检索日期：2026-03-27 使用原则：只检索并保留能直接回答“workflow 与 agent 差在哪”的来源；优先官方一手文档，其次是能直接体现控制流差异的代表性论文。
Building Effective Agents 作者/机构：Anthropic 年份：2024-12-19 URL：https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents 角度：直接区分预定义代码路径的 workflows 与由 LLM 动态决定过程的 agents 采用原因：是第 2 章最核心的一手来源之一。
Building Agents with the Claude Agent SDK 作者/机构：Anthropic 年份：2025-10-30 URL：https://www.anthropic.com/engineering/building-agents-with-the-claude-agent-sdk/ 角度：agent loop、运行时反馈与动态控制 采用原因：适合补强“区别在运行时控制权”这一层。
Tines Transforms Workflow Automation with Claude in Amazon Bedrock 作者/机构：Anthropic 年份：2025 URL：https://www.anthropic.com/customers/tines 角度：业务案例里 workflow automation 与 agent 动态执行的差别 采用原因：提供工程落地例证，不只是概念区分。
Agent Orchestration - OpenAI Agents SDK 作者/机构：OpenAI 年份：持续更新 URL：https://openai.github.io/openai-agents-python/multi_agent/ 角度：
orchestrating via code与allowing the LLM to make decisions采用原因：OpenAI 对第 2 章问题最直接的一手回答。Running agents 作者/机构：OpenAI 年份：持续更新 URL：https://openai.github.io/openai-agents-python/running_agents/ 角度：agent loop、tool calls、handoff、动态运行循环 采用原因：适合支撑“Agent 更像运行期自主推进系统”。
Agent Builder 作者/机构：OpenAI 年份：持续更新 URL：https://platform.openai.com/docs/guides/agent-builder 角度：workflow 作为 agents、tools 与 control-flow logic 的组合 采用原因：适合支撑“现实系统通常是混合架构，不是二元对立”。
Workflows and agents 作者/机构：LangGraph 年份：持续更新 URL：https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/workflows-agents 角度：predetermined code paths 与 dynamic process definition 的直接对比 采用原因：LangGraph 对第 2 章问题给出了最清楚的工程表述之一。
LangChain Overview 作者/机构：LangChain 年份：持续更新 URL：https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overview 角度：deterministic workflows 与 agentic workflows 的混合 采用原因：适合支撑“workflow 与 agent 是光谱，不是二元对立”。
Custom workflow 作者/机构：LangChain 年份：持续更新 URL：https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/multi-agent/custom-workflow 角度：自定义执行流与在 workflow 节点中嵌入 agent 采用原因：适合支撑“外层固定、内层放权”的混合架构论点。
Microsoft Agent Framework Workflows 作者/机构：Microsoft 年份：2026-02-13 URL：https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/workflows/ 角度：直接回答
How is a Workflow different from an Agent?采用原因：微软体系里最直接回答第 2 章问题的一手来源。Microsoft Foundry Agent Service Overview 作者/机构：Microsoft 年份：2026-03-13 URL：https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/agents/overview 角度：agent 的自主动作与 workflow agents 的编排/自动化语境 采用原因：适合从产品与平台视角补“控制权落点不同”。
Build a workflow in Microsoft Foundry 作者/机构：Microsoft 年份：持续更新 URL：https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/agents/concepts/workflow 角度：workflow 是 declarative、predefined sequences of actions 采用原因：非常适合支撑“workflow 处理的是预定义控制流”。
Agents - Agent Development Kit 作者/机构：Google 年份：持续更新 URL：https://google.github.io/adk-docs/agents/ 角度：LLM Agents 与 Workflow Agents 的直接区分 采用原因：Google 官方对“灵活决策 vs 预定义执行”给出直接定义。
Agent Development Kit Index 作者/机构：Google 年份：持续更新 URL：https://google.github.io/adk-docs/ 角度：predictable pipelines 与 adaptive behavior 的工程权衡 采用原因：适合支撑“可预测性与适应性之间的取舍”。
Multi-agent collaboration - AWS Prescriptive Guidance 作者/机构：AWS 年份：持续更新 URL：https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/multi-agent-collaboration.html 角度：workflow agents 的 centralized orchestration 与更自治 agent collaboration 的对照 采用原因：适合支撑控制权结构与协调成本的比较。
AI Agents 作者/机构：ServiceNow 年份：持续更新 URL：https://www.servicenow.com/products/ai-agents.html 角度：agentic workflows、orchestrator、enterprise controls 的混合架构 采用原因：适合企业平台视角的外层 workflow、内层 agent 论证。
Plan-and-Solve Prompting 作者/机构：Lei Wang 等 年份：2023 URL：https://aclanthology.org/2023.acl-long.147/ 角度：先规划后执行的确定性路线 采用原因：适合说明更 workflow-like 的控制思路。
ReWOO: Decoupling Reasoning from Observations for Efficient Augmented Language Models 作者/机构：Binfeng Xu 等 年份：2023 URL：https://arxiv.org/abs/2305.18323 角度：把原本高度在线的 agent 循环收束成更结构化执行骨架 采用原因：适合支撑“自由度收束为更可控结构”的论点。
AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation 作者/机构：Qingyun Wu 等 年份：2023 URL：https://arxiv.org/abs/2308.08155 角度：对话驱动与控制流分离 采用原因：适合说明系统如何从 workflow 逐渐滑向 agentic orchestration。
An LLM Compiler for Parallel Function Calling 作者/机构：SqueezeAILab 等 年份：2023 URL：https://arxiv.org/abs/2312.04511 角度：通过 planner-task-executor 结构把自由决策收束为显式编排 采用原因：适合补“规模上去后系统会主动 workflow 化”。