最近将智能体嵌入到产品中，面临一个技术选型问题，我发现有几种，iflow cli这类，可以通过acp整合进去，langchain框架和扣子平台也是一种选择。
我发现两者的工作流有不同的含义，iflow cli的工作流是一份说明书。langchain，扣子之类的则是一套编排的的固定的流程。iflow cli的工作流执行起来具有一定的随机性，langchain的工作流则非常固定。
很明显iflow cli这种产品的工作流更为灵活，可塑性更强，我认为这是趋势。不知道大家的意见怎么样？
机械化的工作流实现好了肯定效率更高，可预期性更稳定，但是想真的做好就太难了，支配人力的业务流程容易死板僵化反而降低效率。
LangChain 立意真的是非常好，只是地气接得不好，乱糟糟的。 它初期贡献了思考链等概念也非常重要，变成了高价值的模型内置能力了。 我觉得做研究是有很多场景很值得去用，放到生产里面，还是算了，过于前沿，不便实用。
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是的，机械化的工作流可预期强。
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不过像扣子这种搭建工作流的方式不是一种有未来的工作范式，正确的打开方式应该是：派任务->AI自动探索规划->交付成果。同时能自动积累沉淀为技能，这才是AGI的模样。
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是的，而且单 agent 的头脑关注点（可能是目前的注意力机制限制）不能太杂，杂了就容易精神错乱，至少是认知效率滑坡，需要多 agent 承载不同领域的认知和关注点，跨领域相互探讨共同推进整体任务，才能有效解决复杂问题。
iflow已经是完整的产品了，langchain那种还是一个框架，还需要开发者用它来开发一个完整的产品的
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