Workflow 01
本地审批流
AI 可以起草、汇总、整理、生成，但在关键动作前必须停下，等待人的最终确认。这种模式适合对风险、边界和可控性敏感的业务环境。
需求输入 → AI 生成草稿 / 修改建议 → 涉及写文件、发消息、外发前触发审批 → 人工确认 → 执行并留痕
- 适合合同、报价、邮件、文档修改等场景。
- 强调 Human-in-the-loop，而不是让 AI 静默越权执行。
- 核心价值是减少重复劳动，同时保留最终控制权。
Workflow Examples
典型工作流
这页的目的不是吹概念，而是把首页“让 AI 进入真实业务流”的说法，拆成几种更具体的工作流范式。它们不一定都已经在当前公开内容里完整交付，但代表了产品叙事真正指向的方向。
Workflow 02
业务自动化流
把原本需要人手工串联的步骤交给 AI 去跑，例如信息收集、内容整理、状态同步、批量生成与结构化输出。
触发任务 → 收集数据 / 文件 / 页面信息 → AI 归纳整理 → 输出到文档、表格、站点或待审批动作
- 适合外贸资料整理、内容生产、网站更新、信息汇总。
- 重点不是单次回答，而是把动作串起来形成可复用流程。
- 适合逐步沉淀为“资产”，而不是每次从零开始问模型。
Workflow 03
多智能体协同流
不同模型或角色分别负责拆解、执行、校验、润色、发布等环节，由一个主接口统一分配和汇总结果。
主控代理拆任务 → 子代理分别执行 → 汇总结果 → 再由人或主控代理做决策与收口
- 适合复杂任务：研究、写作、站点改版、运营资料打磨。
- 可以兼顾成本控制与执行效率。
- 关键不在“代理数量多”，而在分工清晰、结果可检查。
Workflow 04
知识沉淀与资产化流
把一次次聊天、修改、总结和外部信息处理，逐步沉淀成长期可复用的文档、记忆、模板和工作方法。
日常任务 → 结构化记录 → 提炼长期规则 / 模板 / 文档 → 进入后续任务复用
- 适合个人知识管理、团队 SOP、产品文档和运营模板沉淀。
- 这比单次“问答”更接近真正的生产力系统。
- 长期价值在于越用越熟，而不是每次重新教模型。
如果后续继续扩文档，我建议把这四类工作流分别长成独立专题页，配具体案例和流程图。