Agent时代，Workflow依然不可或缺：企业需要的是自主规划与确定性流程两者融合

导语

模型越来越擅长自主规划，越来越多的 Agent 可以独立拆解任务、调用工具、完成复杂工作。于是，一个问题频繁出现在讨论中：既然模型已经会“自己做事”，还需要低代码和 Workflow 吗？

与此同时，企业里已经有大量实际运行的客服助手、审批流程、知识问答与业务自动化：有的搭建于 Dify，有的来自扣子（Coze）或腾讯元器，也有从高代码工程中开发出来的 Agent。模型能力迭代很快，平台和工具也在不断变化，但企业已经投入的工作流、提示词、知识和系统对接成果，不应该轻易推倒重来。

腾讯云ADP团队的观点

我们的判断是：Workflow 与 Agent 自主规划将长期并存，自然语言搭建与可视化编排也可以相互配合。企业真正需要的，是按业务特点选择合适的执行方式，同时保证长期运行所需的稳定性、可维护性与灵活扩展能力。抛开博眼球、蹭流量的夸张话术，与众多企业走到一起，务实地落地真正长期运行的企业级、服务型Agent系统之后，这样的结论，并不难得出。

核心要点

• 1、Workflow 与 Agent 自主规划将长期并存，企业应按业务特点选择合适的执行方式。
• 2、“如何把应用搭出来”与“应用运行时如何做决定”，属于两个不同维度。
• 3、规则清晰、执行错误代价较高的环节，更适合通过 Workflow 显式设置条件、复核与异常处理。
• 4、资料不完整、问题开放、任务路径难以事先穷举的环节，更适合发挥 Agent 自主规划能力。
• 5、腾讯云ADP 提供标准LLM+RAG、单工作流、Multi-Agent、Claw 4种应用模式，兼顾稳定可控与灵活自主。
• 6、ADP智能工作台支持通过自然语言构建、修改与排查应用，也可以导入其他平台创建的工作流并转换为ADP智能体应用。

一、行业争论：工作流和低代码真的过时了吗？

一种观点认为，随着模型能力增强，未来不再需要人手工拖拽节点、配置大量分支：给 Agent一个目标，它就能自主规划、连续执行并根据结果修正路径。 另一种声音，来自实际业务现场：财务核对、权限审批、关键系统写入等动作必须有明确的处理规则；企业需要知道系统为什么这样执行、失败后如何处理，以及哪些决定必须由人来确认。

两种观察都揭示了一部分事实。模型自主规划确实扩大了 AI 能处理的任务范围；流程编排也确实需要摆脱“一切都靠人工拖节点”的高成本方式。但它们回答的是不同的问题。

需要分清楚：“如何把应用搭出来”，与“应用运行时如何做决定”，属于两个不同维度。

二、澄清几个概念：开发方式与执行方式不要混为一谈

低代码并不意味着只能构建固定流程；高代码也不意味着系统天然具备自主规划能力。如今，开发者可以用自然语言创建可视化工作流，也可以用画布编排具有工具调用和 Agent 节点的复杂应用。搭建方式可以越来越智能，关键业务中的执行约束仍然需要被明确表达。

再看经常一起出现的三个词：

对于规则清晰、执行错误代价较高的环节，Workflow 更容易显式设置条件、复核与异常处理；对于资料不完整、问题开放、任务路径难以事先穷举的环节，Agent 自主规划更能发挥优势。实际企业应用可以把两者串联起来。还应看到，即使是 Workflow，其中涉及大模型推理的节点也可能存在不确定性，仍然需要评测、监控和必要的人工确认。

三、ADP 的立场：稳定与灵活，企业都需要

腾讯云 ADP 持续服务企业级 Agent 落地，不要求企业在“流程可控”和“自主智能”之间二选一。

企业级 Agent 的价值最终发生在真实业务里。既要处理千变万化的需求，也要接入已有系统；既要提高任务完成效率，也要兼顾权限、可靠性、成本、审计与持续维护。单一的搭建或执行范式，无法覆盖所有场景。

1. 稳定可控：明确业务边界、关键节点与人工审批；让流程可调试、可回溯、可持续优化。
2. 灵活自主：通过自然语言构建、工具调用、Agentic Loop 与多 Agent 协作处理开放任务。
3. 长期服务：持续完善企业构建、评测、发布、权限管理和运行运营能力，承接已有资产。

围绕这一方向，腾讯云 ADP 提供标准 LLM+RAG、单工作流、Multi-Agent、Claw 等应用模式。智能工作台支持通过自然语言构建、修改与排查应用，也可以导入其他平台创建的工作流并转换为 ADP智能体应用；对于开放性的复杂任务，可以结合 Agent 自主规划与工具能力。更多企业级的权限配置、凭证复用、评测与发布管理，则支撑应用从“搭得出来”走向“长期稳定运行”。

腾讯云ADP更关注的是企业实际任务如何完成。 企业级 Agent 的务实落地，不必在自主规划与固定流程之间二选一。更合理的方式，是把两者组合到同一条业务链路中，让不同任务交给更合适的执行方式。

对于规则清晰、执行错误代价较高的环节，例如权限审批、金额计算、数据校验与业务系统写入，更适合通过 Workflow 显式编排执行步骤、条件分支、复核与异常处理，使关键业务流程更可控、可验证、可追溯。 对于资料不完整、问题开放、任务路径难以事先穷举的环节，例如复杂问题分析、非结构化资料处理与跨系统任务探索，则可以发挥 Claw Agent 自主规划、动态决策与工具调用的能力。

更进一步，腾讯云 ADP 支持 Claw 模式与 Workflow 模式的应用双向调用，两者可以互相作为工具：

• Claw应用调用 Workflow： Agent 自主拆解任务，在需要执行明确业务规则时，调用现有 Workflow 完成标准化操作。
• Workflow 调用 Claw： 在可控的主流程中，遇到需要开放式分析或动态探索的环节，调用 Claw Agent 处理，再回到既定流程继续执行。

通过这样的组合，企业可以将探索性交给 Agent，将关键规则沉淀为可复用的 Workflow，并结合必要的校验与人工复核，在实际业务中兼顾灵活性、执行可控性与成本可控性。

让智能负责探索，让流程保障执行。 这也是 ADP 面向企业真实业务需求，持续完善智能体构建与运行能力的务实方向。

了解详细的Claw与工作流双向互调，可以点击查看 ADP 4.0 Claw 模式的双向互调

四、从理念走向实践：让跨平台应用成果继续发挥价值

这种思路也体现在跨平台资产的承接上。企业里常常不是只有一个智能体平台：不同团队在不同工具中试验，逐步积累了提示词、工作流、知识配置、接口连接和业务经验。随着越来越多客户咨询：“选择腾讯云ADP之后，如何把企业内之前散落在各处的智能体，更便捷、高效地汇总到一个平台？”，我们意识到平台可以演进，但已经验证过的业务逻辑，值得被保留和复用。

ADP 希望提供一种更自然的迁移路径：把已有应用的结构、配置和业务要求，借助大模型的能力，通过ADP智能工作台，由平台协助理解并转换为ADP中可继续编辑和调试的智能体应用。这里所说的迁移，更接近对既有成果的“解析、转换与重建，甚至优化”，而不是简单地把所有外部文件原封不动导入。

演示说明

以下选取腾讯云元器，Dify，Coze等三个主流Agent平台样例（其他类似平台同样适用），举例说明跨平台思路适用于多种主流智能体搭建工具，不针对、评价或替代任何一家平台。实际导入能力受源平台版本、导出类型、文件结构及 ADP 当前能力支持范围影响。

一条思路，承接不同平台的应用资产

以三个不同来源的导出包为例，回答企业关心的一个核心问题：能否尽可能减少平台切换时的重复搭建工作，让原有流程和需求在 ADP 上继续迭代？

ADP跨平台迁移简单说涉及三个板块，已有应用资产（工作流、配置、说明等）→ ADP 智能工作台（解析、转换与重建）→ ADP 原生应用（编辑、调试、验证、发布）

第一步：整理来源应用与导出包

选择三个结构清晰、能够代表不同业务类型的应用。分别从原平台导出可用的智能体/工作流项目文件包。不同平台的导出格式可能不同，但底层原理基本相通。

第二步：交给ADP智能工作台理解与重建

将导出的项目文件导入到ADP智能工作台对话框（对于结构复杂或不属于直接支持格式的导出包，可提供可读的节点说明、配置和预期行为），让工作台辅助重建。演示通过多份来自不同平台的样例，展现一套相对统一的处理思路。

第三步：核对生成的原生应用

任务完成后，工作台右侧工作区可以直接展示搭建好的应用，检查是否形成可编辑的 ADP 工作流或应用草稿，核对分支条件、模型节点、提示词和工具调用等是否符合原设计。需要补齐的知识库、接口凭证、发布渠道等依赖，仍应逐项配置。

第四步：回归测试，确认后发布

使用原应用中的典型输入、边界案例和失败场景对照验证。重要的是关键事实、业务规则及操作结果符合预期，而不是生成式回答每个字完全一致。确认后再发布，保留必要的回退方案。这里，同样可以使用自然语言对话的方式，让工作台自行按照需求进行批量测试。

跨平台迁移演示画面

下方按演示素材提供顺序展示操作画面，便于对照实际迁移过程。

图示 · 上传来自三个平台的应用导出包，一句话发起迁移复刻

图示 · 平台理解识别各导出包的结构，确定 ADP 侧的搭建方案

图示 · 三个应用全部搭建完成并调通，附改动摘要与联调结果

图示 · 智能工作台内直接预览生成的应用：智能客服工作流（来自扣子）

图示 · 预览重建后的工作流画布：hotel_customer_service

图示 · 预览重建后的工作流画布：cthulhu_keeper（来自 Dify）

图示 · 预览重建后的 Claw 模式应用：绿植养护专家（来自腾讯元器，含 4 个子 Agent）

图示 · 批量调试：每个应用各跑 5 个常用用例，不满意之处用自然语言提出即可修改

图示 · 生成的是完整的智能体应用，可直接打开继续手工修改

注意：智能体转换成功，并不等于模型、知识库、插件、授权凭证与所有执行结果都已无损迁移。是否支持特定来源格式、多个包在同一任务中的处理方式，以及迁移完成度，应以实际迁移后运行验证为准。

更加复杂的50+节点的Coze 工作流应用，通过ADP智能工作台同样可以迁移成功，并且可以根据业务需求分析，模型进行选型重构和建议：

*注：此处主要为了演示重构 + 迁移过程，未对应用进行进一步调优，让模型同时进行了工作流1比1复刻 + Claw模式重构两种应用构建，在该场景下（涉及多轮优惠价格规则叠加计算的情况），也可看出，在计算规则清晰、有限、边界确定的场景中，相对更加稳健固定的工作流，能更好地避免把所有推理过程交给大模型而出现一些计算错误，导致购物金额的不准确，在一些严肃场景下，结合工作流特性也能更好满足业务实际需求。

五、没有现成应用？用自然语言直接构建

如果还没有已经生成过的应用，ADP 也支持在智能工作台通过自然语言直接构建智能体应用。

图示 · 通过自然语言直接构建智能体应用

搭建好的 ADP 智能体，还支持一键部署成带前后端的网页应用， 将智能体嵌入其中，直接对外提供服务。无论是迁移，还是新建，智能体构建和发布变得前所未有地丝滑。

图示 · 一键部署为嵌入 ADP 智能体的网页应用

腾讯云ADP 最近还打通了 WorkBuddy。 用户可以在 WorkBuddy 中通过 ADP 连接器（ADP CLI）完成 ADP 的应用搭建，快速将 WorkBuddy 上沉淀好的工作流或 SOP，搭建为 ADP 上 24 小时持续运营的远端智能体应用。

在WorkBuddy上使用ADP搭建应用的完整操作演示，可微信扫码查看：

六、迁移之后：不仅能继续用，还要能持续完善

对于企业而言，迁移不是终点。真正的价值是原有应用能够继续被理解、修改、评测、运营甚至优化：关键流程可以保留确定性执行，复杂任务可以按需引入 Agent 自主规划；现有业务系统通过连接器与工具接入，权限与凭证在平台内持续管理。

ADP智能工作台支持工作流编辑、应用排查和批量评测；企业可以在确认新应用行为符合预期后逐步切换业务流量。涉及审批、财务、交易或其他高风险系统操作时，仍应设置明确的权限与人工审核边界。

让已有成果延续，让智能进入真实业务。

这也是腾讯云ADP 对Agent时代的回应：技术会不断变化，企业却始终需要兼顾效率与秩序。从灵活构建到稳定执行，从跨平台资产承接到长期运营，腾讯云ADP会持续围绕企业真实需求完善产品能力与服务。

总结：在 ADP，让已有智能体继续成长

从已经验证的工作流或业务应用出发，通过导入、辅助重建与回归测试，在 ADP 上延续已有成果；再根据实际业务需求，逐步拓展到多 Agent 协作与企业级持续运营。

从应用构建到业务落地：ADP FDE 体系持续提供专业支撑

在实际应用过程中，企业级智能体要真正创造业务价值，还需要解决场景识别、系统与权限对接、效果验证、部署交付，以及上线后的持续运营等问题。

为此，腾讯云ADP 将实际项目经验沉淀为 FDE（前沿部署工程师）交付体系，并联合毕马威等十余家行业头部伙伴，共同推进企业级智能体方案共建与交付。

在人才培养方面，腾讯云已推出 ADP FDE 官方认证，面向合作伙伴工程师及个人开发者，覆盖 AI Agent 应用开发、场景分析、方案设计、项目交付及安全合规等能力。开发者可通过官方课程学习并参加认证考试，企业合作伙伴也可结合人才认证和项目实践参与 ADP 伙伴体系。

与此同时，ADP 已沉淀覆盖零售、制造、教育、金融、医疗五大行业的 25 个服务场景包，帮助企业结合自身需求，加快从应用搭建到业务落地的过程。

场景识别与方案设计 → 部署交付与效果验证 → 上线推广与持续运营

了解更多：ADP FDE 交付体系与生态伙伴实践｜FDE 官方认证、学习与报名指南

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FAQ

模型已经能自主规划，为什么企业还需要 Workflow？

审批、授权、预算校验及系统写入等环节需要明确边界、状态与复核；开放分析和探索性任务更适合 Agent 自主规划。企业可以把两者组合在一条业务链路里。

自然语言构建应用，意味着以后不需要画布了吗？

自然语言可以降低创建与修改门槛，但可视化结构仍有助于审查、调试、理解与维护。两种交互方式并不矛盾。