看到很多人在讨论workflow和agent哪个更好，我想说几个被忽略的关键点。 技术上，类n8n工作流集成LLM节点后，已经具备了推理、记忆、工具调用能力。 一个有LLM节点的n8n工作流，本质上就是带结构化约束的agent。 纯agent是完全自由的智能体，会学习、演进以及适应复杂的变化场景，n8n+LLM是有规则边界的智能体。 功能上，两者越来越相似。但是，当一个产品要客户买单的时候，真正的问题不是技术实现，而是谁掏钱，为什么掏钱。 企业老板的逻辑： - 不买工具，买结果 - 降本的逻辑最直接 - 原来10个人的活，现在3个人干，这是他能算清楚的账 - 但他担心风险：出错怎么办（需要有风险承担者）？ 个人用户的逻辑： - 不要配置，要即用 - 今天写文案，明天分析数据，后天回复邮件 - 没人愿意为每个随机任务去配工作流（已经有的工作流，遇到要根据个人情况去做调整，整个工作流就不work了） - 一句话能解决的，绝不用两句话 其实这里有分化3层的人群： 工具层：功能强大，给专业人士用 服务层：个人开发者做外包，企业买结果 终端层：直接面向最终用户，零门槛 而现在需要KOC，就是承担着使用工具层去给企业交付结果的中间撮合层。n8n, make, RPA 这种，他的客户群体更多是个人开发者，而不是终端使用的人。企业端要交付结果，个人端要灵活易用。 中间层撮合很重要。到底这里的撮合是用技术实现，还是人去实现，不重要。 我们也不用纠结是哪个技术路线，理解客户的掏钱逻辑会更重要。