تفاوت AI Workflow و AI Agent چیست؟ (راهنمای انتخاب بهترین راهکار اتوماسیون AI)

AI Workflow (ورک‌فلو هوش مصنوعی) و AI Agent (ایجنت هوش مصنوعی)، هر دو می‌توانند با خودکارسازی کارها، بسیاری از فرایندها را سریع‌تر، دقیق‌تر و کم‌هزینه‌تر پیش ببرند، اما ساختار، کاربرد و سطح هوشمندی‌شان کاملاً با هم فرق دارد.

در این مقاله، تفاوت این دو رویکرد را خیلی شفاف توضیح می‌دهیم و کمک می‌کنیم بفهمید برای کسب‌وکار شما کدام مناسب‌تر است و چطور می‌توانید بهترین گزینه اتوماسیون مبتنی بر AI را انتخاب کنید.

AI Workflow چیست؟

گردش کاری یا ورک‌فلو هوش مصنوعی (AI Workflow) شبیه یک رسپی یا دستور پخت از پیش‌تعریف‌شده است؛ مجموعه‌ای از مراحل مشخص و ثابت که باید به ترتیب اجرا شوند تا یک نتیجه مشخص تولید شود.

این نوع اتوماسیون برای کارهای تکراری مناسب است که ساختارشان تغییر نمی‌کند و فرآیند آن‌ها قابل پیش‌بینی است. چرا؟ چون برخلاف ایجنت‌های هوش مصنوعی، workflowها اختیار و قدرت تصمیم‌گیری ندارند و همۀ رفتارهایشان مطابق ساختاری است که شما تعریف می‌کنید.

مثال‌هایی از ورک‌فلو هوش مصنوعی

ورک‌فلوهای مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند در بخش‌های مختلف یک کسب‌وکار به کار گرفته شوند و بسیاری از فرایندهای وقت‌گیر را سریع‌تر و دقیق‌تر انجام دهند. در ادامه چند نمونه کاربرد رایج آن‌ها را مرور می‌کنیم:

• فرایند استخدام و بررسی رزومه‌ها: یک ورک‌فلو طراحی‌شده به شکل اصولی می‌تواند حجم زیادی از رزومه‌ها را اسکن کند، داده‌های مهم را استخراج کند و در نهایت، بهترین کاندیداها را به تیم منابع انسانی معرفی کند.
• تنظیم قرارداد و آنبوردینگ:‌ پس از استخدام یک نیروی جدید، ورک‌فلوهای اختصاصی می‌توانند مراحل مختلف آنبوردینگ و تهیه قراردادها را به‌صورت شخصی‌سازی‌شده و مطابق نیاز همان فرد انجام دهند.
• گزارش‌گیری خودکار: ورک‌فلوهای مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند انواع ورودی‌ها مانند داده‌های خام یا بازخوردها را تحلیل کنند و خروجی را در قالب گزارش‌های دقیق و قابل استفاده ارائه دهند.
• صدور فاکتور: می‌توان یک ورک‌فلو ساخت که اطلاعات سفارش‌ها را دریافت کند و بر اساس همان داده‌ها، فاکتور دقیقی به‌صورت خودکار صادر کند.
• مدیریت پشتیبانی و تیکت‌ها: ورک‌فلوها می‌توانند اطلاعات مربوط به درخواست کاربران را استخراج کنند، تیکت‌ها را دسته‌بندی کنند، هر مورد را به واحد مناسب ارجاع دهند و حتی به درخواست‌های تکراری به‌طور خودکار پاسخ دهند.
• پردازش انواع محتوا: ورک‌فلوهای هوش مصنوعی می‌توانند انواع فایل‌های متنی یا محتوایی را بررسی کنند و خروجی خلاصه، دسته‌بندی‌شده یا ساختارمند در اختیار تیم‌ها قرار دهند.
• اتوماسیون مارکتینگ و فروش: در مارکتینگ، یک ورک‌فلو می‌تواند داده‌های مشتریان را تحلیل کند، مخاطبان را بر اساس رفتارشان دسته‌بندی کند و برای هر گروه پیام اختصاصی و شخصی‌سازی‌شده تولید کند.

ایجنت هوش مصنوعی چیست؟

حالا ایجینت هوش مصنوعی چیست؟

Agentها مثل دستیارهای هوشمندی هستند که حتی در برابر کارهای جدید و غیر قابل‌ پیش‌بینی، توانایی تصمیم‌گیری، فکر کردن و اقدام دارند. به زبان ساده‌تر:

ایجنت‌ها وضعیت لحظه‌ای را با دقت آنالیز می‌کنند و بسته به شرایط، تصمیم می‌گیرند که بهتر است چه کاری را انجام دهند؛ بعد هم اجرای درست آن اقدام را مرحله‌بندی می‌کنند تا به بهترین نتیجۀ ممکن برسند.

با این تعاریف، می‌توانیم بگوییم:

ایجنت‌ها به محیطی که در آن فعالیت می‌کنند تسلط دارند و انعطاف‌پذیری بالای آن‌ها باعث می‌شود برای اجرای تسک‌های پیچیده و منتوع بهترین انتخاب باشند.

مثال‌هایی از ایجنت هوش مصنوعی

این‌ها هم برخی از رایج‌ترین کاربردهای ایجنت‌های هوش مصنوعی هستند که گره از مشکلات زیادی باز می‌کنند:

• تحقیق و جست‌وجو: ایجنت می‌تواند برای کندوکاو منابع در وب به کار گرفته شود و بعد از خلاصه‌سازی اطلاعات جمع‌آوری‌شده، آن را به‌شکل مناسب در اختیار کاربر قرار دهد.
• پشتیبانی حرفه‌ای و کاملاً اتوماتیک: چت‌بات‌های امروزی علاوه‌بر پاسخگویی به سؤالات، توانایی اقدام براساس نیاز مخاطب را هم دارند.
• تجزیه‌وتحلیل داده‌ها: ایجنت‌های برخوردار از هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های خام را تفسیر کرده و تصمیم بگیرند در چه زمانی با اجرای محاسبات درست، به‌شکل صحیح از آن‌ها نتیجه‌گیری کنند.

نکته: هر سیستم هوشمندی که بتواند تصمیم بگیرد در یک موقعیت به‌خصوص از ابزاری ویژه استفاده کند، نوعی AI Agent به حساب می‌آید.

حالا که متوجه تفاوت AI workflow و AI agent شدید، بیایید یک مقایسه بین این دو داشته باشیم.

مقایسه Workflowها و Agentها

اول این جدول را ببینید تا بعد جلوتر برویم و هر مورد تفاوت را به‌شکلی موشکافانه‌تر بررسی کنیم:

تفاوت AI Workflow و AI Agent از نظر میزان خودمختاری (Autonomy)

اصلی‌ترین تفاوت AI workflow با AI agent در این است که ورک‌فلوها هیچ اختیار مستقلی ندارند، اما اساس کار ایجنت‌ها بر خودمختاری و تصمیم‌گیری مستقل بنا شده است.

همان‌طور که بالاتر هم توضیح دادیم، ورک‌فلوها طوری طراحی می‌شوند که بتوانند با پیروی از یک سری قواعد از قبل مشخص‌شده، وظایف تکراری و ساده‌تر را بر عهده بگیرند و وقت نیروی انسانی را برای کارهای حساس‌تر خالی کنند.

از آن طرف، ایجنت‌ها کاملاً خودمختار هستند و برای این طراحی می‌شوند که بتوانند موقعیت‌های مختلف را سنجیده و براساس نتیجه‌ای که گرفته‌اند، تصمیم بگیرند چه کاری را انجام دهند. بدون اینکه قبلاً کاربری برای آن‌ها تعریف کرده باشد که از چه مسیری پیش بروند و دقیقاً چه اقداماتی را اجرا کنند.

تفاوت AI Workflow و AI Agent از نظر سطح پیچیدگی

دیگر تفاوت AI workflow و AI agent این است که ورک‌فلو هوش مصنوعی می‌تواند وظایف ساده و نهایتاً کمی پیچیده را مدیریت کند؛ ولی از آن طرف، AI Agent توانایی رسیدگی به وظایف پیچیده‌تر را هم دارد! چرا؟

چون ورک‌فلوها از یک سری قواعد از پیش تعیین‌شده پیروی می‌کنند و اگر تسک مد نظر قوانین مشخصی داشته و تمام فرایندش قابل پیش‌بینی باشد، ورک‌فلو هم می‌تواند بدون مشکل خاصی، بی‌نیاز از دخالت نیروی انسانی، کار را به‌صورت کاملاً خودکار پیش ببرد.

ایجنت‌های هوشمند به ‌‌لطف توانایی استدلال و تطابق پیدا کردن با وضعیت‌های مختلف، امکان تصمیم‌گیری براساس شرایط لحظه‌ای را دارند و این یعنی امکان پردازش ورودی‌های غیرمنتظره با کمترین درصد خطای ممکن؛ بنابراین می‌توانیم بگوییم:

ایجنت‌ها انعطاف‌پذیری خیلی بیشتری دارند، اما خب در عوض مدیریت آن‌ها و تست و پیش‌بینی عملکردشان هم سخت‌تر است.

تفاوت AI Workflow و AI Agent از نظر توانایی تصمیم‌گیری

همان‌طور که توضیح دادیم، AI Workflow تقریباً هیچ‌گونه قدرت تصمیم‌گیری‌ای ندارد و فقط از دستوراتی که برایش تعیین شده‌ پیروی می‌کند.

در آن سمت ترازوی مقایسه، ایجنت‌ها سازوکار کاملاً متفاوتی دارند. آن‌ها می‌توانند استدلال کنند و بسته به شرایط خاص در هر موقعیت، بعد از تعیین ابزار مناسب برای کار، تصمیم می‌گیرند باید چه اقداماتی را انجام دهند؛ این یعنی آن‌ها می‌توانند کارهایی را انجام دهند که لزوماً از قبل برای آن‌ها تعریف نشده‌اند.

تفاوت AI Workflow و AI Agent از نظر قابلیت یادگیری/حافظه

برخلاف ایجنت‌ها که می‌توانند وضعیت کلی را در حافظۀ خود ذخیره کنند و تعاملات قبلی را به یاد بیاورند، ورک‌فلوها قرار نیست از اتفاقات قبلی درس بگیرند و در نتیجه، امکان بهبود عملکرد خود را نخواهند داشت!

در واقع، ورک‌فلوها همیشه یک سری کار به‌خصوص را انجام می‌دهند، مگر اینکه نیروی انسانی دستورات آن‌ها را عوض کند؛ اما ایجنت‌ها می‌توانند با استفاده از آموخته‌های قبلی خود عملکردشان را بهینه‌سازی کنند و تصمیمات بهتری در آینده بگیرند.

پس می‌توانیم بگوییم که ورک‌فلو همیشه عملکرد ثابتی از خود نشان می‌دهد و ایجنت با یادگیری و به‌خاطر سپردن نکات مهم، در گذر زمان تکامل پیدا می‌کند.

تفاوت AI Workflow و AI Agent از نظر تعداد وظایف قابل مدیریت

با در نظر گرفتن همۀ فرق‌هایی که تا اینجا زیر ذره‌بین بردیم، می‌توانیم بگوییم ورک‌فلوها محدودیت بیشتری دارند و نهایتاً می‌توانند فقط یک مجموعه از تسک‌هایی که برای آن‌ها تعریف شده‌اند را مدیریت کنند.

ولی اوضاع در رابطه با AI Agentها متفاوت است. توانایی تصمیم‌گیری این موجودیت‌های هوشمند آن‌ها را به گزینه‌ای مناسب برای مدیریت تعداد تسک‌های خیلی بیشتر تبدیل می‌کند.

تفاوت AI Workflow و AI Agent از نظر هزینه و زیرساخت

با در نظر گرفتن سازوکار AI workflow، با قاطعیت می‌توانیم بگوییم هم میزبانی از آن‌ها راحت‌تر است و هم اینکه امکان راه‌اندازی آن‌ها با هزینۀ خیلی کمتر وجود دارد.

این هم یک تفاوت AI workflow و AI agent است که نمی‌توانیم آن را نادیده بگیریم؛ چون دقیقاً برعکس ورک‌فلو‌ها، ایجنت‌های هوش مصنوعی به LLMهای پرهزینه و ابزارهای گران‌قیمت نیاز دارند؛ در نتیجه، راه‌اندازی و بالا آوردن آن‌ها مخارج زیادی را به کاربر تحمیل می‌کند.

تفاوت AI Workflow و AI Agent از نظر تجربه فنی مورد نیاز

طبیعتاً کار با ورک‌فلوها ساده‌تر است؛ چون افراد مبتدی با کمترین دانش فنی هم می‌توانند با استفاده از ابزارهای مخصوص، یک سری قانون و قاعده تعریف کنند و یک منطق ساده را به ورک‌فلو یاد بدهند.

منتهی برای ساخت ایجنتی که توانایی استدلال و تصمیم‌گیری در شرایط مختلف را داشته باشد، باید مسائل تخصصی زیادی مثل Prompt Engineering و Tool Orchestration را بلد باشید و به‌علاوه، رفتار و عملکرد LLMها را هم به‌خوبی درک کنید.

پس در یک جمله: ساخت ورک‌فلوها و مدیریت آن‌ها برای کاربران کم‌تجربه و ناآشنا به دنیای IT، در مقایسه با راه‌اندازی ایجنت‌ها و مدیریت عملکرد آن‌ها، راحت‌تر است.

حالا که همۀ تفاوت‌های AI workflow و AI agent را یاد گرفتید، بیایید ببینیم چه زمانی از کدام مورد استفاده کنیم.

چه زمانی باید از Agent و چه زمانی از Workflow استفاده کنیم؟

خیلی‌ها تصور می‌کنند چون ایجنت‌ها توانمندترند، بهتر است همیشه سراغ آن‌ها برویم؛ اما واقعیت این است که ساخت و مدیریت یک Agent هزینه و پیچیدگی بیشتری دارد و در بسیاری از مواقع یک Workflow ساده، دقیقاً همان چیزی است که نیاز دارید.

در کل وقتی کار شما قابل پیش‌بینی، قابل تکرار و قابل تقسیم به مراحل مشخص باشد، Workflow مناسب‌ترین راهکار است. مثلاً در چنین شرایطی، یک AI Workflow کار شما را با هزینه کمتر و کارایی بیشتر جلو می‌برد:

• وظایف ساختارمند که می‌توان از ابتدا تمام مراحلشان را تعریف کرد
• فرایندهایی که تغییر زیادی ندارند و نیاز ندارند دائماً تحت نظر باشند
• کارهای تکراری با حجم بالا که ثبات در آن‌ها مهم‌تر از انعطاف‌پذیری است
• نیاز به کنترل و مدیریت ساده بدون غافلگیری

از آن طرف، بعضی وظایف به‌قدری پیچیده و پویا هستند که فقط یک Agent می‌تواند از پس آن‌ها بربیاید. ایجنت‌ها زمانی کاربرد دارند که کار نیازمند انعطاف‌پذیری، تصمیم‌گیری و خودمختاری باشد. مثلاً:

• وظایفی که ثابت نیستند و دائماً تغییر می‌کنند
• کارهایی که قواعد مشخصی برای آن‌ها وجود ندارد
• محیط‌هایی که ورودی‌های متغیر و غیرقابل پیش‌بینی دارند
• فرایندهایی که اجرای صحیحشان نیازمند استدلال، تحلیل موقعیت، یا انتخاب مسیر مناسب است
• پروژه‌هایی با چندین مرحله پویا که مسیر انجام کار از قبل قابل تعریف نیست

در این سناریوها، سرمایه‌گذاری روی Agent می‌تواند بهترین نتیجه را داشته باشد.

 جمع‌بندی و حرف‌های پایانی

در این مقاله، راجع‌به تفاوت AI workflow و AI agent حرف زدیم و فهمیدیم هرکدام از آن‌ها برای چه شرایطی مناسب‌تر است.

امیدواریم اطلاعات این مقاله برایتان مفید بوده باشد؛ اگر سؤالی در رابطه با AI Workflowها و AI Agentها، یا فرق‌های بین آن‌ها دارید، همین زیر برایمان کامنت بگذارید.