概念对比

别问谁更先进，先问谁更适合。

把争论还原成具体条件。每组对比都给出选择问题、适用场景和一句可执行的结论。

任务路径是否能预先写清？

AgentvsWorkflow

Agent开放目标、动态环境、需要自主选择工具

Workflow固定步骤、稳定分支、强调可预测性

能写清就先用 Workflow；只有中间结果持续改变下一步时，再把控制权交给 Agent。

资料应该先筛选，还是一次全读？

RAG大规模、常更新、需追溯的资料库

长上下文单份长文档、代码库、整体综合任务

资料持续增长或需要引用时优先 RAG；材料有限且整体关系重要时可直接用长上下文，也可以组合。

需要新知识，还是稳定行为？

RAG外部事实、私有资料、最新内容

Fine-tuning行为模式、输出风格、专项能力

更新事实用 RAG；改变风格、格式或专项能力才考虑微调。没有评测集时不要急着微调。

是连接协议，还是模型发起动作？

MCP跨客户端复用、标准化连接

Tool Calling单个应用内让模型选择函数

Tool Calling 是模型提出结构化调用；MCP 规范了应用如何发现并连接可复用的工具、资源与提示。

是在写指令，还是组织整个信息环境？

Prompt Engineering单次任务、指令与示例优化

Context Engineering多步系统、动态资料与状态管理

Prompt Engineering 改善任务表达；Context Engineering 还管理资料、工具、历史、记忆与中间状态。

保存的是经历，还是可维护事实？

Memory偏好、任务进展、经验摘要

Knowledge Base文档、政策、产品资料、组织知识

Memory 面向某个用户或 Agent 的历史与状态；知识库面向可治理、可共享、可更新的事实来源。