如何构建 AI 工作流：分步指南

简短回答

AI 工作流是一种可重复执行的工作系统，它利用 AI 收集上下文、处理信息、生成输出，并在需要时再次运行。要构建这样的工作流，不要先从工具入手，而是从你每周已经在重复进行的一项真实日常工作开始。如果你想把这种方式与较早的基于规则的自动化进行比较，可参阅 AI 工作流与传统自动化：值得关注的关键差异。

什么是 AI 工作流？

AI 工作流是一种结构化流程，其中 AI 负责处理部分工作，而不只是执行单次提示。它可以读取文件、遵循指令、使用已连接的工具、保存结果，并随着你对工作流的调整不断改进。这与 agentic AI workflow 的理念相近，在这种模式下，AI 会在流程内部承担更多判断工作。

传统自动化通常围绕固定触发器和固定操作来构建，而 AI 工作流设计则围绕意图、上下文、审核和输出质量来展开。这也是为什么它更适合处理杂乱的知识型工作，例如潜在客户调研、报告整理、会议准备和内容再利用。

开始之前

在开始构建之前，先用这个简单的准备度检查表做个判断。
任务：这项工作是否至少每周重复一次？
输入：你是否清楚工作流需要哪些信息？
输出：你能否描述什么样的结果才算合格？
审核：你是否知道应该在哪个环节由人工批准或纠正？
负责人：是否有一个人专门负责持续改进这个工作流？

步骤 1：选择一个重复出现的工作流

选择一项让人头疼、但又不是关键核心的日常流程。适合作为起点的工作流包括每周状态报告、潜在客户调研、会议准备、收件箱分流、客户总结以及内容再利用。

不要一开始就从庞大的端到端流程入手。较小的工作流更容易检查、更容易建立信任，也更容易优化。

步骤 2：定义输入和输出

写清楚工作流会接收什么，以及它必须产出什么。薄弱的指令会说：“做一份报告。”而强有力的指令会说：“阅读这些更新内容，按项目分组，标记阻塞项，并生成一份一页纸的每周状态报告。”

步骤 3：添加合适的上下文

AI 工作流的效果，取决于它能使用的上下文质量。相关时，应加入源文件、历史示例、客户备注、日历上下文、CRM 记录或 Slack 摘要。

这正是 Kuse 与聊天窗口的不同之处。Kuse 为工作流提供了一个文件系统，因此输入、输出和历史运行结果都能保持有序，而不会消失在对话记录里。

步骤 4：设置审核节点

不要过早把判断工作完全自动化。在质量至关重要的地方加入审核节点：例如发送邮件之前、更新客户记录之前、发布内容之前，或升级某项决策之前。

步骤 5：运行、检查并改进

先运行一次工作流，检查输出结果，然后更新指令。重点查看是否缺少上下文、格式是否模糊、假设是否错误，以及是否存在不必要的步骤。第一次运行的目的，就是帮助你知道如何把第二次运行做得更好。

示例：每周客户更新工作流

目标：无需手动阅读每一条备注，也能生成每周客户更新。
输入：CRM 备注、Slack 讨论、通话摘要和待处理行动项。
流程：按客户归类更新内容，识别风险，总结进展，并标记下一步行动。
审核节点：发送前由团队成员检查涉及敏感客户措辞的内容。
输出：一份结构化的每周更新，保存在客户文件夹中。

常见错误

起步范围过大：先构建一个工作流，再考虑为整个部门做自动化。
跳过示例：AI 需要优质输出示例，而不只是抽象指令。
没有审核节点：在工作流被证明可靠之前，人工批准依然很有价值。
没有负责人：如果没人维护，工作流就会逐渐失效。

Kuse 如何提供帮助

Kuse 专为需要记忆、文件和周期性执行的 AI 工作流而构建。你只需用自然语言描述日常流程，连接所需上下文，Kuse 就会将结果保存在一个可持续使用的工作空间中。了解更多关于 Kuse 中的 AI Workflow，或阅读完整的 AI 工作流指南。

FAQ

最容易先搭建的 AI 工作流是什么？

可以从每周总结、会议准备简报或研究工作流开始。这些任务的输入清晰、输出实用，而且风险较低。

构建 AI 工作流一定需要 Zapier 或 n8n 吗？

不一定。传统自动化工具更适合固定的应用间操作；而当任务需要阅读、推理、总结和灵活调整时，AI 工作流会更合适。

设置一个 AI 工作流通常需要多长时间？

第一个工作流通常应在一小时内完成定义。比起初始设置，持续改进的循环更重要。

什么让 AI 工作流更可靠？

清晰的输入、优质输出示例、审核节点，以及一个可持续保存结果的位置，都会让 AI 工作流更可靠。