实验彼此割裂
模型输出后，仍要人工在多个系统之间搬运数据。
业务难题
聊天机器人无法独立完成业务流程
团队需要 AI 接入真实业务，同时保留必要的控制与责任边界。
缺少安全交接
关键操作执行前需要背景信息、明确负责人和人工确认。
过程难以复用
一次性对话无法形成可定时、可复用、可审计的业务流程。
核心能力
把智能分析与实际执行编排在一起
多步骤 AI 工作流
在同一个画布中组合 AI、代码、数据转换与可复用模块。
定时与事件触发
支持手动、定时、Webhook 或其他工作流触发。
条件分支与人工审批
按结果走不同分支，关键动作必须等负责人确认。
自动报告与通知
生成结果文件，并通过已经配置的通知模块交付。
运行方式
一条可控的日常 AI 分析流程
每一步都有清晰的输入、输出和运行状态。
- 1定时触发
- 2获取业务数据
- 3AI 分析异常
- 4负责人审批
- 5发送报告
产品实证
不仅查看答案，也能检查完整执行过程
触发器、AI 步骤、条件和审批节点都保存在同一个可审查的定义中。
- 01可视化画布与 YAML 定义
- 02执行历史与步骤输出
- 03可复用模块和模板
参考工作流
每日指标分析与中文摘要
工作流每天读取业务数据、识别指标变化、生成中文摘要，并在发送前等待负责人审批。
自动化前：分析人员每天重复收集、对比和整理摘要。
自动化后：工作流准备好待确认报告，由负责人决定是否发送。
常见问题
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AI 工作流自动化
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从示例数据开始，检查每一步，并把重要判断留给负责人。
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