AI智能体已从简单的对话工具进化为复杂的循环系统。本文深入剖析了当前主流的两大开发流派——Workflow与Agentic，并结合Java技术栈，为开发者提供了清晰的技术选型与实践路径，助力构建高效、可靠的AI应用。
智能速览
现代AI智能体是集感知、规划、行动、反馈于一体的循环系统。
AI应用开发已稳定分为Workflow和Agentic两大主流流派。
Workflow模式由开发者预设流程，稳定可控但缺乏创造力。
Agentic模式由AI自主决策，灵活多变但可控性相对较低。
Java生态可通过Spring AI Alibaba和AgentScope实现两种模式。
将两种流派结合，是构建成熟智能体架构的有效途径。
精华内容
理解AI智能体开发的两大核心流派——Workflow与Agentic，是构建高效应用的第一步。它们分别代表了稳定可控与自由灵活两种设计哲学，选择合适的路径至关重要。
Agent的进化
如今的AI智能体，标准早已超越了简单的天气查询。它被定义为一个完整的循环系统，涵盖了任务的感知、理解、规划、具体行动以及最终的执行反馈。
例如，接到“搜索虚数并总结”的任务时，模型首先感知任务目标，判断自身知识库无法处理后，会规划行动方案，即执行网页搜索，最后将获取的内容进行总结，形成最终反馈。这种闭环结构，是其智能化的核心体现。
两大流派：Workflow
Workflow流派，即工作流模式，其核心逻辑由开发者通过代码预先定义好标准作业程序（SOP）。第一步做什么，第二步做什么，都被严格设定，AI通常只作为执行文本润色、参数提取等任务的节点嵌入在流程中。
这种模式的优势在于其极高的稳定性与可控性，能够确保流程严格按照合规规则执行。其劣势在于灵活性差，面对未预设的规则场景时容易出错，显得较为“笨拙”。Spring AI Alibaba的Agent Framework正是此流派的代表。
两大流派：Agentic
与Workflow相对的是Agentic流派，它代表着完全自主的智能体，属于目标导向型。开发者只需给出一个最终目标，整个实现过程中的每一步行动都由AI自主决策。
这种模式的优势在于灵活性和创造力，能够应对未知场景。例如，可以利用AgentScope Java构建一个多智能体系统，让扮演产品经理、程序员、测试的不同智能体相互协作甚至“争吵”，在动态交互中涌现出更优的解决方案。
混合架构之道
在实际应用中，将Workflow的稳定可控性与Agentic的灵活自主性相结合，是构建成熟智能体架构的理想选择。这种混合体既能保证单个任务执行的可靠性，又能赋予系统处理复杂问题的自主能力。
例如，对于企业合同审核这类规则性强的场景，可采用Workflow模式确保每一步都合规；而对于需要创新和灵活应对的任务，则可引入Agentic模式。值得注意的是，Spring AI Alibaba官方已宣布后续版本将集成AgentScope Java，为Java开发者构建混合架构提供了强大的技术支持。
场景选择指南
理解两大流派的特点后，可以根据具体应用场景进行技术选型。像Manus这类产品，用户只需一句话就能自主完成所有任务，无需人工干预，这便是极致的Agentic模式，可用AgentScope Java实现。
而企业级的合同合规审核系统，其每一步——从PDF上传、视觉识别、规则对比到报告输出——都必须由程序员严格定义，不允许AI发挥创意，这便是典型的Workflow场景，适合用Spring AI Alibaba Agent Framework来构建。
