智能体（Agent）的 3种表现类型：聊天助手、工作流与对话流

大家好，我是九歌AI，一名智能体科普与落地实践者。

在上一节《什么是简单、中等、复杂的智能体》一文中，通过对智能体组成的解构，相必大家对智能体已经有了一个比较粗浅的认知。

图片展示了智能体的构成要素，包括感知、决策、行动、反馈和调整。感知部分以眼睛图标表示，决策部分以对话框图标呈现，行动部分以齿轮图标示意，反馈部分以图表图标标注，调整部分以旋转图标体现。这些要素共同构成智能体，其核心在于感知、决策和行动能力，依托大语言模型技术，能够感知用户需求、规划步骤、执行任务并根据反馈自我调整。

智能体主要由大语言模型（LLM）+ 提示词（Prompt）+知识库（RAG）+工作流（WorkFlow）+工具（Tools）等若干元素组成。

图片展示了智能体（Agent）的组成要素，包括大语言模型、提示词工程、RAG知识库构建、智能体工作流编排、多模态交互开发。其中，大语言模型位于上方，其余要素以箭头指向其对应位置。提示词工程涵盖文本生成与图像生成的提示词设计技巧；RAG知识库构建需具备建立企业专属知识库的能力；智能体工作流编排掌握从数据采集到接口调用的全流程开发；多模态交互开发涵盖文本、图像、语音等交互形式的整合能力。

今天我们开启**《人人都会做智能体》**公开课第 2 节：智能体（Agent）的 3种表现类型——聊天助手类型、工作流类型、对话流类型。

「本文配图主要来源于我的长篇图文写作助手」

与智能体的组成不同，所谓的智能体表现模式，就是智能体呈现给大家的样子或者交互方式。智能体开发平台Dify里面，将智能体的类型分成了5种，但是我觉得这种分法很容易让初学者产生误解。

图片展示了Dify平台中创建空白应用时的“选择应用类型”界面。界面分为新手适用和进阶用户适用两部分。新手适用部分有“聊天助手”“Agent”“文本生成应用”三种类型，其中“聊天助手”为新手适用，可简单配置构建基于LLM的对话机器人；“Agent”为进阶用户适用，具备推理与自主工具调用的智能助手；“文本生成应用”为进阶用户适用，用于文本生成任务的AI助手。进阶用户适用部分还有“Chatflow”“工作流”两种类型，均为BETA版本。该图与上下文关系紧密，直观呈现了Dify平台中智能体（Agent）的多种表现类型。

上图种的Agent竟然是应用类型，Agent不是智能体的英文名称吗？下图种工作流的节点也叫Agent??

图片展示了一个智能体（Agent）的流程图。流程从“开始”节点出发，经“AGENT”节点，策略为FunctionCalling，模型是qwen - max - 0107，工具箱为空，再至“直接回复”节点，回复内容为“Agent / (x) text”。该图与上下文紧密相关，上下文提到智能体主要分为聊天助手、工作流与对话流三类，此图以具体流程图形式直观呈现了智能体的一种表现类型，帮助理解其运作方式。

Dify的插件分类中也有Agent?另外Dify中的工具和插件的区别是什么？

图片展示了Dify平台中Agent策略的插件分类界面。界面顶部有“全部”“模型”“工具”“Agent策略”“扩展”“插件集”等选项卡，当前选中“Agent策略”。下方列出四个Agent策略插件，分别是“Dify Agent策略”“对话Agent”“MCP Agent策略”“Agent策略（支持MCP工具）”，每个插件旁边有图标、名称、作者、描述、下载量等信息。该图与上下文介绍的智能体（Agent）分类相关，直观呈现了Dify平台中Agent策略的插件情况。

所以说，Dify产品虽然非常优秀，但是在我这种喜欢扣字眼的产品经理眼里，Dify对产品的功能组件的定义显得太过随意，大部分人只是时间长了，用习惯了，自然而然的接受了，但是对于初学智能体开发的人来说，理解这些功能将会非常痛苦。

经过对各种智能体的分析总结，智能体其实主要分为这么三类，下面给大家详细介绍一下。

图片展示了智能体的3种表现类型。左侧为聊天助手，侧重自然交互体验，适合日常对话和即时问答场景，提供人性化交流感受。中间是工作流型，强调整体流程效率，适合标准化任务处理，通过预设流程提升执行速度。右侧为对话流型，专为多步骤任务设计，通过引导式对话完成复杂操作，保持上下文连贯性。这3种类型对应文档中对智能体分类的介绍，直观呈现了不同类型智能体的特点。

（1）聊天助手类型

这种是最常见的智能体形态，腾讯混元、通义千问、DeepSeek 的网页聊天窗口其实就是智能体，也是普通用户使用大模型使用的入口，越来越多的功能挂载到这个入口，这个网页聊天窗口已经从最简单的聊天对话助手，变成了一个整合多模态能力的超级智能体。

图片展示了聊天助手类型智能体的对话界面。用户询问关于气候变化的短文观点，智能体回复可提供三个关键观点：温室气体排放持续增长、极端天气事件频率增加、可再生能源转型的重要性。界面左侧为用户头像及输入框，右侧为智能体头像及输出区域，输出区域背景为蓝色。该图片与上下文紧密相关，直观呈现了聊天助手类型智能体简单直接的交互特点。

聊天助手类型的主要有以下特点：

图片展示了聊天助手类型的五大特点。1. 对话形式交互，采用问答模式；2. 界面简洁，采用问答式文本框设计；3. 多模态输入，能处理多种输入信息；4. 上下文记忆，保持对话连贯；5. 低使用门槛，无需专业知识。下方有典型交互示例，用户询问写人工智能文章建议，智能体建议可帮其构思大纲。该图与上下文紧密相关，直观呈现了聊天助手智能体的特点。

在Dify种，聊天助手类型的智能体，开发界面一般是这样的，如果这个智能体需要在对话时调用外部工具，则只需将工具添加进来就可以了。

图片展示的是Dify平台中聊天助手类型的智能体开发界面。左侧为编辑区域，有提示词、变量、上下文等设置项，如提示词中包含专业小红书博主身份介绍及文案要求；变量有产品名称等；上下文为“期待平台.txt”。右侧是试听与预览区域，有产品名称输入框、发布按钮等，下方有“和机器人聊天”按钮。该图片与上下文介绍的聊天助手类型智能体开发界面相契合，直观呈现了其开发操作界面。

（2）工作流类型

工作流类型的智能体更加复杂和强大，它允许用户设计一系列预定义的步骤，让智能体按照这些步骤自动执行任务。

图片展示了工作流类型智能体的4个步骤。步骤01为任务拆解，将复杂任务分解为多个离散步骤，构建执行路径；步骤02是序列执行，按预定顺序自动化完成各步骤操作；步骤03为条件判断，根据预设逻辑和条件进行分支决策；步骤04是结果反馈，执行完成后提供操作结果和状态报告。该图与上下文紧密相关，直观呈现了工作流类型Agent执行复杂任务的流程，强调其具备执行复杂任务的能力，可通过集成外部工具、API和数据库实现更强大功能。

工作流型Agent具备执行复杂任务的能力，通过集成外部工具、API和数据库实现更强大的功能。它们能够按照预设流程完成一系列操作，如自动化数据分析、文档处理或信息搜集。

图片展示的是Dify平台中“文章评分智能体设计”界面。左侧有基本配置、高级设置、知识库管理、历史记录等选项，当前选中“高级设置”。右侧是智能体配置区域，显示插件为内容分析器V2.1，工作流为ArticleRating，触发器为文本提交后自动触发，知识有写作标准库、学术论文评分标准、内容质量评价指南，记忆为持久化记忆 - 标准容量。该图与上下文介绍的对话流类型智能体开发及效果相呼应，展示了对话流智能体的配置情况。

工作流的本质是一个流程图或者说决策树。

图片展示了文章评分智能体的工作流决策树，标题为“文章评分智能体工作流决策树 - 自主决策路径与分支逻辑”。图中以流程图形式呈现，从“开始评分”开始，依次进行“提取文章信息”“格式检查”等步骤，最终生成评分报告。其中，“多维度评分”和“格式修正建议”为关键分支，分别对应内容深度、结构等打分及格式问题修正指导。该图与上下文介绍的对话流类型智能体相呼应，直观呈现了其工作流程。

在Dify中，工作流类型的智能体开发及效果通常是这样：

图片展示了Dify中工作流类型的智能体开发界面。左侧是工作流编辑区域，有“条件分支”节点，包含“IF”“ELSE IF”“ELSE”分支，分别对应折线图、柱状图等操作。右侧是“Test Run”测试运行窗口，有“输入”“结果”“详情”“配置”选项卡，当前显示“输入”页，有“excel_file”参数及“开始运行”按钮。该图直观呈现了工作流智能体的开发与测试流程，与上下文介绍的工作流类型智能体开发及效果相契合。

（3）对话流类型

对话流类型融合了聊天助手和工作流的特点，它通过预设的对话路径和决策树，引导用户完成特定目标。对话流l类型智能体是最高级的智能体形态，它结合了聊天助手的自然交互和工作流的任务执行能力。这类智能体能在对话中理解用户需求，动态规划并执行任务序列，同时保持上下文一致性。

图片展示了对话流型智能体的特性。其结合聊天交互与任务导向功能，支持多轮复杂交互场景，如订票、查询等业务流程。图片分为上下文理解、灵活平衡、状态管理、多模态支持四部分，分别以蓝色圆点标识。上下文理解强调持续跟踪对话状态、理解用户意图变化；灵活平衡体现结构化流程与自然对话的有机融合；状态管理负责维护任务执行状态、处理中断与恢复；多模态支持实现语音、文本、图形界面的无缝衔接。这些特性与上下文对对话流型智能体的描述相呼应。

代表性产品如Siri、Google Assistant等多轮对话系统，它们能够处理复杂意图解析，并通过多轮交互完成渐进式任务，为用户提供沉浸式智能体验。

图片展示了Google Assistant的对话界面。左侧有“+”、“颜料”和“汽油”图标，右侧显示Google Assistant头像及文字“我已预订了餐厅，还需要为您安排交通吗？”，下方用户回复“是的，请帮我叫一辆优步，19:30到达餐厅”。该图片与文档中介绍对话流类型智能体的内容相关，直观呈现了这类智能体在对话中理解用户需求、动态规划并执行任务序列，同时保持上下文一致性的特点。

在Dify中，对话流类型的智能体界面通常是这样：

图片展示了Dify平台中对话流类型智能体的界面。左侧为智能体的流程图，包含“请假的类型”“请假的时长”“请假的起止时间”等步骤，每个步骤有对应的代码标签。右侧是聊天界面，显示“TEST CHAT#71”及用户与智能体的对话内容。该图片与上下文紧密相关，直观呈现了对话流类型智能体在Dify平台中的界面样式，帮助理解其在多轮对话系统中的应用及操作流程。

图片展示了Dify中对话流类型智能体的界面。界面上方显示“OA请假智能体”，下方有“New chat”和“New conversation”两个选项，其中“New conversation”被蓝色高亮选中。界面中部有“Talk to Bot”按钮，右下角有蓝色播放图标。该图片与上下文紧密相关，上下文介绍了对话流类型智能体能在对话中理解用户需求，动态规划并执行任务序列，此图直观呈现了Dify中对话流智能体的界面样式。

智能体类型选择

不同类型的智能体各有特点，根据应用场景选择合适的类型可以提升效率和用户体验。以下是三种主要智能体类型及其应用建议。

图片展示了智能体（Agent）的3种表现类型及其特点。聊天助手交互简单直接，适合问答和信息查询，无需复杂配置，用户可通过自然语言轻松获取所需信息，最佳应用为客户服务问答、信息咨询等；工作流智能体执行效率高且可靠，适合自动化处理特定工作流程，可按预设流程执行任务，确保结果一致性和可靠性，最佳应用为数据处理、审批流程等；对话流智能体体验自然且功能强大，结合聊天和工作流优势，可处理多轮对话、理解上下文并执行复杂任务，最佳应用为复杂客户服务等。