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Concept Contrast Fable

AI 参与改造的工作流和 AI 原生的工作流

一个是从人干改成让人+AI一起干,另一个是从一开始就是 AI 在干。这两种工作流听起来都带「AI」,但技术难度、管理方式、出了问题谁来担责,完全是两码事。

寓言

织布店的两种机器

镇东头有家老织布店,店里全是手工织机,织一匹布要三天。老板王师傅看着别家店都用上机器了,一咬牙买了十台自动织机回来。这下织布速度快了十倍,王师傅高兴坏了。

但新机器有个问题:机器不知道什么时候该换纬线,什么时候该换颜色。王师傅舍不得扔掉那些干了二十年的老工人,就让他们站在机器旁边看着。机器织到该换线的地方,老工人就喊一声「停」,然后亲手把纬线换上。机器还是全自动的,但人一步都离不开。

这种模式确实有效。产量上去了,人虽然还是守着,但至少不用亲手织了。可王师傅发现一个新麻烦:十个老工人有的眼神不好使,有的反应慢,有的手脚笨。换线慢了,机器就要空转,产量还是上不去。

与此同时,镇西头新开了一家织布店,老板是个年轻人。他根本不用老办法,直接从国外引进了一套全新的织布系统。这套系统从进原料到出成品,全程不用人管。机器自己感应纬线颜色、自己调节张力、断了线自己接上。

西头这家店一开始运行得很顺,产量比东头高出好几倍。但有一天,控制系统出了个小故障,整条生产线全停了。师傅们束手无策,因为这套系统太新了,没人看得懂那些洋文说明书。最后还是请了王师傅来帮忙,王师傅看了半天说:「这咱也不会修啊。」

东头店和西头店的区别不在机器,而在于「人站在旁边看着」还是「全程交给机器」。东头店是人在指挥机器,机器只是干活的工具。西头店是机器自己决策,出了问题只能等机器自己好。

王师傅后来想明白了:东头店用的是「人+机器」的混合模式,机器是手的延伸,出了问题人立刻就能补上。西头店用的是「全机器」模式,机器是独立的系统,出了问题要找专门的人来修。

故事讲完了。人在 workflow 里加 AI 帮忙,但核心还是人在管事,这就是 agentic workflow。从一开始 workflow 就是给 AI 设计的,AI 自己就能跑完整个流程,这就是 AI-native workflow。

agentic workflow

在原有工作流中引入 AI 能力,人仍然是流程的主导者和监督者

AI-native workflow

从设计之初就是为了 AI 能独立完成整个流程,不需要人介入每个环节

故事对应

  • 老织布店的手工织机 → 传统的纯人工 workflow
  • 新买的自动织机 → 引入的 AI 能力
  • 站在机器旁的老工人 → 人在 workflow 中监督和指挥
  • 换线慢了机器空转 → AI 参与workflow时的效率瓶颈
  • 西头店的全新系统 → 从一开始就是给 AI 用的 workflow
  • 系统故障全厂停工 → AI-native 模式下出问题的影响范围更大
  • 王师傅看不懂洋文说明书 → AI-native 需要新的技术团队来维护

落到项目里

如果你现在的业务已经有人在跑,只是想让 AI 帮忙提速或省人力,那 agentic workflow 是更稳妥的选择——人在回路里,出错了能及时发现和修正。如果你从零开始设计一个全新业务,预期 AI 会成为主要执行者,那可以尝试 AI-native workflow,但要想好万一 AI 挂了有没有备选方案,以及谁来处理那些 AI 搞不定的情况。