AI爆发的盛况不用多谈，随即而来的出现了很多的平台/框架（coze、dify、n8n等）、应用（AI智能体、AI工作流、知识库等）。一下子让许多的互联网产品迎来新的生命力，因此也出现了：

• 如流水般的创造智能体、工作流、mcp server
• 传统互联网产品对接智能体、工作流、知识库等，企业内部各个团队都要求搞智能体、工作流等
• 各种招投标项目里AI智能体等功能成为控分点
• 培训非it行业的人员建立自己的智能体等相关课程

。在这样的情况下，作为it工作者，不免有一些担忧，担忧着要参与进来，与时俱进的卷进去。所以，小编也在这样的背景和公司的要求下也卷了进来，并且完整的体验了一把。也在体验完之后，有了一点经验和感悟想分享出来。

不要太神话AI 工作流

1. “AI 工作流”不是新技术，而是技术的新组合与新语境

• 其实在以前的低代码、OA（办公自动化）系统、BPM（业务流程管理）、RPA（机器人流程自动化）等都有相似之处，本质上都是对工作流程的自动化和结构化。
• 而现在的“AI 工作流”是在这些已有框架的基础上，引入了 AI 的感知、决策和生成能力（尤其是大模型）。
• 举个例子：
  • 传统 RPA：只能执行预设规则的动作（比如“如果邮件标题包含‘报销’，就转发给财务”）
  • AI 工作流：能理解邮件内容、提取关键信息（如发票金额、事由）、判断是否合规、甚至自动生成报销单。

所以，AI 工作流 = 传统工作流 + 智能化（NLP、图像识别、推理、生成等）

2. 大模型（LLM）让“流程智能化”变得低成本、可扩展

• 在大模型出现之前，要让系统“理解”内容、自动决策，往往需要大量定制开发、标注数据、训练专用模型，成本高、周期长。
• 而大模型（如 GPT、Claude、通义千问等）提供了通用的理解与生成能力，企业可以快速在其上搭建智能流程，不再需要从零开始。
• 这大大降低了“智能化工作流”的门槛，使得中小企业也能用上以前只有大公司才能负担的“智能办公”。

3. 商业叙事与市场炒作：从“数字化”“自动化”到“AI 原生”

• 每个时代都有它的技术热点词汇。过去是“ERP”“OA”“低代码”，现在是“AI 原生”“Agent”“工作流自动化”。
• 投资人、客户、管理层都更愿意为“AI”买单，哪怕背后逻辑相似。“AI 工作流”本质上是一种更吸引人的包装，帮助公司：
  • 获取融资（“我们是 AI 原生工作流平台”）
  • 卖软件（“比传统低代码更智能”）
  • 提升品牌形象（“数字化转型 2.0”）

4. 真实需求在升级：企业不仅要“流程跑起来”，还要“自己思考”

• 早期 OA/RPA 解决的是“效率”问题（减少重复劳动）。
• 现在企业面临的是“决策”和“敏捷”问题：市场变化快、客户需求杂、信息过载。
• AI 工作流能做的不仅是执行，还能：
  • 自动分析客户反馈并生成产品建议
  • 在销售流程中动态调整话术
  • 跨系统整合信息并生成周报
• 这些是传统流程引擎做不到的。

5. 技术基础设施成熟了

• 云服务、API 经济、模型即服务（MaaS）、向量数据库等基础设施已经完善。
• 企业可以像搭积木一样，把 LLM、RPA、数据库、CRM、钉钉/飞书等连接起来，快速构建 AI 工作流。
• 工具链也丰富了：LangChain、LangGraph、Dify、Coze、阿里百炼、腾讯混元工作流等，都在降低开发门槛。

为什么大家都在搞 AI 工作流？

所以，“AI 工作流”不是全新发明，而是传统工作流在 AI 时代的一次升级与重新包装。它的价值不在于“有没有流程”，而在于“流程是否具备智能感知、理解和决策能力”。

正如有人调侃：“以前叫‘审批流’，现在叫‘AI 智能审批 Agent’，工资翻倍，PPT 更酷。”

但不可否认，这次升级确实带来了质的飞跃，尤其在处理非结构化数据、动态决策、人机协同等方面。