2025年，AI工作流自动化如何改变企业

经营企业已经需要你全身心投入。你不应该还要花数小时追踪进展、在工具间搬运数据，或重复回答同一个问题。

AI工作流自动化能将这些繁琐转化为动力。你无需再为管理任务操心，而是让流程自动运转。

从分配潜在客户到归档报告再到处理请求，企业级AI代理正悄然成为大多数团队依赖的“额外队友”。

那么，它究竟是如何运作的——又能在哪些方面提供帮助？让我们一探究竟。

什么是AI流程自动化？

AI工作流自动化通过自动化重复性任务和实现实时决策，重新定义了企业效率。

AI驱动的工作流利用AI代理从历史模式中学习，并以兼容现有传统应用的方式处理非结构化数据，从而优化重复性操作。

Gartner预测，到2026年，20%的组织将使用AI自动化管理任务，这使其成为企业生存的关键投资。

通过消除潜在客户获取、人力资源入职和绩效监控等环节的低效，AI在降低运营成本的同时提升了生产力。

例如，在Botpress，我们使用名为Gordon的机器人来安排演示。它监控Hubspot，并作为企业聊天机器人，直接与其他操作共享潜在客户信息，每周为销售团队节省数小时。

工作流自动化的核心概念

AI工作流自动化的工作原理

AI工作流自动化从事件触发的那一刻开始——比如CRM中新增潜在客户，或表单发来的Webhook。

触发器携带大量信息，统称为事件负载。负载流向AI代理，代理解析请求上下文，并驱动合适的工具以达成最终结果。每完成一步，代理会检查新状态并重复循环，直到任务完成并交付结果。

让我们拆解一下，从查询进入系统到你收到回复的全过程。

工作流始于现实世界的触发

一切开始前，首先发生了某些变化。这组变化可以称为现实触发器，可能是与系统的任何一种交互。

触发器携带来自该事件的初始信息，并通知系统：“现在该开始了。”

一旦注册，这些信息就会被AI代理获取，接管整个管理流程。

AI代理读取输入并判断下一步

AI代理会读取这些信息，无论是纯文本还是结构化数据，并决定下一步该做什么。

此时，大语言模型或意图分类模型就会介入。

在某些系统中，这就是基于提示的规划器，简单来说就是：

“嘿，用户在说：‘我可以重新安排我的课程吗？’——系统应该怎么做？”

接下来，系统会制定处理该请求的计划。

通过连接的工具或API执行操作

任务明确后，系统会选择能够完成该任务的工具。

这可能是一次API调用、数据库查询、互联网检索，甚至只是对收到的数据进行数学计算。

代理会用正确的数据格式化请求，并传递给工具以完成子任务。

如有需要，结果会传递到下一步

工具运行并输出结果后，代理会利用该结果决定后续操作。

如果还有后续步骤，工作流会继续推进，数据不断传递并重新评估状态，直到达成最终结果。

这个循环会一直运行，直到整个任务完成，无论是一键更新还是跨多个系统的多步流程。

AI工作流自动化的主要优势

AI工作流自动化让流程更智能、更高效、自我优化。企业无需再面对因条件变化而崩溃的僵化流程。

如果你曾经花半天更新仪表盘或转发Slack消息，这些优势你一定深有体会。

AI工作流自动化的主要应用场景

1. 自动提取复杂文档中的数据

大多数团队都在处理非结构化数据。这些数据有时是手写的，或以打印文档形式存在，往往没有统一规则。

工作流自动化让从这些数据中高效、规模化地提取价值成为可能。

基于AI文档索引的工作流确保每个文件都被读取并以结构化方式存储在向量数据库中。

结合检索增强生成，从文档中提取的数据可直接被管理工作流的AI代理用于答复查询或触发操作。

2. 跨渠道优化客户入职流程

客户入职不仅仅是收集信息——它是一系列需要快速且同步完成的操作。

潜在客户来自不同渠道，每一个都需要在CRM中被捕获和筛选。AI工作流自动化将这些步骤连接起来。

一旦潜在客户进入系统，潜在客户获取聊天机器人会提取关键信息，检查完整性，并触发后续操作。

这样一来，入职流程无需人工检查，也能快速响应。

3. 最小输入生成业务内容

如今团队持续产出运营内容——这些内容对市场营销至关重要，但很少被优化复用。

由于内容分散在不同平台，这类文档很难整合。

现代聊天机器人营销工作流能够利用这些原始数据，将其整合并自动转化为可用内容。

只需简单输入或触发，设计良好的RAG聊天机器人就能自动生成完整摘要或草稿，无需人工查找来源或手动排版。

4. 用AI代理管理人力资源运营

人力资源团队需要不断处理各种请求——从政策咨询到审批和入职任务。这些工作并不复杂，但会打断实际工作，并且很快堆积成山。

一个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流程。

它可以集成到你团队已经在用的工具中，让一切顺畅进行，而不会增加新的等待队列。

5. 通过AI聊天机器人处理客户支持

大多数支持请求都有固定模式。用户需要快速处理某件事——可能是更新、修复，或者只是指引。而且他们最看重的就是响应速度。

一个客户服务聊天机器人可以毫不延迟地管理这些互动。它负责对话，在后台创建或更新工单，让一切顺利推进。

这种AI工单系统让团队有更多精力专注于高价值的案例。通过人工介入等功能，支持人员可以在需要时介入，而常规问题则能自动解决。

五大AI流程自动化工具

1. Make

最适合：需要构建大型、可视化自动化流程，涉及多工具和部分AI环节的团队

Make是一个可视化自动化平台，你可以通过直观连接应用和定义逻辑来设计工作流程。

它在运营流程中很受欢迎——比如在CRM和表格间同步数据——同时也支持对话式AI。

Make还支持文件解析和向向量库添加内容，适合需要运行AI流程（如文档提取或基于RAG检索）的团队。

对于希望逐步了解各环节如何协作的团队来说，它尤其合适。

主要功能：

• 可视化构建器，支持无限分支逻辑和错误处理
• 支持OpenAI，涵盖补全、摘要、文件解析和RAG
• 原生集成Notion、Slack、Google Workspace、HubSpot等应用
• 支持定时或触发执行，完整版本历史

缺点：

• 对于超大型流程，学习曲线较陡
• AI相关用例需要一定的提示词和向量存储知识

2. Botpress

‍最适合：使用 AI 节点自动化管理完整聊天工作流

Botpress 是一个用于构建 AI 智能体的可视化工作流构建器。

该平台为你提供了深入掌控流程交互细节的工具，远超其他平台的表层卡片式操作。

基于画布的构建器让你可以在集成和平台间流转时，灵活控制关键变量和上下文。

即使你不完全了解各工具如何连接，也能顺利使用。只需完成连接并授权，自主节点即可管理流程。

如果你的团队流程较为混乱，难以在其他平台实现，Botpress可通过与Zapier或Make等工具集成，帮助你理清结构。

主要功能：

• 逐步流程，每个节点独立变量作用域
• 内置知识库，支持基于文档和URL的检索
• 通过API、触发器及Zapier/Make集成支持外部工具
• 隔离记忆和输入，防止上下文漂移

缺点： 设计作用域逻辑需要一定前期学习

3. N8n

最适合：需要灵活、面向开发者、可控性强的开源流程工具的团队

n8n专为希望完全掌控流程行为和运行环境的用户打造。

它支持自托管，可用代码扩展，不会限制你在预设模式内。如果你想要Zapier那样的自动化，但又想拥有Git式灵活性，这就是你的选择。

流程以可视化方式构建，但每一步都支持自定义JavaScript。

原生支持分支、重试、条件和Webhook，并能很好地对接自定义API和内部系统。

主要功能：

• 可视化流程构建器，基于节点逻辑
• 开源，支持自托管和云端部署
• 适合Webhook和长时间运行的任务

缺点：

• 相比托管工具，需要更多配置
• 不适合非技术用户或快速入门场景

4. Zapier

最适合：希望在主流SaaS工具间快速实现自动化的非技术团队

Zapier追求速度和简洁。你选择一个触发器，定义后续操作，其余都在后台自动完成。

适合只想让流程顺利运行、无需考虑分支逻辑或基础设施的团队。

当你使用的工具已在其生态内时，Zapier表现尤为出色。无论是将表单线索发送到CRM，还是在Slack和Google表格间同步更新，设置只需几分钟，后台稳定运行。

它并不适合深度定制，但这正是它的优势。如果你的流程清晰、无需复杂条件，Zapier能比任何工具更快帮你实现。

主要功能：

• 支持6000多款应用集成，包括Google Workspace、Slack和Salesforce
• 用户友好的可视化编辑器，拥有预制模板库

缺点：

• 随着任务使用量和高级功能的增加，费用可能会增加
• 复杂或高度定制流程的自定义能力有限

5. Aisera

最适合：企业团队自动化IT、人力资源和客户支持等内部流程

Aisera专注于由领域专用AI驱动的大规模自动化。

它旨在帮助团队管理高负载运营——从处理IT工单到员工入职或响应客户请求。

Aisera的独特之处在于其AI在流程中的应用方式。其自然语言模型早在GPT时代之前就已应用于企业支持场景，如今在需要时还可结合更强大的大模型。

虽然它并不面向初创公司或个人开发者，但对于希望获得可靠AI自动化、无需从零开发的大型团队来说，Aisera是理想选择。

主要功能：

• 领域训练语言模型，实现精准、上下文感知的自动化
• 可集成ServiceNow、Salesforce、Workday等平台

缺点：

• 根据系统和数据源不同，配置可能较为复杂
• 更适合大规模场景——对小团队来说可能过于复杂

用AI自动化优化你的工作流程

大多数团队都会遇到同样的问题：他们知道哪些流程需要自动化，但现有工具却无法适配自身系统。

Botpress让你可以围绕真实流程进行构建，而不是套用别人的模板。你可以掌控逻辑如何运行、机器人做什么，以及如何与团队日常使用的工具集成。

如果你曾说过“这应该自动化”，那就从这里开始吧。

立即开始构建——永久免费。

常见问题

1. 搭建AI流程需要哪些内部资源或团队成员？

要设置AI工作流程，通常需要了解您业务运营的人（如运营负责人或流程负责人）、熟悉API或集成的人（如技术主管或系统工程师），有时还需要AI/自动化专家。不过，许多像Botpress这样的平台大大减少了编程需求，因此一个小型的跨职能团队通常就能完成部署。

2. AI工作流程能否在不影响现有业务运营的情况下部署？

可以，AI工作流程可以在不影响现有业务运营的情况下部署。大多数平台支持分阶段上线，并作为现有系统的叠加层运行，让您能够逐步测试和发布，而不会造成停机。

3. 如何从传统自动化迁移到AI驱动的工作流程？

要从传统自动化迁移到AI驱动的工作流程，首先要梳理那些处理重复性任务、适合引入灵活性或上下文理解的基于规则的流程。然后逐步引入AI代理或智能逻辑，通常可以先采用混合模式，最后再完全替换原有的规则逻辑。

4. AI工作流程自动化的初始和持续成本有哪些？

AI工作流程自动化的初始成本取决于所选平台（有些平台提供免费套餐）以及是否需要定制开发。持续成本通常包括平台订阅费用、计算资源费用（如API调用或大语言模型的使用），以及随着流程扩展所需的定期更新和维护。

5. 如果AI工作流程做出了错误决策怎么办？

如果AI工作流程做出了错误决策，大多数平台允许您设置备用机制并手动干预逻辑。您还可以通过反馈和历史数据不断训练和优化代理的行为，从而减少未来的错误。