Chain和Agent这两个概念，虽然都属于工作流的一部分，但设计理念大相径庭。

当你开发的项目需要利用到多跳推理，或者必须从外界获取信息时，选择Agent往往能让你的系统变得更加智能化，并且有更好的灵活性。

想象一下工厂里的装配线，原材料进入后依次经过焊接、喷漆等工序，最终变成成品。

这便是Chain的基本特征：流程固定且执行结果可预测。

你可以将多个这样的链条组合起来，构建出pipeline。

假设有一个机器人，只需问它：“图灵是谁？”这个机器人会自动去利用工具查资料，整理答案并反馈给你。全过程由LLM推理控制，并非设定好的步骤。

这就是Agent的特征：流程灵活变化、依赖工具支持、并且能够循环迭代直至达成目标。

控制权方面，前者由开发者掌控，后者则交给了LLM；

执行路径上，前者是静态的，后者则是动态调整的；

在是否需要额外工具的问题上，前者不一定，后者几乎总是需要；

调试难度上，前者相对容易。

根据任务性质的不同，我们应当合理选择使用哪种模式。

路径清晰、逻辑固定的业务需求，推荐采用Chain；需要探索新知、频繁访问外部数据，或是需要多次推理时，更适合采用Agent。

当然，最理想的状态是将两者结合起来使用 ：）

那么问题来了，你觉得自己的下一个AI项目更适合用哪种方式实现呢？

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