《我曾嘲笑 AI Agent 只是概念炒作，不如 workflow 高效，今天我道歉》 几个月前，我写了一篇很得意的文章，用数据"证明"工作流在各项指标上都碾压 Agent。看着那些吹捧 Agent 的创业者，我心里想："又是一群被概念忽悠的人。" 今天我想为那种傲慢道歉。这几个月我一直在卖自己的产品，才意识到我犯了一个根本性错误——我把这当成了工程问题，而它其实是个销售问题。 数据没有错，但我错了 让我先承认，我之前的数据分析在技术上没问题。工作流方案：94% 完成率，7.2 分钟平均耗时，8.5/10 用户满意度。Agent 方案：76% 完成率，13.5 分钟平均耗时，6.8/10 用户满意度。 从工程角度看，结论毫无疑问：工作流更可靠、更高效、用户体验更好。但在一线销售中，我遇到了两类截然不同的客户，完全改变了我的看法。 两种完全不同的客户类型 第一类：已经在用各种 SaaS 工具的公司 这些客户确实理解工作流的价值。他们会问很具体的问题："你们的 API 调用延迟是多少？""节点失败了怎么处理？""安全标准符合我们的合规要求吗？" 但问题是——他们已经有解决方案了。他们担心 AI 的不稳定性、切换成本高，以及 AI 带来的增量收益是否值得这些风险。当你向这些客户推销工作流时，你是在跟他们现有的 Zapier、Notion、Airtable 竞争。你需要证明你比他们现在用的好 10 倍，而不是好 10%。 第二类：数字化程度不高的公司 这些客户的团队可能连 Excel 都用得不太熟练，但 AI 革命激发了他们的数字化渴望。关键是，他们想要的是"AI 时代的产品"，而不是"数字化时代的产品"。 跟他们解释工作流逻辑，就像在跟一个想买特斯拉的人推销更省油的丰田。技术上你说得都对，但你完全误解了他们的购买动机。 "魔法"背后的心理学 一位制造业公司 CEO 说得很到位："我们想要能跟我们对话、理解我们需求的 AI 助手，而不是又一个软件工具。"那一刻我意识到——在他眼里，工作流就是传统软件的 AI 包装版本。Agent 才是他想象中"真正的 AI"。 我重新分析了用户访谈记录，发现了一个被忽略的细节：虽然 Agent 用户的满意度评分更低，但他们用的词是"令人兴奋"、"充满惊喜"、"我想尝试更多"。工作流用户说的是"高效"、"可靠"——这是满意的用户，但不是兴奋的用户。 Agent 的价值不在于解决已知问题——而在于帮用户发现他们不知道自己有的问题。这种探索性体验，正是很多企业老板在 AI FOMO 情绪下真正想要的。 凌晨两点的现实检验 还记得我提到的那个朋友凌晨两点给我发信息吗？他的困境完美诠释了这种矛盾：他的工作流方案在技术上更优，但投资人想看到"先进的" Agent，因为那感觉更像未来。 经过我们的谈话，他决定保留两种方法——用 Agent 做客户获取和需求发现，用工作流做可靠的任务执行。三个月后，他的用户参与度指标提升了 40%，尽管核心技术没有变化。 他不是唯一有这种认知的人。Manus 从 Monica 原来的"工具箱+导航站"形态转变为基于 Agent 的对话体验。同样，Liblib 从提供各种结构化工作流转型为 Lovart——一个对话式 Agent 平台。两次转型都是因为认识到 Agent 交互能够吸引更大、更容易转化的用户群体，这些用户被对话式 AI 吸引，而不是传统的工作流效率。