自动化
自动化像是一个精确的流程执行者，它严格按照预先设定的规则和步骤执行任务，其核心在于布尔逻辑的判断。自动化擅长处理确定性的、可预测的任务，能够保证结果的可靠性和执行的高效性。
然而它的局限性在于缺乏灵活性，无法应对超出预设范围的新情况或复杂场景。例如当网站有新用户注册时自动发送Slack通知，就是一个典型的自动化应用。

AI工作流
AI工作流则是在流程中融入了人工智能的辅助。它依然遵循一定的步骤，但在某些环节会调用大型语言模型（LLM）等AI技术来增强处理能力。AI 工作流结合了布尔逻辑和模糊逻辑，能够处理需要一定灵活性的任务，尤其擅长处理复杂的规则和进行模式识别。
不过构建AI工作流通常需要数据来训练模型，并且在调试和理解其决策过程方面可能更具挑战。一个例子是利用LLM多步骤分析、评估并路由网站的潜在客户，这就是一个AI工作流的应用。

AI智能体
智能体则是一种具备自主决策能力的智能实体。它能够独立完成非确定性的任务，其核心在于模糊逻辑和自主学习能力。智能体能够适应新的变量和环境，并模拟类似人类的思考和推理过程。
其优势在于高度的灵活性和自主性，但相应的其结果的可靠性可能不如自动化，并且执行速度通常较慢。例如让一个智能体主动去互联网上搜索并更新每个潜在客户的相关信息，就体现了智能体的能力。

总结一下：
自动化：依赖预设规则，执行确定性任务，精准高效但缺乏灵活性。
AI工作流：结合AI技术，处理更复杂并需要一定灵活性的任务，具备模式识别能力。
AI智能体：具备自主性，处理非确定性任务，灵活智能但结果可能存在不确定性。