AI 工作流不是自动化脚本：真正的价值是什么？

传统脚本适合稳定、明确的步骤。AI 工作流面对的往往是半结构化信息和需要判断的环节，因此必须把不确定性纳入设计。

流程价值来自可检查性

如果输入来源不明、判断依据不可追踪、失败后没有升级路径，再快的自动化也可能只是更快地产生错误。

设计 AI 工作流时需要明确

• 触发条件与输入来源
• 允许 AI 判断的范围
• 必须人工确认的节点
• 异常、暂停与回滚路径

把运行记录变成改进材料

每次执行都应留下结果、人工修正和失败原因，让流程版本能够被比较，而不是永远停留在一次配置。

先让问题、证据和责任变得清楚，再决定把哪一步交给 AI。

从一条高频、低风险流程开始，先验证稳定性与责任边界，通常比一次连接所有系统更有效。