何时拆解工作流何时依赖模型

在技术演进中，如何平衡workflow和模型的使用？这个问题看似简单，但真正遇到时往往让人挠头。下面这个指南或许能帮你理清思路。核心内容无非是从三个角度切入：1. 新场景构建时workflow和模型的选择依据；2. 已有系统演进中workflow细分和模型发展的权衡；3. 业务实践中等待与权宜之计的商业考量。

这个问题很常见，但似乎很少有人专门拎出来讲清楚。

新场景构建

面对一个新场景，首要任务是什么？当然是尽快验证技术可行性，看看能不能做出符合要求的效果。通常的做法是从整个问题入手，如果发现直接解决效果不佳，就逐步拆解，直到在研发成本可控的范围内拼出一个类workflow方案，或者发现这条路走不通。

反过来讲，如果光靠workflow搞不定，或者研发成本太高、方案太复杂，那就得考虑用模型来兜底了。在应用层，一般考虑的是SFT或RFT，具体选哪个得看场景特点。有些场景可能还需要正经地合成大量数据、经过更大计算量的训练，这些就不展开细说了。

另外，在一些非常开放、基线效果很低的场景里，也可以采用类似AutoGPT的方式构建，比如Devin、Manus、Genspark这类方案。

已有系统的演进

在长期演进中，哪些方面应该拆解workflow、哪些地方该等模型发展、哪些地方要自己训练？在我看来，一个关键判断依据是：是否有有效的中间过程检查验证方案。

如果某个任务必然要经过单一路径（或几种路径之一）上的某些阶段，并且这些阶段能进行非常可靠的检查验证，那么这个场景就适合在那些环节拆分——插入验证工具，发现不成功就打回重做。从RL的视角看，这个验证方案其实就是PRM（Process Reward Model）。

简单说就是：存在有效PRM的环节就应该拆开；没有有效PRM的环节，过程中虽然需要一些权宜之计的workflow设计，但长期会朝着融合的方向走。

至于融合的方向——是只调用模型做Agent，还是自己搞模型训练，这取决于具体场景。两条分支本质上都是靠模型的智能来解决问题。

还有一个维度是对人的可解释性。增加可解释性不一定能提升系统整体效果，有时甚至会牺牲模型性能。但某些系统确实需要可解释性，这应该被视为一个功能性需求，而不是模型优化方案。在需要可解释性的环节，往往要拆出一些环节、提取中间结果进行展示，甚至还要设计一些方便人类操控的控制方式来进行干预。

是否要等待

实际业务中，到底是等着还是先做个权宜之计，这是个复杂又关键的商业考量，必须具体场景具体分析。

这里抛一个直觉泵，方便大家思考：如果这个权宜之计80%的工作量和价值，在半年之后被新发布的模型碘伏掉了，现在还要不要做？

Workflow是否该被淘汰了

既然写了这篇文章，答案自然不言而喻——workflow和模型各有各的舞台，远没到被淘汰的地步。

还有一点要提醒：所有已经PMF的方案都不需要去改动，除非有强烈的其他需求。研发成本需要被均摊掉，技术方案变化也很快，等上0.5到1年再重新评估是个稳妥的选择。

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