从集成到决策：智能工作流程如何优化业务。
驾驶舱、传感器和遥测系统提供的实时数据，以毫米级的精度过弯将赛道替换成企业环境，将“驾驶员”替换成做出关键决策的系统——这就是人工智能 (AI) 智能
工作在效率、可扩展性和运营智能至关重要的今天，企业一直在寻求连接数据、集成系统以及实现精准安全自动化决策的方法。智能工作流它融合了技术、人工智能和受控数据，能够从头到尾地变革流程。
这些工作流不仅能够自动化任务，还能学习、适应并自主运行，帮助团队以敏捷和策略性的方式解决复杂问题。对于那些希望超越数字化转型的企业而言，它们代表着企业生产力的新阶段。IBM
的《 2024 年人工智能行动报告》，人工智能应用领先的企业基于四大支柱：战略、工具、数据管理以及在核心流程中的实际应用。这表明，人工智能的价值不仅在于其技术能力，更在于如何将其协调整合到实际的业务决策流程中。
而这正是智能工作流它并非空洞的承诺，而是能够以智能方式变革运营、加速决策的实用工具。
在本文中，工作流整合之旅，最终实现自动化战略决策。准备好了吗？
想象一下，一支一级方程式车队在比赛过程中，根据赛车、赛道和天气数据对赛车进行微调。工作流旨在为企业环境带来
精准、动态且互联的协调它们不再遵循固定且重复的指令，而是作为系统运行，能够根据上下文做出反应，从数据中学习，并帮助企业做出更明智的决策——所有这些都更加自主，减少了人工干预。
这些工作流的突出之处在于，它们能够理解流程中发生的情况，根据需要调整确保每一步都与最终目标保持一致。它们就像一个融入业务流程的“运营大脑”。
为了理解这种方法为何代表着重大变革，我们不妨将其与传统模式进行比较。
传统工作流程与智能工作流程的区别
工作流程就像固定的清单：每一步都依赖于前一步，任何偏差都需要手动重新配置。而智能工作流程则更像是自适应系统：如果情况发生变化，流程会自动调整。
| 传统工作流程 | 智能AI驱动的工作流程 | |
| 流动 | 线性、刚性 | 灵活且符合情境 |
| 规则 | 静止的 | 基于数据和目标 |
| 调整 | 手册 | 自动化 |
| 重点 | 重复执行 | 战略性和响应性交付 |
产能的飞跃带来了更大的灵活性和运营韧性，这两个因素在更加动态和数据驱动的商业环境中变得至关重要。
为什么智能工作流程
为了更智能地扩展业务流程，企业已经意识到，仅仅依靠自动化是不够的。还需要理解上下文，并在上下文中做出决策和行动。
这就是工作流日益普及的原因：
- 它们缩短了事件发生到做出反应之间的时间；
- 它们使流程的执行更加清晰流畅
- 它们使技术能够跟上商业发展的步伐，而不会受到僵化规则的阻碍。
这种方法并非一时风尚，而是代表了一种全新的运作方式，它更具互联性、战略性，也更能应对组织真正的复杂性。
下一节，我们将更详细地探讨人工智能代理如何融入其中，并使这些流程更加强大。
智能工作流程就像一支训练有素的专业团队在幕后默默运作。每个组件功能明确，自主运行，并与其他组件协同工作，确保一切顺利进行。
在企业后台，人工智能代理扮演着这样的角色。这些代理如同专业的数字操作员，能够理解需要完成的任务，实时分析数据，并根据预设目标做出决策。与
规则固定的系统不同，这里的流程是动态的：代理从历史中学习，识别模式，并适应环境——所有这些都在工作流程持续运行的同时完成。它们可以：
- 找出异常情况并采取措施解决，同时避免流程中断；
- 从内部资源（例如公司ERP系统）获取
- 优先顺序，始终关注最终目标。
需要注意的是，这种分布式架构只有在公司数据库连接良好、安全可靠且受到有效管理的情况下才能发挥作用。 这使得代理能够清晰负责地执行操作，而无需每一步都依赖人工指令。
这就像拥有一支工程师团队监控比赛的每一圈，并根据表现、天气和赛车信号调整策略一样。最终结果是：更智能、更具弹性的流程，与公司的目标战略保持一致。
接下来，我们将探讨如何通过协调一致的操作，将这些代理的流程提升到更高层次的自主性。
一级方程式赛车的胜利并非仅仅源于优秀的赛车手或尖端科技。它的成功在于所有系统、工程师、数据和决策的完美同步，从比赛开始到结束都和谐运作。借助工作流程，这种同步可以通过人工智能编排来实现。
这里的编排远不止于组织任务：它意味着协调自主代理，根据事件调整确保流程即使在复杂场景下也能流畅运行。
当工作流程达到这种水平时，它不再仅仅是一套规则，而是转变为一个能够自主决策的系统，始终与公司的战略目标保持一致。每个代理都了解自己的角色，同时也能把握全局，与其他代理协作，重新评估路径，并着眼于结果而非步骤。
这种协调的自主性只有在以下三个支柱同时存在：
- 整合且结构良好的数据，能够提供正确的背景信息；
- 明确的目标指导代理人的决策；
- 可插拔且安全的基础设施，允许灵活操作，而无需过多的技术限制或依赖。
最大的收益在于战略层面：借助人工智能协调工作流程，公司不再需要依赖重新编程或人工审批来应对变化。系统本身能够理解、决策和执行，就像一支技术团队，面对赛道上的变化，维修站就能在几秒钟内调整赛车。
现在，是时候了解哪些框架能够实现这种协调的智能，以及它们如何促进构建由多个代理协同工作的智能工作流程了。敬请关注！
要使人工智能代理的工作流程协调运作，仅仅拥有优秀的组件是不够的：还需要一个系统来构建逻辑、连接各个环节，并确保一切流畅运行。这就是编排
框架的这些工具可以帮助企业清晰地建模复杂的流程，定义代理之间的交互方式、触发动作的条件以及决策随时间演变的方式。在实践中，我们可以将其想象成赛车运动中技术团队的战略板，提供完整的赛道视图，并允许在不中断比赛的情况下进行精确调整。
非线性流、条件决策和迭代。
工作流最大的优势之一在于它不遵循固定的脚本。它摒弃了僵化的流程，转而采用能够适应实际情况的动态流程，其中包含分支、循环和决策，这些都取决于具体情境。这些动态流程包括：
- 条件语句：根据变量（例如值、业务规则或用户行为）更改路径；
- 迭代式：当检测到故障或需要改进结果时，它们会自动重复步骤；
- 非线性：允许代理并行做出决策、返回到之前的步骤或创建新路径，而不会中断过程。
这种逻辑使得流程能够进行智能操作，而非仅仅遵循指令。流程如同一个生命系统，能够做出反应、学习并调整自身路径以达到最佳结果。
除了 LangGraph 之外，其他方法也能实现这种结构。诸如 Apache Airflow、Prefect 等平台，甚至支持条件逻辑的低代码自动化框架在可扩展性、集成性和控制方面
都有其自身的特点关键不在于工具本身，而在于思维方式的转变：摒弃僵化的顺序，转而采用一种能够思考、测试、决策和适应的流程逻辑。
复杂环境中的多智能体协调
随着流程变得越来越复杂，仅仅让智能体孤立地运行是不够的。它们需要协同工作，每个智能体都有自己的角色，但又通过共同的目标联系在一起。这种多智能体逻辑允许：
随着流程变得越来越复杂，仅仅让智能体孤立地运行是不够的。它们需要协同工作，每个智能体都有自己的角色，但又通过共同的目标联系在一起。这种多智能体逻辑允许：
- 责任分配
- 建立实时信息交流机制；
- 创造一种动态机制，使决策能够以合作的方式进行，而不会使系统中的任何单个环节过载。
客户入职流程一位客服人员负责验证文件，另一位分析信用数据，还有一位制定客户关系计划。他们各自并行运作，但又通过既定的规则和目标紧密相连。如果出现任何偏离常规的情况，他们会进行调整、重新分配任务或咨询人工客服，所有这些都不会中断流程。
正是这种协调、响应迅速且具有战略性的能力，使得智能工作流不仅仅是自动化：它们复制了高效团队的行为模式，并具备逻辑性、目标性和结构化的协作。
有了这样的架构，其影响将开始体现在企业运营的各个方面工作流能够为寻求更高敏捷性、更强智能和竞争优势的企业带来的主要益处
采用工作流程不仅仅是流程自动化：它旨在打造一个能够思考、适应并精准交付成果的战略引擎。智能工作流程并非取代人类，而是增强人类的行动能力，使其能够更加专注、高效地利用数据并灵活应对。
其主要优势包括：
- 高效智能：这些工作流程不仅仅是减少步骤，它们还能像比赛队伍调整策略一样，知道何时加速何时减速。它们不仅能自动化重复性工作，还能分析和学习过程中发生的情况；
- 响应敏捷性：由于决策分散在各个代理之间，并基于上下文数据，事件发生到采取行动之间的时间大幅缩短。这使得对市场和客户的反应更加快速和一致；
- 可追溯性和治理：代理人的每一项操作都可以被监控和解释。这有助于加强合规性，并确保在需要可审计的受监管环境中的安全性。
- 区域和系统之间的连接：这些流程整合了来自不同部门的数据和任务，打破了信息孤岛，促进了真正的协作，而无需依赖人工交流；
- 持续改进的洞察：通过记录模式、异常情况和已做出的决策，工作流程为未来的分析奠定了坚实的基础。这有助于识别瓶颈、调整路径并持续改进绩效。
再次强调：这些优势只有在工作流程建立在真实数据、完善的架构和清晰的目标之上时才能真正实现。就像一场战略竞赛，胜负的关键不仅在于引擎的动力，更在于能否洞察赛道，并在每个弯道调整节奏！
接下来，让我们看看硬币的另一面：企业为了安全、可持续地收获这些成果，应该考虑哪些挑战和注意事项？
以下是企业需要考虑的主要因素
- 数据成熟度：人工智能代理只有在能够访问可靠、有序且具有上下文关联性的数据时才能有效运行。那些仍然依赖零散电子表格或彼此无法“互通”的系统的公司，首先需要投资构建数据结构。
- 与原有系统集成：虽然许多框架和平台都支持插拔，但并非所有原有系统都能轻松连接。评估集成程度并准备可靠的连接器是避免运营中断的关键步骤。
- 治理与安全：在决策自动化过程中，必须确保控制、可追溯性以及明确的决策权归属标准。缺乏治理会导致工作流程失去信任，从而损害最终收益。
- 组织文化与协同：引入智能工作流程不仅仅是技术问题。它需要业务部门的积极参与、明确的目标，以及对流程和决策思维方式的转变。如果这些都无法实现，那么项目就只是又一次一次性的自动化，而非真正的变革。
- 过高的期望：工作流程固然强大，但并非万能。重要的是要调整预期：它们可以加速和扩展人类的能力，但并不能取代战略、管理或批判性思维。
从一开始就认识到这些要点，有助于更顺利地采用新方案，减少返工，并产生更大的影响。
现在，让我们深入了解一下Skyone 的，看看Skyone Studio将这种逻辑转化为一个集成化、安全且目标明确的平台。一起来看看吧！
我们目前所看到的一切都需要一个坚实的基础才能正常运行。而这正是Skyone Studio 的用武之地。Skyone Studio是Skyone 推出的全新平台，旨在将企业工作流程转变为智能、可靠且可扩展的系统。Skyone
企业创建、执行和演进智能工作流程整合，无需依赖多个彼此孤立的工具或临时解决方案。
Skyone Studio 的四个结构层
Skyone Studio 的架构由四个互补的层次组成，它们就像高性能汽车的各个部件一样，每个层次都有自己的作用，但所有层次都协同工作：
- iPaaS（智能集成平台） ：连接超过 400 个系统，支持混合集成、数据转换和工作流。它是确保信息在系统间无缝流动的引擎。
- Lakehouse （受管数据管理） ：实时集中、组织和分割数据，确保质量、治理和互操作性——换句话说，为任何决策提供可靠的基础。
- AI代理（自主执行） ：利用私有LLM、记忆、可重用技能和基于目标的决策来创建和执行流程。它们是根据上下文需要触发流程的数字操作员；
- 具有 BI 功能的对话平台：允许通过 WhatsApp、Telegram、聊天，并将数据导出到 Metabase 和 Power BI 等工具，从而扩展信息的访问和实际使用，实现分布式智能。
战略愿景：在单一平台上完成从数据收集到决策制定的所有环节。
Skyone Studio 的关键区别在于它如何在单一环境中连接数据和决策过程的两端：
- 从数据收集到分析，包括自动化、执行和监控；
- 使用可插拔代理，这些代理可以具备或不具备预先训练的技能；
- 通过集中控制，确保整个运营过程的安全性、可见性和可扩展性。
因此， Skyone Studio 不仅仅是一个平台：它是企业利用人工智能真正变革运营的基础设施。它摒弃一切捷径和即兴发挥，确保每一项决策都遵循结构化、可追溯且以业务为导向的流程。
正如一支精英赛车队，引擎、轮胎、传感器和技术团队协同运作一样， Skyone Studio 将数字化运营的各个维度整合到一个“战略驾驶舱”中，从而能够更快、更安全地做出与业务目标相符的决策。
想了解这一切在实践中如何运作吗？立即联系 Skyone 专家，开启探索未来工作流程的旅程！
智能工作流的采用标志着企业运营、技术整合和决策方式的转折点。这些工作流不仅仅是自动化任务，它们还能理解上下文、从数据中学习并进行协作，从而以敏捷的方式交付与业务目标一致的稳定结果。
在本文中，我们将探讨支撑这一变革的基本原理工作流的概念到它们在人工智能代理、 框架以及 Skyone Studio 等架构中的实际应用。我们将看到，当这些要素与智能和目标相结合时，如何构建能够随着企业环境发展而不断演进的自适应、可审计的工作流。
借助智能工作流企业摆脱了僵化的流程，获得了自主性、灵活性和可预测性，就像一辆高性能汽车，能够对道路上最细微的信号做出反应，同时始终专注于目的地。
您是否喜欢这篇文章，并希望继续关注塑造商业智能未来的变革？欢迎访问我们的Skyone博客为那些具有未来远见的领导者而设计的内容！
智能工作流程正日益受到追求效率、敏捷性和更明智决策的企业的青睐。即便如此，人们自然会对这些工作流程的定义、运作方式以及实施条件产生疑问。以下我们将以简洁明了的方式解答最常见的问题
1）我需要一个技术团队来实施这个吗？
并非总是如此。借助合适的平台，例如具备工作流和可配置代理的解决方案，业务部门可以在极少技术支持的情况下参与创建工作流。其复杂程度取决于所需的集成和定制级别。
2）工作流适用于遗留系统？
是的。大多数现代平台都提供混合集成，允许您将旧系统连接到新的工作流程，而无需重做整个现有架构。理想情况下，您应该确保数据可访问，并且连接器或 API 可用。.
3）如何衡量智能工作流程
工作流程的成功可以通过以下绩效指标来衡量：
- 缩短关键流程时间；
- 提高重复性任务的自动化程度；
- 数据驱动决策的准确性；
- 减少返工和人为错误。.
自动化的价值不仅仅在于其规模，更在于它对业务成果的真正影响。.
4）哪些行业从这些人工智能驱动的流程中受益最多？
运营负荷高、决策频繁、数据量大的行业受益最大。这些行业包括：
- 金融服务（信贷、合规、客户服务）；
- 零售和电子商务（运营、物流、营销）；
- 行业（供应链、维护）；
- 医疗保健（医疗记录管理、分诊、授权）。.
逻辑很简单：结构化流程和可用数据越多，智能工作流程
路易斯·爱德华多·塞韦里诺
塞韦里诺对人工智能及其在现实世界中的应用充满热情，他致力于探索人工智能如何变革企业并推动创新。在 Skyone 博客上，他解读人工智能的发展趋势，阐释其深奥的概念，并展示人工智能对企业的实际影响。您可以在 LinkedIn 上与塞韦里诺联系： https://www.linkedin.com/in/leduardoseverino/
开始变革你的公司。
测试平台或安排与我们的专家进行对话，了解 Skyone 如何加速您的数字化战略。.