Prompt vs Workflow vs Agent vs 多智能体 vs OpenClaw：你的团队到底需要哪个？

问题：5 个术语，没人说得清怎么选

Prompt。Workflow。Agent。Multi-Agent。OpenClaw。2026 年 3 月，做产品的人一周能听到这五个词至少三次，大概率在同一个会上。

没人能说清它们到底有什么区别，而你的团队很可能正在用错误的复杂度做事。这代价不只是工程时间，是更差的结果。这篇文章拆解每个层级到底是什么、花多少钱、怎么选，让你的团队别再过度工程化，该出活的时候出活。

选错层级，你的产品全方位受损

过度工程化的代价

响应更慢。单次 Prompt：800ms。Multi-Agent：15 秒，慢 7 倍。其中 70% 时间花在 Agent 之间的协调，不是推理。

产出更差。精准 Prompt：95% 准确率。上下文膨胀后：70%。更复杂不等于更好，过了阈值反而更差。

运行更贵。Prompt：~$0.01/任务。无约束 Agent：$5–8/任务。每个请求多出 3–10 倍 LLM 调用。

建设更久。Prompt：几天。Workflow：几周。Multi-Agent：几个月 + $80K–$120K 工程投入才能上线。

Anthropic 在 Agent 构建指南里直说了："从简单的 Prompt 开始。只有简单方案解决不了的时候，才加多步 Agent 系统。" Microsoft 的 Cloud Adoption Framework 也一样。做模型的公司在劝你少用他们的产品。

解决方案：5 个层级，对应你的问题

层级之间的核心区别是谁在决定下一步做什么。你（Prompt）、你的代码（Workflow）、LLM 自己（Agent）、多个 LLM（Multi-Agent）、还是 LLM 7×24 无人值守（Autonomous）。

你的问题	层级	适用场景	成本 / 速度
产出不稳定、太泛、或者干脆是错的	L1: Prompt。你写更好的指令。一次 LLM 调用。	分类、带评分标准的问答、摘要、单一来源的内容生成。需要检索时加 RAG。	~$0.01/任务 · ~1s。几天上线。
任务需要多步骤、多数据源、或分支逻辑	L2: Workflow。你的代码编排预定义步骤。	多 API 的内容管线、文档接收 → 分类 → 路由、翻译 → 审核链。	~$0.03/任务 · 2–5s。几周上线。
LLM 需要自己决定下一步、调用工具、中途调整	L3: Agent。LLM 规划 + 使用工具 + 记忆，循环执行。	系统排障、复杂调研、带测试迭代的代码生成。步骤无法预定义。	~$0.14/任务 · 5–15s。数周至数月上线。
不同部分需要隔离的上下文、冲突的权限、或不同的专业能力	L4: Multi-Agent。多个专项 Agent，由编排器协调。	跨环境诊断、并行调研 + QA、单 Agent 的上下文会干扰另一个的推理。	~$0.24/任务 · 15–60s。数月上线。$80K–120K 开发成本。
你想要 7×24 全自动 AI，横跨所有应用和操作系统	L5: Autonomous。常驻运行、持久记忆、跨应用。OpenClaw、Manus 等。	管理邮件、日历、跨会话部署代码。135K+ 实例暴露在公网，63% 可被攻击。	~$0.29–0.41/任务。$15–120/月。目前很危险。

补充：MCP

Model Context Protocol 是 AI 领域的 USB-C，统一了 LLM 连接任何工具和数据源的方式。已被 OpenAI、Google 和 50+ 企业合作伙伴采用，归入 Linux Foundation。它不是一个"层级"，是让 L2–L5 成为可能的底层管道。你的工程师需要了解它，你不需要。