✨ **自动化场景（高确定性）**：当Agent的工作流和上下文都高度确定时，其作用类似于传统RPA，主要作为粘合剂处理发票、表单填报等任务，AI的自主发挥空间相对有限，侧重于执行既定流程。

🧩 **信息补充场景（流程确定，输入多变）**：在工作流固定但输入信息多变的情况下，如客服问答或合同解析，Agent需要通过外部检索、知识图谱等工具来理解和补充上下文信息，以确保推理结果的准确性。

🗺️ **路径规划场景（流程不确定，输入确定）**：当输入清晰但执行路径多样时，如市场分析报告生成或个性化推荐，Agent需要具备自主规划能力，通过学习大量路径规划和解题思路来完成任务，这是End-to-End RL Agent擅长的领域。

🚀 **通用型Agent场景（高不确定性）**：在工作流和上下文均不确定的复杂场景下，如创新方案设计或跨部门信息收集，Agent需要强大的工具集和编程能力，能够像人一样进行推理、探索和解决问题，最大化其通用性。

Agent 有两个变量，一个是控制任务走向的 workflow 工作流，一个是控制内容生成的 context 上下文。

1）如果 workflow 和 context 的确定性都很高，这类任务就容易被自动化，类似传统 RPA，比如在处理发票处理、表单填报任务时，AI 更多是粘合剂，发挥空间比较有限。

2）如果 workflow 确定但 context 不确定，也就是流程固定但输入多变，就需要 Agent 在语义和理解上补全，比如客服问答、合同解析，需要通过外部检索、知识图谱等工具来弥补信息的缺口，让推理结果更符合预期。

3）如果 workflow 不确定但 context 确定，也就是输入清晰但走法多样，Agent 就要去自主规划路径，例如市场分析报告生成、个性化推荐等，大多数 End-to-End RL Agent 都擅长做这类任务，因为它们在训练阶段就习得了大量的路径规划和解题思路。

4）而当 workflow 和 context 都不确定时，就是最复杂的场景了，既要推理也要探索，像创新方案设计、跨部门信息收集等，这类更偏向于通用型 Agent，它的执行效果，取决于给它配备的工具丰富度，尤其是编程能力要最大化开放，例如让它学会去 Github 找仓库克隆并修改代码来解决问题，让它像人一样干活儿。

所以，要把 Agent 做好，首先要明确场景。本质上，自动化解决的是“确定性”问题，而智能化解决的是“不确定性”问题。