AI工作流(AI Workflow)

适合起步的任务通常高频、范围清楚，并能判断结果是否被使用，例如整理客户问题、更新产品页支持内容或生成销售问答。任务本身仍含大量业务判断、每次输入都完全不同，或没有可用资料时，不应急着做自动化。

参考：Anthropic；OpenAI

显式步骤使团队能看见任务走到哪里、何时等待人工、哪里发生异常。工作流可以包含智能体或外部系统，但它的价值在于路径和责任可被检查，不在于节点数量。

参考：Microsoft Learn；OpenAI

AI 可处理重复整理与初稿，却不能替产品、销售或合规负责人作公开承诺。为不确定、影响买家判断或超出资料范围的任务设升级条件；确认结论应回到资料、模板或规则中，避免下一次再遇到同一例外。

参考：OpenAI；Microsoft Learn

这也说明 AI 工作流不等于 AI 智能体。前者优先用预定义步骤取得可预测的结果；后者由模型动态决定过程，更适合规则难以穷尽的复杂情形，也需要更严格的工具权限与护栏。

参考：Anthropic；OpenAI

每轮至少检查：输入是否来自当前资料，关键主张是否被确认，输出是否进入预定页面或销售动作，例外是否被记录。连续出现的缺资料、超范围承诺或审核返工，应促使团队补知识、改模板或缩小任务范围。

参考：IBM；Microsoft Learn

若下一步需要选择具体工具、设计资料结构或扩展已有流程，可阅读 AI 工作流落地指南；定义页不替代项目实施方案。