AI 自动化流程

Trigger→AI Skill→Action 管道

将重复性工作提炼为可复用的 AI Skill，利用大模型的语义理解与推理能力处理非结构化数据，开发周期更短、更灵活，打通企业系统数据流转。

企业重复工作的困境

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数据手工搬运

销售线索从网站→CRM→邮件→企微，每一步都需要人工复制粘贴，耗时且容易出错。

📊

报表手工统计

每天/每周/每月需要从多个系统导出数据，手工汇总成报表，重复劳动量大。

📨

工单分发滞后

客户工单需要人工判断优先级和归属部门，高意向商机不能第一时间触达销售。

🏷️

数据清洗繁琐

非结构化数据（邮件、工单、评论）需要人工分类、打标签、提取关键信息。

管道模式

Trigger → AI Skill → Action

事件触发→AI处理→执行动作，三段式管道让数据自动流转。

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Trigger（触发）

事件源：表单提交、邮件到达、定时器、Webhook、数据库变更

event: lead_received
🧠

AI Skill（处理）

AI能力：意图识别、情感分析、内容生成、数据提取、分类打标

ai_intent: URGENT_INQUIRY
🚀

Action（执行）

执行动作：路由分发、发送通知、创建工单、更新CRM、触发流程

action: ROUTE_TO_SALES

示例：新询盘自动路由管道

{
  "event": "lead_received",
  "source": "website_form",
  "ai_intent": "URGENT_INQUIRY",
  "confidence": 0.92,
  "action": "ROUTE_TO_SALES",
  "target_crm": "Salesforce_v2",
  "notify_channel": ["WeCom_Sales_Group", "DingTalk_Bot"]
}

常见问题

传统软件定制开发周期长、成本高，需要从零编写代码实现每个功能。AI 自动化流程建设通过"Trigger → AI Skill → Action"的管道模式，将重复工作提炼为可复用的 AI Skill，利用大模型的语义理解与推理能力处理非结构化数据，开发周期更短、更灵活，且能处理传统代码难以应对的非标场景。
AI 自动化流程服务专注于确定性的数据自动化流转与管道——按照预设的 Trigger 和规则，将数据从 A 系统自动同步到 B 系统，强调"确定性"和"可重复性"。AI Agent 部署服务则赋予 AI 自主规划与决策能力，能面对非结构化复杂任务自主拆解步骤并调用工具执行，强调"自主性"和"推理能力"。两者互补：自动化管道处理确定性流程，Agent 处理非标复杂任务。