2025 年，人工智能工作流程自动化将如何变革企业

工作流程从现实世界的触发器开始

在任何事情发生之前，首先要发生的是一些变化。这一系列变化可称为现实生活中的触发因素，可以是与系统的任何形式的交互。

触发器携带该事件 的初始信息，并告诉系统"嘿，是时候开始了。" 

注册完成后，人工智能代理就可以使用这些信息，接管整个管理流程。

人工智能代理读取输入信息，并计算出下一步操作

然后，人工智能代理将读取这些信息（可以是纯文本，也可以是结构化数据），并决定下一步该怎么做。

这就是LLM 或意图分类模型的作用所在。

在某些系统中，这是一个基于提示的计划器，可以直接转化为如下简单的功能： 

"嘿，用户说'我能重新安排会话吗？系统应该怎么做？

然后，提出处理查询的计划。

通过连接的工具或应用程序接口执行操作

一旦理解了任务，系统就会选择能够完成任务的工具。

这可能是 API 调用、数据库调用、互联网查询，甚至是对接收到的数据进行数学计算这样的基本操作。

代理将使用正确的数据对请求进行格式化，并将其传递给工具，以获得所需的子任务。

如果需要，结果将传递给下一步

一旦工具运行并获得输出结果，代理就会使用该结果来决定下一步行动。

如果还剩下更多步骤，工作流程将继续向前传递数据并重新评估状态，以得出最终结果。

无论是一步更新还是跨越多个系统的多步流程，该循环都会一直运行，直到整个工作完成。

1.从复杂文件中自动提取数据

大多数团队都要处理非结构化数据。这些数据有时是手写的，有时是打印文档，通常不遵循任何通用规则。

工作流程自动化使高效、大规模地从中获取价值成为可能。

由人工智能文件索引驱动的工作流程可确保每个文件都能被读取，并以结构化的方式存储在矢量数据库中。

与检索增强生成功能搭配使用时，管理工作效率的人工智能代理可直接使用从文档中提取的数据来回答询问或触发操作。

2.简化客户跨渠道入职流程

客户入职不仅仅是收集信息，而是一系列需要快速同步进行的操作。

潜在客户来自不同渠道，每个渠道都需要在客户关系管理中进行捕捉和鉴定。人工智能工作流程自动化将这些步骤连接起来。

一旦有潜在客户进入系统，潜在客户生成聊天机器人就会提取关键细节、检查完整性并触发后续行动。

这让入职感觉快速灵敏，无需依赖人工检查。

3.以最少的投入生成业务内容

如今的团队不断生产运营内容--这种内容对营销至关重要，但却很少为重复使用而进行优化。

由于内容存在于不同的平台，这些文件很难整合。

现代聊天机器人营销工作流程可利用原始数据，将其拼接在一起，并自动转化为可用的内容。 

只需一个小小的输入或触发，一个精心打造的RAG 聊天机器人就能形成完整的摘要或草稿，而无需任何人去追寻信息源或手工排版。

4.利用人工智能代理管理人力资源业务

人力资源团队要处理源源不断的请求--从政策问题到审批和入职任务。这些工作并不复杂，但会干扰实际工作，而且堆积速度很快。

人力资源聊天机器人可以直接处理这些互动，回答问题、收集信息并引导员工完成内部工作流程。

它可插入团队已在使用的工具中，无需创建另一个队列就能保持一切正常运转。

5.通过人工智能聊天机器人为客户提供支持

大多数支持请求都遵循一种模式。用户需要快速处理的东西--可能是更新、修复或只是指导。最重要的是，他们希望得到快速响应。

客服聊天机器人可以及时管理这些互动。它可以保持对话，在后台创建或更新票单，并保持一切进展。

这种人工智能票单为团队提供了空间，使其能够专注于影响较大的案例。有了 "人在回路中"（human-in-the-loop）等功能，支持代理可以在需要时介入，而常规问题则会自动解决。

1.制作

最适合构建大型可视化自动化的团队，涉及多个工具和偶尔的人工智能步骤

Make 是一个可视化自动化平台，您可以通过可视化连接应用程序并定义它们之间的逻辑来设计工作流程。

它在业务工作流中很受欢迎，比如在 CRM 和电子表格之间同步数据，但它也支持对话式人工智能。

Make 还支持文件解析和向矢量存储添加内容，因此对于运行文档提取或基于 RAG 的检索等人工智能工作流的团队非常有用。

它尤其适合那些希望一步步了解所有内容如何相互配合的团队。

主要功能

• 具有无限分支逻辑和错误处理功能的可视化创建器
• OpenAI 支持补全、摘要、文件解析和 RAG
• 与Notion、Slack、Google Workspace 和 HubSpot 等应用程序的本地集成
• 基于时间表或触发器的执行，具有完整的版本历史记录

缺点

• 大型工作流程的学习曲线较长
• 人工智能使用案例需要对提示和矢量存储有一定的了解

2.Botpress

‍最适合： 使用管理完整工作流程的人工智能节点，实现基于聊天的工作流程自动化

Botpress 是一款用于构建人工智能代理的可视化工作流程生成器。 

该平台为您提供了出色的工具，让您深入了解工作流程如何交互和相互协作的细节，远远超出了其他平台所使用的表面卡片。

基于画布的生成器可让您在集成和平台之间移动时控制关键变量和上下文。

即使你不完全了解这些工具是如何连接的，它也能很好地工作。一旦将它们连接起来并赋予权限，自主节点就可以管理流程。

如果您的团队工作流程凌乱，无法在其他平台上很好地转化，Botpress 可以与Zapier 或 Make 等工具连接，帮助实现工作流程的结构化。

主要功能

• 每个节点都有范围变量的分步流程
• 内置知识库，可进行基于文档和 URL 的检索
• 通过应用程序接口、触发器和Zapier 集成支持外部工具
• 隔离内存和输入，防止上下文漂移

缺点使用范围逻辑进行设计需要一些前期学习

3.N8n

最适合 需要灵活、开发人员友好的工作流程工具，并具有开源控制功能的团队

n8n 专为希望完全控制工作流程的运行方式和运行位置的用户而设计。

它可自行托管，可通过代码扩展，不会将你锁定在预定义的模式中。如果你曾想拥有Zapier ，但又想拥有 Git 风格的灵活性，那它就是你的理想之选。

工作流程以可视化方式构建，但支持在任何步骤自定义 JavaScript。

它能处理分支、重试、条件和网络钩子，并能很好地与自定义 API 和内部系统配合使用。

主要功能

• 基于节点逻辑的可视化工作流程生成器
• 开放源码，提供自托管和云选项
• 与网络钩子和长期运行的作业配合良好

缺点

• 与托管工具相比，需要更多设置
• 不适合非技术用户或快速启动使用案例

4.Zapier

最适合 在流行的 SaaS 工具之间寻求快速自动化的非技术团队

Zapier 为快速和简单而生。你只需选择一个触发器，定义接下来会发生什么，剩下的就交给它在幕后处理。

适用于只想工作而无需考虑分支逻辑或基础架构的团队。

当你使用生态系统中已有的工具时，它就会大显身手。无论您是将线索从表单发送到 CRM，还是在Slack 和Google Sheets 之间移动更新，设置都只需几分钟，而且能在后台可靠运行。

它并不适合深度定制，但这正是重点所在。如果你的工作流程很清晰，不需要太多条件，Zapier 比其他任何东西都能更快地帮你实现目标。

主要功能

• 6,000 多个应用程序集成，包括 Google Workspace、Slack 和 Salesforce
• 用户友好型可视化编辑器，预置模板库

缺点

• 成本会随着任务使用量和高级功能的增加而增加
• 针对复杂或高度特定工作流程的定制功能有限

5.Aisera

最适合 企业团队将 IT、人力资源和客户支持等部门的内部工作流程自动化

Aisera 专注于由特定领域人工智能驱动的大规模自动化。

它专为帮助团队管理大容量操作而设计，从解决 IT 单到员工入职或响应客户请求。

Aisera 的与众不同之处在于其人工智能如何应用于整个工作流程。它的自然语言模型早在GPT 时代之前就已开发出来，多年来一直为企业支持用例提供支持，现在还在需要时辅以更大的LLMs 。

虽然 Aisera 并不针对初创企业或个人开发者，但它非常适合那些希望无需从头开始就能实现可靠的人工智能自动化的大型团队。

主要功能

• 领域训练语言模型，实现准确的语境感知自动化
• 与 ServiceNow、Salesforce 和 Workday 等平台集成

缺点

• 根据系统和数据源的不同，设置可能会比较复杂
• 最适合大规模使用案例--对较小团队而言则过于繁琐

建立人工智能工作流程需要什么样的内部资源或团队成员？

一般来说，你需要一个能很好地掌握流程的人（比如运营主管）、一个精通技术的队友来处理集成问题，如果你想花哨一点，也许还需要一个人工智能/自动化专家，但有些平台（比如Botpress）只需要很少的编码就能实现。

人工智能工作流程的部署能否不影响正在进行的业务运营？

当然可以。大多数工具都可以插入您当前的系统，几乎不会造成停机，而且您可以分阶段推出这些工具，以保持运行顺畅。

如何从传统自动化迁移到人工智能驱动的工作流程？

首先确定哪些重复性任务可以从更多的智能化中获益，然后逐步用人工智能驱动的流程取代基于规则的流程。把它想象成升级而不是大修。

人工智能工作流程自动化的初始成本和持续成本是多少？

初始成本因平台和复杂程度而异，但许多平台提供免费层级或无代码选项，供用户开始使用；持续成本通常包括平台订阅费用，如果规模扩大，还可能包括一些维护费用。

如果人工智能工作流程做出了错误的决定，会发生什么？

大多数工具都能让你查看和调整工作流程，或设置故障保险，以便快速发现错误。最酷的是，随着时间的推移，人工智能实际上可以从这些错误中吸取教训。