📝 本期播客简介

本期节目中，Mastra.ai 联合创始人、《Principles of AI Agents》作者 Sam Bhagwat 深入探讨了当前 AI 工程领域的核心辩论：智能体（Agents）与工作流（Workflows），我们应该如何选择？Sam 认为这并非一个“非此即彼”的问题，而是“两者兼得”的艺术。你将听到他对 OpenAI 和 LangChain 等行业巨头的犀利点评，为什么他认为基于图的API“有害”，以及他提出的“能力 vs 控制”核心框架。这不仅是一场技术思辨，更是一份面向所有 AI 构建者的实用指南，教你如何像搭乐高一样，通过组合智能体与工作流，构建出强大而可靠的 AI 应用。

⚙️ 本期嘉宾

Sam Bhagwat，Mastra.ai 联合创始人，前知名网站框架 Gatsby 的联合创始人，《Principles of AI Agents》一书的作者。他在 AI 工程领域拥有丰富的实践经验，致力于探索和推广更高效、更易于理解的 AI 应用构建模式。

🌟 精彩内容

🗣️ “千万别做‘那种人’”：为什么大模型厂商不该“说教”开发者

Sam 尖锐地批评了部分大模型厂商（点名OpenAI）试图定义开发“唯一正确方式”的傲慢姿态，并将其与十年前谷歌在 Web 开发领域的“说教”行为相提并论。他认为，平台方应该 fostering a healthy discussion，而不是将自己的偏好强加于整个生态，扼杀创新和多样性。

“我这里会点名 OpenAI——就是，千万别做‘那种人’。我来解释一下在这个语境下‘那种人’指的是什么。就是那种总认为自己，而且只有自己，才懂开发的唯一正确方式的人。”

🕸️ “看到图和节点就PTSD”：为什么说基于图的 API 是有害的

凭借在 Gatsby 使用 GraphQL 的亲身“创伤”经历，Sam 提出，要求开发者为了构建工作流而去学习图论的框架（点名LangChain）是“有害的”。他主张代码的可读性至关重要，尤其是在团队协作中。一个好的工作流语法应该是自上而下、清晰易懂的，而不是迫使开发者在节点和边之间“连线”。

“每当我看到类似这样的 API，就会有种‘创伤后应激障碍’的感觉。我认为，你不应该为了写工作流、构建生产应用，而去专门学习图论。”

⚖️ 智能体 vs 工作流：一个“能力”与“控制”的权衡游戏

Sam 提出了理解两者的核心框架：智能体提供“能力”（Power），拥有强大的灵活性和非确定性；而工作流提供“控制”（Control），保证了过程的可追溯性和可靠性。真正的艺术在于权衡，在应用的不同部分策略性地选择和融合两者，而不是将它们对立起来。

“说到底，这就是一个权衡。你要么选择‘能力’（power），要么选择‘控制’（control）。你可以决定在哪些部分你想要强大的能力，在哪些部分你想要精确的控制。”

🧩 真正的魔法：如何像搭乐高一样组合智能体和工作流

真正的力量来自于组合。Sam 展示了多种强大的设计模式：一个智能体可以是一个步骤，一个工作流可以是一个工具；反之亦然。例如，通过“智能体主管模型”，让一个主管智能体调用其他专才智能体；或者将复杂的工作流打包成一个工具，交给智能体去决策。掌握这些简单的基本单元及其组合方式，就能快速构建出复杂的系统。

“真正的魔法，发生在你把这些东西组合在一起的时候。……基本单元很简单，但是一旦我们掌握了它们的组合方式，我们就能跑得非常快。”

🛠️ “如果它能用，那就是对的”：在AI新领域，实践比理论更重要

在问答环节，面对“我的智能体虽然工具很多，但运行得很好”的提问，Sam 强调 AI 工程是一个实践远超理论的新领域。如果你的方法在实践中有效，那它就是正确的，即使它不符合某些“理论”。构建者应该相信自己的实践，因为理论本身可能才是错的。

“我们更多的是一个实践社区，而不是一个理论社区。如果你的智能体能按你的需求工作，那就用它。如果它理论上不‘正确’，那很可能意味着理论是错的，而不是你的实践。”

🌐 播客信息补充

翻译克隆自：Agents vs Workflows: Why Not Both? — Sam Bhagwat, Mastra.ai

本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的

使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺

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