企业官网建设流程全解析

江淮网站开发,网站历史快照,免费网络游戏排行榜前十名,煤矿建设工程质量监督总站网站文章目录 引言概念纠正目前的两大发展方向Workflow模式(工作流)运行机制后端视角类比适用场景 Agentic 模式 (智能体 / 自主模式)运行机制#xff1a;Loop (循环)后端视角类比适用场景 AgentScope java 和 Spring AI Alibaba的区别总结 引言 Spring AI Alibaba 和 Agent Scop…文章目录引言概念纠正目前的两大发展方向Workflow模式(工作流)运行机制后端视角类比适用场景Agentic 模式 (智能体 / 自主模式)运行机制Loop (循环)后端视角类比适用场景AgentScope java 和 Spring AI Alibaba的区别总结引言Spring AI Alibaba 和 Agent Scope虽然都出自阿里巴巴但它们的核心设计理念、适用场景以及对“Agent智能体”的定义有本质的区别。那我们怎么根据自己的场景来选择不同的框架呢今天就来讲讲这两者适用的不同场景与相关概念坐稳扶好概念纠正有些人总是认为chatbot(ChatGPT、DeepSeek等)就是Agent其实是错误的。Agent LLM(大脑) Memory(记忆) Planning(规划) Tool calling(工具调用)专业的agent能帮你解决专业领域的问题自主纠错自主解决。目前的两大发展方向无论是什么AI框架都几乎是这两种发展方向中的一种第一种是workflow(工作流)第二种是Agentic(智能体自主模式)。但有趣的是现在的框架发展虽然大体是其中的一种但是内部的东西正在朝着两种范式融合走。因为纯粹的 Agent 太不可控纯粹的 Workflow 太死板现在行业正在往中间走出现了一个新词叫Flow Engineering (流程工程)。目前的最佳实践是“外层是 Workflow节点是 Agent”或者“大局可控局部自主”接下来我们就来讲讲两种模式有什么不同吧Workflow模式(工作流)这种模式认为LLM 是一个不可靠的“函数”我们需要用可靠的代码结构把它“框”住。它不相信 AI 的自主规划能力而是相信人类工程师的架构设计能力。运行机制结构显式定义A - B - C的路径。控制权100% 在代码侧。你开发者决定何时调用 LLMPrompt 是什么输出怎么解析解析失败怎么重试。典型模式Prompt Chaining (提示词链)Step 1 的输出作为 Step 2 的输入。Router (路由)先用一个小模型分类是“退款”还是“咨询”然后if-else走到不同的处理链路。Parallelization (并行)同时让 LLM 翻译成 3 种语言最后聚合结果。后端视角类比Java: 就像CompletableFuture的编排或者 Spring Cloud Data Flow。Go: 就像通过 Channel 串联的一组 Goroutine Pipeline。特点幂等性高、延迟低、可测试。你写个单元测试输入 A 必然得到 B或者误差在可控范围内。适用场景RAG检索增强生成搜索 - 排序 - 生成。路径极其固定。实体提取 / 结构化数据处理从 PDF 提取发票金额。高风险业务金融风控、医疗建议必须有人类定义的 CheckpointAgentic 模式 (智能体 / 自主模式)核心理念Cognitive Architecture (认知架构)这种模式认为LLM 是一个“大脑”我们应该给它工具和目标让它自己找路。它容忍过程的不确定性以换取解决复杂、未知问题的能力。运行机制Loop (循环)结构While(任务未完成) { 观察 - 思考 - 行动 }。控制权在 LLM 侧。系统只给一个目标“帮我写个贪吃蛇游戏”LLM 自主决定是先写代码还是先查库还是先修复报错。核心范式ReAct (Reason Act)推理和行动交替进行。Reflection (反思)做完了自己检查一遍“我有 Bug 吗有的话重写”。Multi-Agent (多智能体)模拟人类组织Role A (产品经理) - Role B (程序员) - Role C (测试)。后端视角类比架构事件驱动架构 (EDA) 消息总线。这更像是微服务编舞 (Choreography)服务之间通过 Topic 交互没有中心化的上帝视角控制流程。Go: 就像一个死循环的select根据不同的信号动态决定执行哪个case。特点上限极高下限极低。它可能写出惊世骇俗的代码也可能在一个死循环里空转烧钱直到 Token 耗尽。适用场景开放式任务“调研一下现在的 AI 市场竞品并写份报告”。没法写死步骤因为搜索结果是不确定的代码生成与自动修复Devin 类产品。复杂仿真模拟经济系统、游戏 NPCAgentScope java 和 Spring AI Alibaba的区别简单来说两者的核心设计理念和擅长领域不同。AgentScope Java是一个原生为 Agentic 范式设计的框架。它的核心是 “Agent”旨在帮助你构建以 Agent 为中心、具备自主思考和行动能力的智能应用。Spring AI Alibaba更侧重于 Workflow 编排。它以 Spring AI 生态和图Graph思想为基础擅长将 AI 能力作为工具融入到预定义的工作流中。简单来说就是分业务场景选用不同的框架如果你追求稳定、流程可控希望AI根据编排的工作流来作业场景是RAG、智能客服、辅助工具等等那就选择Spring AI Alibaba。简单编排可以使用Agent FrameWork复杂编排可以使用更加底层的Graph。如果你追求自主、多角色博弈希望AI可以更加自主的来决定如何完成要求场景是做类似Manus、虚拟团队等那就可以选择Agent Scope。特性Spring AI AlibabaAgent Scope核心理念Workflow-Centric (工作流为中心)Agent-Centric (智能体为中心)控制权开发者掌握控制权。你定义好流程图GraphAI 在节点内执行任务。模型掌握部分控制权。AI 根据 ReAct 范式自主决定下一步调用什么工具或联系哪个 Agent。通信模式传统的服务调用、Event-Driven。消息驱动 (Message-Passing)。类似 Actor 模型Agent 之间互发消息。技术栈纯 Java(基于 Spring Boot 生态)。Python (主打)Java 版本。最强项集成企业现有业务、RAG检索增强、确定性高的任务编排。多智能体协作Multi-Agent、复杂仿真模拟、容错与自我修正。但是值得注意的是并不是选择了Spring AI Alibaba就不能使用ReAct Agent等相反该有的全部都有后面Spring AI Alibaba还会引入Agent Scope来提高A2A能力。总结两个框架有相似之处但是侧重点和设计思想都有不同可以根据自己的业务场景来进行选择。如果你觉得这篇文章给你带来了不错的体感那就点赞 收藏 关注吧这是我更新的最大动力。