راهنمای انتخاب بین Workflow و Agent برای پروژه‌های هوش مصنوعی

در عصر پرشتاب هوش مصنوعی، مفاهیمی همچون «جریان کاری هوشمند» (AI Workflow) و «عامل هوشمند» (AI Agent) بیش از هر زمان دیگری بر سر زبان‌ها افتاده‌اند. هر یک از این رویکردها، دریچه‌ای تازه به دنیای خودکارسازی و تصمیم‌گیری باز می‌کند و مزایا و قابلیت‌های منحصربه‌فردی را به همراه دارد. اما پرسش کلیدی اینجاست: کدام‌یک انتخاب بهتری برای پروژه شماست؟ در این مطلب، با نگاهی دقیق و کاربردی، این دو جهان را کنار هم می‌گذاریم و بررسی می‌کنیم که در چه موارد کاربردی استفاده از هرکدام می‌تواند شما را به هدف نزدیک‌تر کند.

AI Workflow چیست؟

به زبان ساده، یک Workflow یا جریان کاری، مجموعه‌ای از مراحل از پیش تعیین‌شده است که به‌صورت خطی اجرا می‌شود. هر مرحله دقیقا مشخص است و ورودی‌ها و خروجی‌ها از قبل معلوم هستند.

📌مثال:
فرض کنید می‌خواهید اطلاعات کلیدی یک فاکتور PDF را استخراج کرده و در پایگاه داده ذخیره کنید. جریان کاری شما ممکن است به این صورت باشد:

1. دریافت فایل PDF

2. استخراج اطلاعات (مثلا با کمک مدل زبانی بزرگ مانند GPT)

3. انجام محاسبات جانبی (مثلا محاسبه مبلغ نهایی با مالیات)

4. ذخیره‌سازی داده‌ها در پایگاه داده یا ارسال آن به کانال  Slack

در این مثال، حتی اگر از هوش مصنوعی در یک یا چند مرحله استفاده شود، باز هم کنترل کامل فرآیند در اختیار شماست و هیچ تغییری خارج از برنامه اتفاق نمی‌افتد.

AI Agent چیست؟

برخلاف  Workflow، یک Agent یا عامل هوشمند خودمختار است. شما به عامل هوشمند ابزارها و دسترسی‌هایی می‌دهید و او براساس ورودی دریافتی تصمیم می‌گیرد چگونه آن‌ها را برای انجام یک کار ترکیب و استفاده کند.

📌مثال:
یک Agent پیام دریافتی از یک کاربر در Slack را دریافت می‌کند. در پیام لینکی وجود دارد. Agent بررسی می‌کند که برای پردازش این لینک چه ابزارهایی در اختیار دارد:

• ابزار جستجوی وب

• ابزار استخراج محتوا از سایت

• ابزار خلاصه‌سازی متن

سپس تصمیم می‌گیرد کدام ابزارها را چگونه استفاده کند تا بهترین پاسخ را به کاربر بدهد.

شاید بدون اینکه بدانید، پیش از این با عامل‌های هوشمند تعامل داشته‌اید. ChatGPT، Google Gemini، Grok و Claude همه نمونه‌هایی از این عامل‌ها هستند. این چت‌بات‌ها صرفاً پاسخ‌دهنده‌های ساده نیستند؛ بلکه ساختاری عامل‌محور دارند که می‌توانند بسته به ورودی شما، ابزارهای مختلفی را فعال و از آن‌ها استفاده کنند.

به عنوان مثال، اگر از ChatGPT بپرسید:
"چه مدل‌های هوش مصنوعی جدیدی در دو هفته گذشته معرفی شده‌اند؟"
این سامانه برای یافتن پاسخ مناسب، از ابزار «جست‌وجو در وب» که توسط OpenAI به آن اضافه شده استفاده می‌کند. در پشت‌صحنه، ChatGPT از این ابزار برای تکمیل درخواست شما بهره می‌گیرد؛ دقیقاً همان چیزی که یک عامل هوشمند انجام می‌دهد.

✨ نکته مهم: برخلاف تصور رایج، یک مدل زبانی مانند GPT به‌تنهایی قادر نیست هیچ‌گونه عملیات اجرایی را مستقیماً انجام دهد. این مدل‌ها صرفاً نقش مغز متفکر سیستم را ایفا می‌کنند و وظیفه آن‌ها محدود به برنامه‌ریزی، تصمیم‌گیری و تولید دستورالعمل‌ها است. به بیان دیگر، GPT یا سایر مدل‌های مشابه نمی‌توانند فایل‌ها را باز کنند، داده‌ها را در پایگاه داده ذخیره کنند یا حتی یک ایمیل ارسال کنند. آن‌ها فقط تعیین می‌کنند چه کارهایی باید انجام شود و چه ابزارهایی برای انجام آن‌ها لازم است. این ابزارها که توسعه‌دهنده از قبل در اختیار مدل قرار داده است (مثل APIها یا توابع کمکی)، توسط خود مدل فراخوانی می‌شوند و کارهای واقعی را انجام می‌دهند. بنابراین، مدل زبانی در واقع یک مغز است که دست و پا ندارد و برای عمل کردن به بدنه‌ای از ابزارها و توابع وابسته است.

 تفاوت‌های Workflow و  Agent

میزان کنترل توسعه دهنده

AI Workflow: بسیار زیاد (مراحل ثابت و قابل پیش‌بینی)

AI Agent: متوسط یا کم (عامل تصمیم‌گیری می‌کند)

ورودی/خروجی

AI Workflow: شناخته‌شده و مشخص

AI Agent: ممکن است ناشناخته یا متغیر باشد

مورد کاربرد مناسب

AI Workflow: کارهای تکراری و با چارچوب مشخص

AI Agent: کارهای پویا و با ورودی‌های متنوع

نمونه کاربرد

AI Workflow: پردازش فاکتورهای دریافتی

AI Agent: پاسخگویی به سوالات مشتریان

Workflow برای وظایف با مسیر روشن عالی است.

Agent برای شرایطی که نمی‌دانید ورودی بعدی چیست یا چگونه باید پاسخ دهید، بهترین گزینه است.

این تمایز کلیدی است؛ چراکه در بسیاری از کاربردهای عملی، نمی‌توان از قبل تمام مسیرهای ممکن را پیش‌بینی کرد. عامل‌های هوشمند با توانایی استفاده از ابزارها و تصمیم‌گیری بر اساس زمینه، انعطاف‌پذیری لازم را فراهم می‌کنند.

آنچه ChatGPT را به یک عامل تبدیل می‌کند و نه صرفاً یک جریان کاری، انعطاف‌پذیری آن است. توسعه‌دهندگان OpenAI نمی‌توانند از قبل بدانند که هر کاربر چه سوالی خواهد پرسید و چه مسیری را طی خواهد کرد. بنابراین، به‌جای تعریف یک توالی گام‌به‌گام ثابت (workflow)، سامانه‌ای طراحی کرده‌اند که بر اساس ورودی‌ها می‌تواند ابزارهای مناسب را انتخاب کرده و خروجی دلخواه را ارائه دهد.

کدام یک بهتر است؟

هیچ‌کدام لزوماً بهتر از دیگری نیستند؛ بلکه هرکدام برای سناریوهای متفاوت طراحی شده‌اند. در پروژه‌های واقعی:

• اگر وظیفه‌ای گام‌به‌گام و قابل پیش‌بینی دارید، یک AI Workflow ایجاد کنید.

• اگر نیاز به انعطاف‌پذیری و تصمیم‌گیری خودکار دارید، از AI Agent بهره بگیرید.

• و اگر پروژه پیچیده‌ای دارید، می‌توانید هر دو را با هم ترکیب کنید.

جمع‌بندی

AI Workflow و AI Agent دو ستون اصلی در معماری‌های نوین هوش مصنوعی هستند که هر یک نقش منحصربه‌فردی در حل مسائل پیچیده ایفا می‌کنند. جریان‌های کاری (Workflows) با توالی دقیق و از پیش‌تعریف‌شده‌ای از مراحل، برای انجام وظایف تکرارشونده و ساختارمند طراحی شده‌اند. در مقابل، عامل‌های هوشمند (Agents) با انعطاف‌پذیری بالا می‌توانند بسته به ورودی‌ها و شرایط محیط، مسیرهای متفاوتی را انتخاب کنند و ابزارهای گوناگون را به‌طور پویا به‌کار گیرند.

درک تفاوت‌ها و هم‌پوشانی‌های این دو رویکرد، نه‌تنها به شما کمک می‌کند تا راه‌حل‌های خلاقانه‌تر و هوشمندانه‌تری طراحی کنید، بلکه مسیر موفقیت پروژه‌های پیچیده را هموار می‌سازد. با ترکیب این دو ابزار قدرتمند، می‌توان سیستم‌هایی ساخت که هم قابلیت پیش‌بینی‌پذیری جریان‌های کاری را دارند و هم انعطاف‌پذیری عامل‌های هوشمند را، تا پاسخگوی نیازهای متغیر و پویا در دنیای واقعی باشند.