關于 AI 大模型應用的落地方案選型，最近一年多，圍繞 LLM（大語言模型）、RAG（檢索增強生成）、Workflow（工作流）、Agent（智能體）、Multi-Agent（多智能體）孰優孰劣，各方觀點吵得可謂是天翻地覆：

• 圍繞大模型上下文窗口持續擴容，RAG 是否已失去存在價值？
• 圍繞模型工具調用能力，LangChain 更相信 Workflow 架構的可控性優勢；OpenAI 力推 Agent 的自主決策潛力，到底誰說得對？
• 圍繞 Agent 落地的技術路線，Devin（Cognitio 旗下自動編程軟件）公開質疑 OpenAI、微軟、Anthropic 推崇的 Multi-Agent 路線看似高級，實則是不可控性、上下文冗余與錯誤累加的代名詞。

事實上，所有爭論都可以概括為不能通用化與專業化、自主性與可控性、成本與性能，全都既要又要：

• 簡單場景，就別嫌棄 Workflow 不夠酷；
• 三個文檔，就沒必要費勁做個 RAG；
• 業務流程嚴謹，就別總想做個高級 Agent 整花活兒……

那么 LLM、RAG、Workflow、Agent、Multi-Agent 這幾大方案，在企業業務場景中的落地，究竟該如何選呢？

在本文中，我們將結合場景指標與決策框架，為大家做出系統解讀。

AI 大模型應用技術選型解讀

1、大模型 Context 上下文 還是 RAG？

看你的數據體量與來源。

矛盾：大模型的長上下文能力增加，是否不再需要外部知識檢索？

痛點：大模型推理耗時過長、成本高昂、數據體量有限的問題，且存在數據安全隱患。難以實現多租、海量數據管理等難題。

一句話結論：兩大方案互補，數據量大、需實時更新、數據隱私性強或有細粒度權限管控時優先選 RAG，單篇長文檔處理且成本不敏感可短期依賴長上下文模型。

RAG 的精髓只有一句：把大模型從“背著圖書館跑”變成“隨用隨取”。  

通過外掛檢索，實時把最新、最專、最多的知識塞進 Prompt，一口氣干掉幻覺、過時、專業盲區這三座大山。

可 GPT-5 一口氣把上下文拉到 400K 后，“RAG 已死”的論調又冒頭：既然模型自己就是超級檢索器，還要外掛小檢索器干嘛？

別急著下結論--兩者不是誰先干掉誰，而是看場景點菜。  

數據越“肥”、越“快”、越“雜”、越“精”，就越考驗組合拳：  

- 體量（Volume）壓爆顯存，  

- 更新（Velocity）等不起重訓，  

- 類型（Variety）模型沒見過，  

- 價值（Value）需要權限隔離。  

一句話：數據一旦長成 4V 巨獸，再長的上下文也只是杯水車薪，RAG 依舊是剛需。

原因如下：

• 計算量爆炸：首先，長上下文大模型的秒級響應仍是技術難題--基于 transformer 的架構導致計算量隨上下文長度呈指數增長，400K tokens 推理耗時遠超實用閾值；
• 成本門檻極高：按當前定價，GPT-5 處理 400K tokens 的單次推理成本遠遠高于普通 RAG 方案，日常高頻場景根本無法承受；
• 數據體量：再者，數據體量差距懸殊，1000 萬 tokens 僅能容納約 500 本暢銷書內容，而企業知識庫、互聯網索引的數據量往往以 PB 級計，不可能全部灌入大模型。

因此，從場景需求看，RAG 在三類場景中不可替代：

• 一是實時性場景，比如：金融資訊生成需對接股市實時數據（量化交易場景），RAG 可實現秒級檢索更新；
• 二是專業領域場景，比如：醫療診斷需調用最新臨床指南，RAG 能精準定位專業文獻片段；
• 三是數據敏感場景，企業內部文檔需權限管控，RAG 可通過檢索權限隔離實現數據安全訪問，而長上下文模型無法靈活控制數據可見范圍。

落地決策指標：當數據量超過 100 萬 token、需實時更新、存在細粒度權限管控需求時，優先選擇 RAG；若僅是處理單篇長文檔（比如：萬字報告分析）且對成本不敏感，可短期依賴長上下文大模型。

2、Workflow VS Agent 如何選型？

可控與自主只能二選一。

矛盾：Workflow 的“流程確定性”與 Agent 的“決策靈活性”之間的取舍。

痛點：純 Workflow 難以應對動態多變的需求場景，易陷入流程卡頓；純 Agent 存在上下文失控風險，高精度場景中錯誤率較高。

一句話結論：混合架構為最優解，標準化場景用純 Workflow，半標準化場景用“Workflow + Agent”混合架構，創新探索場景用純 Agent 搭配人工審核。短期內多數需求可以用 Workflow 搞定。

圍繞 Workflow 還是 Agent，LangChain 與 OpenAI 的觀點截然相反： LangChain 吐槽 OpenAI 根本不懂 AI Agent 和 Workflow。

兩條路線的終極目標一致：讓大模型把工具用得又快又準。分水嶺只在于--你要的是“流程寫死”還是“臨場發揮”。

OpenAI 的 Agent 打法像“放養”：一個 AI 智能體配一堆工具，官方 SDK 幾行代碼就能跑。  

好處是應變快--用戶來一句“下周幫我挑個出差日”，它自己就能串起日歷、天氣、航班，一條龍排好行程。

代價是“自由過了火”：系統提示詞稍漏一條約束，工具調用準度立刻跳崖。在高精度場景（比如：下單黃金），一個誤操作就是真金白銀的學費。

LangChain 的 Workflow 則是“圈養”：把每一步提前寫進 DAG，像流水線。  

電商退款就是典型：查訂單→核權限→退錢→發通知，四步卡點，步步留痕，隨時可回滾。  

標準化戰場上它穩如老狗，可一旦用戶想“先換再退”，流水線就卡殼--要么改流程，要么人工兜底，靈活度瞬間歸零。

因此，多數場景中，混合架構才是最優解：在“流程前置環節”用 Workflow 保證確定性，在“決策核心環節”，則可以用 Agent 提升靈活性。

以智能客服為例，可通過 Workflow 實現“用戶提問→意圖識別→任務分配”的標準化分流，再讓 Agent 處理具體任務中的動態決策（比如：根據用戶歷史訂單推薦退款方案），依此降低人工干預頻率，兼顧穩定可控與場景適應能力。

落地決策框架：按場景標準化程度分級選擇--標準化場景（比如：發票驗真、物流查詢）用純 Workflow；半標準化場景（比如：客服問題處理）用“Workflow + Agent”混合架構；創新探索場景（比如：科研實驗設計）用純 Agent，并搭配人工審核機制。

3、傳統 Agent VS Multi-Agent 如何選型？

團隊配合容易變成團伙作案。

矛盾：Multi-Agent 的“復雜任務處理能力”與“不可控性及高成本”之間的權衡矛盾。

痛點：Multi-Agent 存在錯誤傳導效應易導致系統崩潰，tokens 消耗高使成本劇增，子任務耦合度高時協作效率大幅下降。

一句話結論：滿足“可拆解、可驗證、成本可控”三可條件時可嘗試 Multi-Agent，否則優先選擇傳統 Agent 方案。

一句話總結：Multi-Agent 玩好了是「復仇者聯盟」，玩砸了就是「全員惡人」。

它最大的賣點是“拆任務、拼能力”：把一件復雜差事拆成若干子模塊，讓不同 Agent 各管一段，理論上效率翻倍。

大廠愛它，原因也直白--任務可拆，邊界就清晰。  

比如拍一部電影：劇本、分鏡、配音各自獨立，交給專門的 Agent 并行推進，實測比單 Agent 效率提升 90%（Anthropic 內部數據）。

但 Devin 創始人一句“錯誤會像雪球一樣滾大”直接戳破濾鏡：  

只要財務 Agent 算錯一個數，后面的預算、排期、風險評估全跟著跑偏，最終一起翻車。  

更別說燒錢：Cognitio 的賬單顯示，多 Agent 一天燒掉的 tokens ≈ 單 Agent 的 15 倍，高頻調用場景一年能多花上千萬。

落地紅線標準：當任務滿足“三可”條件--可拆解（子任務間耦合度越小越好）、可驗證（每個子任務結果可獨立校驗）、成本可控（預期 ROI 夠高，可以打平 tokens 消耗成本）時，可嘗試 Multi-Agent；反之，若任務邏輯連貫（比如：代碼調試）、錯誤容忍度低（比如：醫療診斷），則優先選擇單 Agent 方案。

4、落地選擇的綜合決策矩陣

所有決策問題，都可以概括為綜合通用化與專業化、自主性與可控性、成本與性能的較量，我們的決策可以參考下表：

最終決策路徑則可以參考：

• 明確核心需求：是解決知識準確性問題（選 RAG）、流程標準化問題（選 Workflow），還是復雜決策問題（選 Agent/Multi-Agent）？
• 評估約束條件：數據量是否超過大模型承載能力？成本預算是否支持高 tokens 消耗？錯誤容忍度是否允許自主決策偏差？
• 選擇混合方案：多數場景需組合技術，例如“ LLM + RAG + Workflow”可實現專業知識檢索 + 標準化流程；“Agent + Workflow”可實現動態決策 + 關鍵節點管控。

技術落地沒有萬能方案，適合的才是最好的。

好了，這就是我今天想分享的內容。

本文轉載自???玄姐聊AGI??  作者：玄姐