大多数人从 AI 模型开始。
最好的 AI 团队从工作流开始。
这就是酷炫演示和可投入生产的系统之间的区别。
在你自动化任何事情之前,回答这 7 个问题:
什么触发工作流?
AI 需要什么上下文?
它应该做出什么决策?
它应该使用哪些工具或 API?
你将如何验证输出?
何时需要人工批准?
成功的结果由什么定义?
每一个可靠的 AI 工作流都遵循相同的架构:
→ 收集上下文
→ 推理并做出决策
→ 执行动作
→ 验证结果
→ 需要时让人参与
→ 从反馈中学习
AI 并不会因为模型很弱而失败。
它会失败,是因为工作流缺乏上下文、缺少防护栏、缺少验证以及明确的责任归属。
从 AI 中获得真实投资回报的公司,并不是在问更好的提示词。
他们在构建更好的系统。不要优化提示词。优化工作流。
把这个框架收藏起来,它会帮你节省数月的反复试错。
查看原文