工作流仍是企业AI落地基石：Agent与RPA实用场景深度剖析
前段时间，我参加了一场由所谓“行业大佬”主讲的分享会。暂且不论分享内容的质量如何，其整个过程着实令我感到惊讶——原来分享还能以这种方式进行？其中确实有不少值得学习的地方。
首先，这位演讲者是一位坚定的智能体（Agent）技术拥护者，其观点甚至让人感觉Agent技术即将全面替代现有解决方案（至少我的理解是如此）。其次，他对市面上常见的工作流类技术表现出明显的轻视，尤其是在一个百余人的场合，公开点名批评影刀RPA已经不行了，这让在场影刀公司的同仁显得颇为尴尬。
更让我大开眼界的是，在后续的问答环节，这位老师对所有问题的回答都显得宏大而抽象，并且带有一种**“我只负责阐述我的观点，至于你是否能理解，则不在我的考虑范围之内”的姿态，隐约给人一种“听不懂是你自己理解能力不足”的感觉**。
整场听下来，我的整体感受是：冲击感特别强烈，但这与我实际观察到的市场现状存在巨大差异。我甚至一度开始自我怀疑，思考自己是否已经落伍。然而，当这位老师最终亮出那页旨在推销其Agent认知课程的PPT时，我瞬间释然了：果然，姜还是老的辣！
以上故事权当一笑，但它引出了一个我们必须直面思考的问题：工作流技术究竟有没有实际价值？在当前的企业环境中，工作流究竟扮演着怎样的角色？
企业核心诉求：100%的稳定性与替代率
实际上，真正深入参与过AI项目落地实践的同仁都会深刻意识到一个关键问题：企业客户根本不在意你用的是工作流（Workflow）还是智能体（Agent），他们唯一关心的是你的方案能否做到“100%”！
这里的“100%”涵盖了多重含义：能否100%替代人力操作？能否保持100%的运行稳定性？这个具体的数字，是我在企业级项目落地过程中反复遇到、无法回避的核心拷问。
例如，曾有一次我前往某大型集团，汇报一个关于AI赋能人力资源部门的项目。当时我顶着“AI专家”与“CEO数字化分身项目负责人”的头衔，信心满满地走上讲台，自豪地阐述该AI项目能够替代HR部门的某些具体工作环节……
然而，对方的一位副总裁仅用一句话、两个问题就让我哑口无言：
- 用了这个，我们能裁掉哪个实习生？
- 你的项目稳定性有保障吗？能做到100%不出错吗？
很遗憾，我对这两个问题的答案都是否定的。于是，我同时以“CEO数字化分身”代表和项目乙方的双重身份，遭遇了来自甲方的直白质疑，场面一度令人面红耳赤。
值得一提的是，我们在该项目中采用的已经是稳定性相对较高的工作流技术。倘若有人敢拿着Agent当前在稳定性、效率乃至成本方面的实际数据去与业务部门沟通，恐怕会被批评得体无完肤。
综上所述，Agent技术在当前的生产环境中确实存在诸多适用性挑战，核心业务问题的处理仍然高度依赖于稳健的工作流。如果空谈“工作流无用论”或断言“影刀RPA即将被淘汰”，那么发言者要么是缺乏实践经验，要么是别有用心。
这也恰恰是值得我们警惕的关键点：凡是意图通过制造焦虑来收割高认知人群的，其口碑与人设崩塌的速度往往也最快。
接下来，我们将结合更多企业实践，深入探讨AI落地的真实情况。
现实案例：从Excel到AI表格的渐进之路
首先，尽管各类智能聊天机器人（Chatbot）眼下看似火热，但在众多公司的中后台业务部门中，它们并未获得广泛接纳。这些部门最青睐的工具始终是Excel，原因非常简单：Excel表格能够在一屏之内呈现足够密集的信息量，一目了然。
然而，随着业务复杂度的提升，Excel也逐渐力不从心。这便给了AI表格乃至多维表格这类工具发展的机会。
某种程度上，可以认为它们是打着“AI”的旗号，实际上在蚕食传统Excel的市场份额。
此类场景在实践中非常普遍。以某个电销项目为例，该公司主营成人职业教育培训，帮助蓝领工人提升技能、考取职业资格证书。公司规模百余人，核心团队包括新媒体运营、电话销售和课程交付团队，但没有自主研发能力——这种缺乏技术团队的公司在国内十分常见。其核心业务流程如下：
- 通过短视频平台（抖音、视频号、快手）投放广告，获取潜在客户线索。
- 将线索分配给电话销售团队。
- 销售跟进并促成交易。
- 将已付费学员分配给交付老师，跟进学习进度与刷题情况。
- 学员学习达标后，安排考点参加考试。
- 通过考试，获取证书。
但在我们介入之前，该团队正面临一系列运营困境：
- 未使用线上业务系统。此前曾采购过一套系统，但因功能僵化无法适应业务变化而被弃用。
- 团队协作完全依赖Excel文件传输，甚至未有效使用钉钉在线表格等基础协作工具。
- 员工每日需处理大量表格任务（例如销售需手工统计当日跟进线索、成交业绩并录入学员信息）。
- 业务节点流转效率低下，上下游部门间的数据传递严重延迟，无法实时同步。
- 业务数据指标难以分析，缺乏支持精细化运营决策的数据支撑。
用一句话概括就是：业务未线上化、过程不透明、团队协作效率低下，存在大量重复、低效的手工操作。
基于上述诸多问题，公司老板“异想天开”地联系到我，希望直接实现AI提效。我内心不禁感慨：这位负责人对公司的实际数字化基础缺乏清晰认知。于是，我们花费数日梳理需求，明确了需要解决的几大核心问题：
- 改变协作方式，取代Excel文件传输，实现业务全流程线上化运转。
- 实现业务节点的自动化流转，加速业务处理速度。
- 消除重复低效的手工操作，让员工能聚焦于业务本身。
- 打通OA消息提醒，确保任务能及时触达责任人。
- 实现全链路业务数据资产的沉淀。
- 提升业务透明度，让管理者能通过数据指标实时掌握业务状况。
理清目标后，接下来便是实现路径的选择。考虑到用户的历史使用习惯，我们直接选择了AI表格作为解决方案，并迅速完成了落地实施：
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最终的结果是皆大欢喜：老板满意、业务部门满意、我们也顺利获得回报。在这个多方共赢的场景中，有Agent什么事吗？答案是：完全没有。
AI占比不足20%：工程与流程梳理才是关键
看到这里，明眼人应该已经能发现：在大多数管理类（或经营类）的AI赋能项目中，梳理业务流程永远是第一位的（也是工作量最大的部分）。如果说这是在“炒冷饭”也不为过——新技术名词的出现，往往是将过去数字化转型的核心工作用新概念重新包装一遍。
这正是近两年国内许多企业正在经历的现状：我们正打着“AI”的旗号，运用AI表格这类工具去完成最基础的数字化建设任务。事实上，以多维表格与Coze平台体系（或称AI表格与Agent平台体系）为代表的新工具，确实正在逐步渗透并蚕食传统OA系统在企业内的份额。
OA系统本就是企业内为联通各个异构系统数据而诞生的缝合怪：统一门户、统一登录、统一审批、表单扩展……其本质都是为了在不同视角和权限下，操作同一份核心业务数据。
企业的根本需求是构建一个能够实现多人分散录入、数据集中汇总、结果统一统计的轻量化系统。这块市场蛋糕，正被Excel、传统OA、低代码平台、多维表格以及AI表格等各类工具激烈争夺。
并且，所有这类项目的核心难点并不在于技术开发，而在于业务流程的梳理（SOP）与行业专业知识（Know-How）的融入。其背后体现了一个深刻理念：数据即流程。同时，企业始终追求的是低成本与快速上线。哪种工具或体系能更好地满足这些要求，企业就会选择它。
目前来看，具备体系化能力的平台（融合即时通讯、在线文档、AI表格、Agent平台与云服务）正在慢慢渗透各个领域。以飞书生态体系为例：
Coze更像是外在的交互界面与连接皮肤，而多维表格及其承载的业务逻辑才是内在核心。换言之，项目的核心在于流程梳理，AI在整个系统落地过程中的占比并不高。甚至，由于AI含量如此之低，将这些项目归类为纯粹的“AI项目”都显得有些牵强。
以最近一个在人力资源体系进行AI赋能的案例来看，AI技术真正的贡献占比确实不足20%（下图中蓝色部分代表必须依赖AI能力的环节）：
近期有一篇题为**《AI智能体企业落地真相：90%靠工程架构设计，10%才是大模型技术》** 的文章，虽然篇幅简短，但它精准地概括了我们近两年的实践经验：AI项目的成败关键往往不在于AI算法本身，而在于工程化落地能力。这里“工程”二字的含义，远比通常理解的要广泛和深刻！
结语：理性看待技术炒作与落地现实
行文至此，本文并无意得出什么惊天动地的结论，主要是看到市面上存在一种刻意追捧Agent、同时贬低Workflow的风气，心有所感，故多言几句。
原因很简单：我们当然可以站在技术演进与工程探索的层面去深入研究、热烈讨论Agent。但绝不能天真地认为，现有阶段的Agent技术就能够直接、完美地解决生产环境中的复杂问题。尤其是各位项目决策者与技术负责人，如果对此缺乏清醒认识而盲目跟进，恐怕会面临巨大的实践风险。
