我希望用最直白的方式，让大家理解这四种常见的模式，并且真实商业落地和你想的可能完全相反。
模式讲解
第一种，工作流LLM
这种方式最直观，就是在你原有的工作流上插入Agent，替换掉原来代码做不了，必须人做的事请，你可以想象一条流水线上原来有三个工人，现在变成了三个机器人。
第二种，RAG
这种可能不算一种模式，更多的算一种手段，承接上面的流水线，这三个机器人有些内容是不知道的，所以你需要给他一个工作手册，让机器人自己去查这个工作手册，这个工作手册就是RAG的资料库，查工作手册的内容就是RAG
第三种，AI Agent
还以流水线为例，这个时候，我不需要三个机器人了，我只需要一个机器人。而且我只要告诉他流水线今天生产什么，他就完全理解，自己去调整产险，更新物流，控制产线生产，给到你最终的产品。好的，你有了一个负责的厂长，还能自己生产。
第四种，Agentic AI
承接流水线，继上面你有了一个AI Agent（一个厂长）之后，你又开发了一个AI AGent负责销售，一个AI Agent负责采购等等等，这些AI Agent互相通信，组成了一个团队，这就是Agentic AI，对你来说，作者简介赚钱即可。
商业落地
当你听到第四种的时候是不是觉得牛逼极了。但现实是，真实商业落地最多的是第一种。
其实所有问题根本原因就是“大模型不确定性”
抛开上面设计模式，我们先来回顾下，目前你能用到的大模型，大部分属于对话式，不管是生文、生图、生声音、生视频等等吧，这种方式其实就是第四种的垂直变体，非常强大，非常吸睛，但是有一个问题，你生成的内容永远是模糊的，永远不是和你的真实需求100%匹配的，这就是大模型的不确定性。
所以在类似于上面提到的生文、生图、生声音、生视频这些领域，非常好，因为本来这些领域就没有对错的判断，只有主观的好坏。但是在真实的商业世界里面，这种“模糊”是不允许的，你不可能算100笔账，其中就有一笔错的，罗列100个数据，其中有一个数据变了一个数字（真实经历），这种“模糊”会产生很多惊喜，但是在真实的企业、事业单位、政府等等的项目落地中，这种“模糊”是要了命的问题，一次也不行。
所以，一个反直觉的现实是“大模型用的越少，越是好的Agent”。
真实案例
A公司服务很多中小企业，需要月底之前收集各个公司上传来的数据，入库进行后续的操作。这里存在的问题是，A公司服务的企业仅仅是在一个微信群里，A公司的客户大部分是传统行业，他们不可能为了A公司去熟悉一个系统或者学习一个流程，因为A公司不做，多是的BCDEF公司在等着，所以对于客户来说，最简单的方式，就是将文件扔到微信群，A公司的人自己手动处理，并且注意，各个公司虽然都提供数据，但是模版和样式也并不相同。
A公司存在的问题：
A公司是没有谈判筹码的，不可能让客户做任何改变，所以要解决的是A公司内部的问题。
目前的问题是，因为客户给的数据格式不同、提交的时间不同，所以最少需要一个人，月底前几天，只做一件事，在群里等客户的文件，收到后人工打开文件、整理数据、录入系统。并且这个操作涉及大量数据的复制粘贴，仍然存在人工错误问题。
这是典型的，没有技术含量，但是还需要一个人的岗位。
各位也可以考虑下，自己公司是不是存在大量这样的岗位。
Agent落地解决方案：
所以对于这种场景，对A公司来说最优化的解决方案：
1、存在一个系统定时扫描微信群，获取最新的用户数据
2、根据发送用户的名称，对应上内部系统对应的公司名称，绑定数据和公司关系
3、自动解读文件，梳理出符合内部系统需求的数据
4、调用内部系统接口，录入数据
5、每月最后一天，自动统计还未上传数据客户，自动微信提醒
6、月底最后一天，整理工作统计，发送给公司内部管理者，线下对接可能存在问题的客户
这一套走下来，这个需求场景不再需要人的参与，既解放了人，不再进行无聊的重复操作，又极大地提高了数据的准确性，几乎100%。
技术分析：
确定了落地方案，我们再来讨论技术实现
1、读取电脑版微信中的信息，这个不算难事，并且电脑端的文件是保存在你自己电脑的，所以可以直接获取.
2、调用内部接口，上传数据，代码实现
3、统计数据，代码实现
4、发送微信信息，代码实现
5、对应用户名称和公司，代码实现
所以分析来分析去，只有一个读取数据和解析数据是需要借助大模型的，那这里就是一个Agent，为什么这里代码不能实现呢？因为不规则，没有确定边界。所有原来代码实现的大前提是确认流程、确认规则，不管你有多少流程，多少规则，他都是个有限元问题。
但在这一步，规则不同、时间不同，只有大模型能解决这种模糊的无限元问题。
在这一步，Agent接收传入文件，解析文件数据，根据我们的规则梳理出统一的数据格式，直接调用接口上传。当然在这里面处理解析数据外，还存在一个数据验证，和一个验证的Agent需要保证数据的准确性。
所以，纵观整个过程，其实几乎不涉及到什么艰深的算法问题，有的更多的是需求分析、任务拆解、Agent原子化的思考过程。