很多人理解的 AI 自动化工作流是：

用户输入 -> 大模型 -> 自动执行

真正能交付的工作流，通常更接近：

触发条件
  -> 信息提取
  -> 任务拆解
  -> 资料检索或工具调用
  -> 结果校验
  -> 人工确认
  -> 发布或写入业务系统

差别在于，前者只是一次对话，后者才是可维护的业务流程。

以“客户项目需求澄清”为例。交付伙伴接到客户一句“帮我做个智能体”，往往需要反复确认行业、用户、输入材料、系统接口、交付范围和验收标准。这个过程适合先做成一个低风险工作流，而不是直接让 AI 生成完整方案。

一、先定义工作流的终点

不要先问“要接几个模型、配几个 Agent”，先问：

这条流程结束时，业务人员能拿到什么可使用的结果？

需求澄清工作流的终点可以定义为：

• 一份结构化需求摘要；
• 一份待补充信息清单；
• 一份首期 MVP 范围；
• 一份风险与人工确认项；
• 一份可以进入方案设计阶段的任务卡。

这意味着工作流的输入和输出必须固定。

输入可以包括：

客户行业
目标用户
当前流程
已有资料
期望结果
计划接入的系统
数据敏感等级
预计上线时间

输出不应该只是“我已经理解了”，而应是可追踪的结构化结果。

二、把流程拆成 Planner、Generator、Evaluator

一个实用的 AI 工作流，可以采用 PGE 分工。

Planner：先拆任务

Planner 不负责写方案，它负责判断：

• 当前资料够不够；
• 需要补充哪些信息；
• 哪些任务可以并行；
• 哪些任务必须等客户确认；
• 是否涉及高风险系统或敏感数据。

例如，客户只说“做一个售后助手”，Planner 不应直接进入开发，而应先追问：

• 面向消费者还是客服人员；
• 是问答、工单创建，还是订单修改；
• 是否需要读取实时订单；
• 是否涉及退款和个人信息；
• 谁对最终结论负责。

Generator：生成中间成果

Generator 根据已确认信息生成：

• 需求摘要；
• 场景清单；
• MVP 功能边界；
• 知识库目录；
• 工具接入建议；
• 验收问题。

Generator 的关键不是写得长，而是严格基于已知信息，不补造客户系统、业务数据或项目效果。

Evaluator：检查是否可交付

Evaluator 独立检查：

• 是否遗漏关键输入；
• 是否把“建议”写成“已经实现”；
• 是否超出权限边界；
• 是否把高风险动作交给 AI 自动执行；
• 输出是否符合固定格式；
• 是否需要人工确认。

Evaluator 不是所有流程都必须开启的硬门槛。低风险文案改写可以轻量处理；涉及接口调用、订单、退款、客户资料时，应设置明确的通过、阻断或转人工规则。

三、什么时候用知识库，什么时候用 MCP

很多工作流失败，不是模型不够强，而是数据来源选错了。

适合放进知识库的内容：

• 稳定 SOP；
• 产品资料；
• 常见问题；
• 交付模板；
• 服务规范；
• 历史方案目录。

适合通过 MCP 或业务 API 查询的内容：

• 实时订单；
• 库存；
• 工单状态；
• 当前价格；
• 审批状态；
• 动态排班。

原则很简单：

静态、稳定、低频更新的信息优先知识库；实时、频繁变化、需要写回的信息再考虑受控接口。

不要把实时库存和订单状态当成永远有效的知识库内容。

四、好易自编排 MCP 的作用是什么

它的价值，不是把模型调用包装成一个接口，而是让交付伙伴通过受控链路管理智能体工程对象，例如：

• 创建和配置智能体；
• 保存编排；
• 管理知识库；
• 管理 Skills；
• 管理 MCP 服务；
• 管理文件；
• 选择基础模型；
• 发布和测试智能体。

它更像 AI 工厂中的编排与运营工具集合，帮助交付伙伴把能力沉淀成可复用的项目资产。

但它不替代客户的 CRM、OA、ERP 或 API Gateway。真正连接客户系统时，仍需由客户后端负责身份、权限、租户隔离、审计和写操作控制。

五、自动化工作流一定要保留人工确认点

以下动作建议默认进入人工确认：

• 创建或修改订单；
• 退款；
• 修改客户资料；
• 发布对外内容；
• 修改知识库；
• 修改 MCP 配置；
• 触发批量通知；
• 给出法律、医疗、财务等最终结论。

AI 可以准备草稿、整理证据、生成待办，但不应绕过责任人直接完成高风险动作。

六、如何测试一条工作流

至少准备三类问题：

正常输入

信息完整，检查流程是否能按预期输出。

缺失输入

故意缺少行业、用户、目标或系统信息，检查是否会追问，而不是编造。

越界输入

要求 AI 直接执行高风险动作，检查是否会阻断、转人工或说明边界。

一个工作流是否能交付，不只看“能不能跑通”，还要看：

输入是否明确
输出是否可验收
结果是否可追溯
权限是否受控
异常是否可恢复
后续是否能复制

这平台是面向智能体创作者、AI 服务商和交付伙伴的公网 B 端智能体运营平台。对于需要数据不出域、复杂权限审计和长期系统集成的高校、政府、医院、国企等机构客户，则更适合采用私有化 AI 服务要素平台方案。