AI 工作流自动化

工作流从触发事件开始，例如新的表单提交、邮件或数据库记录，然后让数据依次经过一系列步骤。传统自动化只能执行固定规则；加入 AI 步骤后，工作流就能处理非结构化输入，例如总结文档、从发票中提取字段，或判断某个请求应交给哪个团队。许多自动化平台已在应用连接器之外提供 AI 步骤和智能体功能。

为什么重要：对许多团队来说，工作流自动化是让 AI 落地最务实的方式，因为它能融入现有工具，并让人掌控每一个步骤。与完全自主的智能体相比，定义清晰的工作流更容易测试、监控和解释。选择平台时，请比较连接器、AI 步骤如何计费、错误处理、数据驻留，以及能否自行部署。

举例：收到客户邮件后，工作流用 AI 模型将其归类为退款、故障或销售咨询，根据帮助中心文章起草回复，并发送到相应队列等待审批。

局限：AI 步骤可能分错类或读错输入，因此应为重要决策设置置信度阈值、备用流程和人工审核。在高用量下，按用量计费的成本也可能快速攀升。