面对Code、Workflow、RAG和Agent，开发时该如何选择？内容提供了一套清晰的决策树，从任务确定性到流程复杂度，层层递进，帮助在不同场景下找到最合适的技术路径，避免过度设计或功能不足。
智能速览
提供一套决策树，用于区分Code、Workflow、RAG和Agent的适用场景。
任务输入输出高度确定时，应优先选择传统代码实现。
过程可拆解为有限步骤和分支时，确定性工作流是更优解。
当核心是基于知识库的问答时，RAG或传统Chatbot成本效益最高。
系统需在高度不确定环境中自主决策并执行多步行动时，才考虑使用Agent。
精华内容
深入探讨这套决策逻辑，可以从最基础的确定性任务开始，逐步过渡到高度复杂的自主智能体场景，理解每种选择的权衡。
从确定性说起
决策的起点在于评估任务的确定性。当一个任务的输入与输出是高度确定且可枚举时，例如固定格式的数据解析、规则清晰的单位转换，传统代码或脚本是最佳选择。
这种方式的关键优势在于，它能提供最低的延迟、最易于审计的流程，并且实现成本最低，适用于逻辑固定、变化极少的核心业务环节。
工作流的适用场景
当任务无法完全确定，但其过程可以被描绘成一个包含有限步骤和有限分支的流程图时，确定性或半自动化的工作流便派上用场。这要求能提前列出所有主要分支和错误处理点。
典型的应用包括多格式文件的路由、财务对账校验、失败重试机制以及包含审批节点或人工复核点的流程。相比直接使用LLM，工作流的分支逻辑更为可控，稳定性更高，也易于审计。
RAG的知识问答
如果项目的主要目标是基于知识库进行问答、信息检索与内容总结，而很少需要真正执行多步外部操作，那么RAG（检索增强生成）或传统聊天机器人是合适的。
例如产品手册问答、企业内部Wiki查询、IT支持指南等场景。其关键优势在于维护成本相对较低，通常只需更新文档和Embedding模型，再辅以提示词优化即可满足大部分需求。
Agent的代价与价值
自主智能体是决策树的最后一级，仅当系统必须在高度不确定的环境中自主决策并执行多步行动时才应考虑。这通常满足以下条件：输入高度非结构化且新情况频出，需要根据中间结果动态规划后续步骤，需要并行编排多个子任务或调用多种工具，以及需要从反馈中持续学习改进。
典型的场景如开放式客服工单处理、供应链的动态重排、SecOps的并行分析与处置。但其代价也更高，体现在更高的延迟、更大的算力与工程成本，以及更沉重的监控与治理负担。
这套决策框架为技术选型提供了清晰的思考路径，有助于在复杂需求面前保持理性，避免盲目追逐新技术而陷入过度设计的陷阱。它提醒我们，选择最适合的，而非最新的，才是工程的艺术。
