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固定工作流
- 适用于步骤、输入及决策规则基本明确的情况。
- 可以明确实施并测试权限、日志及异常处理路径。
- 模糊情况可以交由人工处理，不一定需要中央 AI 控制器。
简答：AI 编排应从哪里开始？
从业务量大、重复性高且涉及系统交接的场景开始，例如线索筛选、服务请求、后台文档流程、财务初审和合规证明材料。
仅为计算示例，并非已测得的项目成果：8 人 × 每周 6 小时重复工作 × 假设的 52 个工作周 × 40% 可自动化比例 = 每年 998.4 小时。按每个全职当量每年 1,680 小时的模型假设，约等于 0.59 个全职当量。工作周数及自动化比例须符合实际业务。释放的产能并非保证的现金节省；实施、运行及审核还会产生费用。
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不再是固定的每周场次，而是直接谈您的情况：一个明确的瓶颈，30 分钟 Zoom 通话，免费且无义务。
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应用场景
任务决定实施方式：固定规则、AI 辅助或多步骤协调。每种方案都需要明确负责人和审批。
哪种实施方式适合您的流程？
用相同案例比较两种方案，评估结果质量、返工、处理时间及总成本。
智能体工作流
- 适用于需要灵活选择中间步骤或不同工具的任务。
- 模型决策需要受限权限、验收标准、错误处理和人工审批。
- 只有实测收益能够抵消额外成本和风险时，增加协调机制才有意义。