，利用语义能力和工具集成自动完成业务逻辑

六、总结：流程控 + 思维控，才能构建强大的 AI 应用引擎

• Workflow 是你在构建一条规则明确的 AI 生产线；
• Agent 则是在其中加入了一个可以“动脑”的 AI 工人。

当你需要控制流程，就用 Workflow；当你希望 AI 自动解决问题，用 Agent。

最佳实践是两者结合，让系统既“可预测”也“可思考”。