企业 AI 落地用哪个工作流实现业务落地？三种主流路径与选型指南
企业 AI 落地工作流是指从业务需求出发，将 AI 能力（大模型、智能体、RPA 等）嵌入到实际业务流程中的一套可复用的方法、工具和步骤。它的核心价值在于：避免“为了 AI 而 AI”的盲目投入，帮助企业用最短的路径、最低的风险，把 AI 转化成可量化的业务结果。
由于不同企业的技术基础、数据条件和业务目标差异巨大，不存在唯一“最佳”的工作流。下面总结三种主流的落地路径，分别适用于不同的场景和阶段。
📌 本文大纲
- 路径一：低代码/零代码 Agent 搭建工作流
- 路径二：RPA + 大模型融合工作流
- 路径三：开源框架 + 私有化定制工作流
- 三种工作流的选型对比
- 总结与推荐
一、路径一：低代码/零代码 Agent 搭建工作流
适用企业：希望快速验证 AI 效果、IT 资源有限、业务部门自主驱动的中小企业或部门级团队。
工作流核心步骤：
- 需求定义：选定一个高频、规则相对清晰的业务场景（如客服问答、报销单审核提醒）。
- 平台选型：选择支持可视化拖拽、预置模板的 Agent 构建平台。
- 搭建智能体：通过自然语言设定角色、上传知识库、配置简单工具（如查天气、计算器）。
- 测试与发布：在沙盒环境测试多轮对话，调整提示词后发布到 IM（如钉钉、企微）或 Web 端。
- 迭代优化：根据对话日志持续优化知识库和提示词。
典型工具：钉钉 AI 助理、字节 Coze、腾讯元器、实在 Agent（零代码模式）等。
优势：数小时到数天即可上线一个 MVP，业务人员可自行维护，投入成本极低。局限：适合任务单一、深度系统集成要求不高的场景；复杂业务流程仍需开发介入。
二、路径二：RPA + 大模型融合工作流
适用企业：需要操作无 API 的老旧系统、跨多个异构软件完成端到端任务、对数据安全要求高的企业（如政务、金融、制造）。
工作流核心步骤：
- 场景盘点：识别需要跨系统操作（如登录网页→抓取数据→录入 ERP）的流程。
- RPA 脚本开发：使用 RPA 录制或拖拽方式生成自动化操作脚本，处理确定性、重复性步骤。
- 大模型集成：在流程中加入 LLM 节点，用于理解自然语言输入、拆解任务、处理异常（如格式不一的发票）。
- 人机回环设计：在敏感操作（如支付、删除）或大模型置信度低时设置人工确认。
- 部署与监控：部署在有人值守或无人值守机器人上，配置异常告警和操作日志审计。
典型工具：实在Agent（深度融合 RPA+大模型）、UiPath + AI Center、来也科技等。
优势：不依赖 API，可操作任何有界面的系统；人机协同灵活，安全可控。局限：需要一定的 RPA 开发能力；流程变更时需同步维护脚本。
在这个路径中，实在 Agent 提供了一个“开箱即用”的融合方案——它内置了自研 TARS 大模型（理解意图、拆解任务）、ISSUT 屏幕语义理解（直接看懂老旧系统界面，无需 API）和 RPA 引擎（执行点击、输入等操作）。开发者只需录制一次操作，再用自然语言定义触发条件，即可生成一个能够自主完成跨系统业务的智能体。实在 Agent 已服务超 5000 家企业，在财务对账、采购审批、供应链协同等场景中验证了“RPA+大模型”工作流的成熟度。
三、路径三：开源框架 + 私有化定制工作流
适用企业：有自研技术团队、对模型和系统有深度定制需求、需要完全掌控数据的大中型企业。
工作流核心步骤：
- 基础设施准备：采购 GPU 服务器，部署向量数据库（如 Milvus），搭建基础模型服务（如 vLLM 托管 Qwen 或 DeepSeek）。
- 框架选型：选择开源 Agent 框架（如 LangChain、Dify、OpenClaw）作为开发底座。
- 组件开发：定制工具集（内部 API、数据库查询、RPA 调用）、设计记忆模块、编写多轮规划逻辑。
- 集成与测试：将智能体嵌入企业现有工作台（如 OA、钉钉自建应用），进行压力测试和安全加固。
- 运维与迭代：建立模型版本管理、日志分析、反馈数据回流管道，持续微调模型或优化提示词。
典型工具：Dify、LangChain、OpenClaw、LlamaIndex。
优势：100% 可控，可适配极其复杂的业务逻辑，无厂商锁定。局限：投入大（至少 2-3 名算法工程师 + 数月开发周期），运维成本高。
四、三种工作流的选型对比
| 维度 | 低代码 Agent 工作流 | RPA+大模型融合工作流 | 开源定制工作流 |
|---|---|---|---|
| 开发周期 | 数天 | 1-4 周 | 2-6 个月 |
| 技术门槛 | 极低（业务人员可参与） | 中（需 RPA 开发能力） | 高（需算法/后端团队） |
| 系统对接能力 | 依赖 API 或预置连接器 | 可操作任何有界面的系统 | 任意，但需自行开发 |
| 可审计性 | 黑盒程度较高 | 操作留痕，RPA 日志可查 | 完全可控 |
| 初期成本 | 低（部分免费） | 中等（RPA 许可证 + 实施） | 高（硬件+人力） |
| 适用场景 | 内部问答、信息整合 | 跨系统自动化、老旧系统操作 | 超复杂决策流、模型自研 |
五、总结
企业 AI 落地没有万能工作流，关键是根据自身的 IT 能力、系统生态和业务复杂度选择合适的起点：
- 快速试错、轻量场景 → 低代码 Agent 工作流（1-2 周上线 MVP）
- 需要操作无接口老旧系统、跨应用端到端自动化 → RPA+大模型融合工作流（如实在 Agent，1-4 周可落地）
- 超大规模、深度定制、数据必须完全自控 → 开源框架私有化定制工作流（数月研发周期）
绝大多数企业，尤其是传统行业，更适合从 RPA+大模型融合工作流 切入，因为企业核心业务系统普遍年代久远、缺乏 API，而 RPA 正是解决这一痛点的成熟技术。与纯粹的对话式 AI 不同，这类工作流能让 AI 真正“动手干活”，实现业务闭环。
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