把线下审批搬到线上：流程编排里 AI 该放在哪一步

很多团队第一次做流程自动化时，会把整段流程都「交给 AI」：读邮件、判断意图、决定是否批准、发通知。上线三个月后会发现问题：结果不可预测，出了问题也说不清是谁的责任。

一、先给节点分类

把流程里的每一步标成三类：

1. 确定性步骤 —— 凡是能用规则写清楚的（金额阈值、字段校验、审批人查表），就用规则节点。它们的行为可复现、可审计。
2. 理解类步骤 —— 从非结构化内容里提取信息（邮件里说了什么诉求、截图里是什么问题），这类适合交给 AI Agent 节点。
3. 决策类步骤 —— 最终批不批、赔多少，交给人。AI 可以给出建议和依据，但不做最终裁决。

GeniusFlow 的可视化设计器就是按这个分工来搭的：AI Agent 节点可以嵌在流程中间，前后仍然是普通节点。

二、人工审批卡在哪

经验上是卡在不可逆动作之前：发钱、发对外通知、删除数据。之前的准备工作（收集信息、判断合规性、算金额）都可以自动完成。

三、让流程可追踪

编排完成后，每一步的输入、输出、耗时、由谁（或哪个 Agent）执行，都要留痕。这不是为了审计而审计——流程出问题时，能定位到具体节点，才谈得上优化。

四、从一个流程开始

不要一次搬十个流程。挑一个「规则清楚、跑得频繁、错误代价可控」的，跑一个月，把边界情况补齐，再复制到下一个。

GeniusFlow 目前处于公测阶段，适合先做单点验证的团队。

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了解进展与接入方式：GeniusFlow 产品页。