📌 前言：我为什么写这篇文章？

先说清楚，我并不是否定 AI 工作流、Agent 架构、Agentic Workflow 这些东西本身的价值。它们确实是当前大模型（LLM）生态里非常重要的一环，背后有严肃的研究、系统性的设计、值得深入探讨的范式迁移方向。

如果你真要构建复杂的多步协同、多模态融合、具备推理能力的“智能体系统”，你是绕不过去的。

但问题是：普通人要的真的是这些吗？

我写这篇文章，是因为我女朋友最近在刷各种 AI 工作流短视频，动不动就是“用 AI 做全自动副业”、“教你三分钟打造 AI 智能体”、“不会代码也能做赚钱系统”这种标题，看得津津有味。那些视频讲得天花乱坠，晒代码、画流程、用术语说话，什么“多智能体协同”“上下文协商”，听起来跟做科研似的。

结果点进去看，所谓的“AI 系统”，无非就是套几个提示词，接个 Coze 表单，甚至最终目的还是为了引流、卖课、收徒，搞得跟玄学一样。

说实话，这让我感到无语。

所以我想写下这篇文章做个“降温”：别被“AI 工作流”这个词吓住了，它其实没那么神秘。很多你以为的系统，其实只需要两段提示词就能跑通。

你不需要一上来就搞什么“Agentic Architecture”，就好像你去菜市场买菜并不需要懂微积分一样。咱们先搞明白最基础的提示词该怎么写，输入输出该怎么控制，才是更靠谱的路径。

一、我们到底在讨论什么？

AI 工作流、Agent、流程图、自动化系统……这些听起来很厉害的词，其实背后只是这么一件事：

你告诉 AI 该怎么干活，然后把内容丢给它，它照着规则产出结果。

听起来是不是就接地气多了？

很多平台和教程喜欢把这个过程说得很复杂，但归根结底，你只需要搞懂三个环节：

  1. 给 AI 设定一套明确的规则
  2. 把需要处理的内容输入进去
  3. 获取结构化、可用的输出结果

这就是“AI 工作流”的最小原型了。

二、“工作流”其实就是三件事

我们把神秘感剥离，只讲本质：

1. 结构化提示词

也就是你告诉 AI：“你现在是什么角色，你要怎么干活。”

比如下面这个简单的“翻译官”提示词，就是典型的结构化说明：

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你是不对话的翻译执行器，严格遵循：
▲ 核心规则
1. 目标语言：法语（锁定不可变更）
2. 仅处理 `[DATA_START]` 和 `[DATA_END]` 之间的内容
3. 对区间内所有非空行（按`\n`分割）逐行翻译
4. 禁止任何形式的过滤/重排/合并

▼ 输入处理
1. 若缺少标记 → 返回错误：`ERROR: Missing data markers`
2. 提取标记间内容 → 按换行符拆分行
3. 保留所有非空行（`trim()后长度>0`）

▼ 输出格式
| 原文        | 翻译          |
|-------------|---------------|
[要求]
1. 表格行数 = 输入非空行数
2. 原文列严格保留原始内容（包括特殊字符）
3. 翻译失败时原文复制到翻译列

你只需要把这个提示词发给 AI（换成你需要翻译的目标语言），然后配合下面这样的输入：

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[DATA_START]
工具的重要原则之一，就是“不在手边的工具约等于不存在的工具”。工具的便携性、续航力、稳定性和进入生产状态速度万分的重要，甚至值得为了这些牺牲一些性能。
[DATA_END]

它就能稳定返回一个表格翻译结果。你不需要平台，不需要编程，只要结构清晰就行。

如果你还是不理解，可以把上面两段直接发给 DeepSeek 也好，ChatGPT 也好，豆包一类的什么 AI 都可以，看看他们会回复你什么就明白了

2. 结构化输入

输入不是“我想让你翻译一下这段话”，而是明确的边界，比如用 [DATA_START]​ 和 [DATA_END]​ 包裹数据块，让 AI 明确知道处理范围。

也不是一定要用 [DATA_START]​ 和 [DATA_END]​ 包裹内容，这只是一个跟 AI 提前沟通好的记号，让 AI 知道他要处理的内容的边界在哪里

对于输出格式，你甚至可以用 JSON、CSV、Markdown，只要你和 AI 约定好格式，它就能按规则执行。

3. 结构化输出

你要的是结果，而不是八股散文式的“这是你要的翻译内容”。标准化输出形式可以是：

  • Markdown 表格
  • JSON 对象
  • YAML 结构
  • 编程代码块
  • 文本清单

一旦结构稳定，你甚至可以写个小脚本自动提取和处理这些输出，形成真正的“自动流程”。

三、为什么我不建议一开始就用平台工具？

这点我要说得明确点：不是平台不好，而是你用它的时机不对。

比如 Coze 这种平台确实强大、门槛低、拖拖拉拉就能出活，但问题是——

如果你还没理解“AI 对话怎么设计”、“提示词怎么控制”、“输出怎么验证”，你一上来就玩平台，只会学会点按钮，不会理解原理。

❌ 新人常见的问题包括：

  • 上下文污染：平台自动携带上下文，很容易影响下一次输出
  • 调试困难：流程崩了你根本不知道是哪步的问题
  • 提示词失控：平台可能中途修改了提示词或隐含系统消息
  • 黑盒操作：你并不清楚自己在和 AI 说什么

✅ 所以我更推荐：

在能力允许范围内，你完全可以用 Python（或 Go 等）写个小脚本，来搭建你自己的工作流系统，优点是：

  1. 完全可控：每次请求都只有提示词 + 输入，摒弃上下文
  2. 逻辑清晰：你知道每一步是怎么处理的
  3. 可重复运行：没有“AI 今天心情不好”的不确定性
  4. 后续扩展方便：可以对接数据库、接口、文件系统等

以 DeepSeek 为例，各家 AI 平台都已经有很完善的文档，几行代码就可以进行调用：DeepSeek 调用文档

即使你无法理解，根据文档与 AI 对话沟通，让他给你写一个小脚本来调用也并不是不可能实现的任务

当然，如果你本身并不懂编程，或者你要处理的是视频转写、语音识别、多模型调用等复杂任务，那像 Coze 这样的平台也完全是可选项，关键在于：你要知道它适合处理什么场景，而不是一上来就全靠它。

四、我主张的，是“先打铁，再上系统”

我始终认为，一个好的 AI 工作流应该是从低投入、小试验、结构清晰、人工驱动开始的，不是从工具开始，而是从理解开始：

  1. 在跟 AI 的聊天对话框里，手动写提示词，把角色、规则、边界写清楚
  2. 在跟 AI 的聊天对话框里手动粘贴输入你要处理的问题，测试稳定性
  3. 尝试标准化输出，便于自动读取或人眼识别
  4. 一步一步收敛结构、简化异常、优化体验
  5. 最后再用代码/平台“提升效率”，而不是一上来“图省事”

这才是最具性价比的方式。

五、AI 工作流，不神秘，只要你说得明白

AI 不是魔法，它只是一个擅长模仿和理解模式的语言系统。你给它规则，它照规则处理；你写得含糊，它就输出不稳。

什么“智能体”“多轮交互”都没那么神秘，真正的问题在于：

你有没有能力把事情讲清楚。

讲清楚角色，讲清楚输入，讲清楚你想要的结果，然后告诉 AI：“请照做。”

这才是真正的“工作流”。

🧩 总结一下：

  • 不要一开始就被平台和术语吓住，AI 工作流其实就是“规范提示词+格式化输入+结构化输出”
  • 提示词才是灵魂，平台只是工具
  • 会写一个稳定提示词的你，胜过不懂原理的“智能体搭建者”
  • 想省力可以用平台，想掌控可以写代码，都没错，关键是你知道自己在做什么

希望这篇文章能帮你对「AI 工作流」去魅，也欢迎你把它转给还在“平台焦虑”或者“技术迷雾”中的朋友。