AI 工作流：确定性流程与智能体的中间地带
先了解这件事
2026 年 10 月 2 日，一位 VC 在 Tomer Tunguz 博客发文，总结其将创业公司调研流程中每一步替换为 AI 工具后的观察，提出企业软件正在分化出三类程序：确定性工作流、带 AI 组件的确定性工作流，以及把决策权完全交给 AI 的智能体工作流。他使用 Gemini 和 ChatGPT 处理摘要，但保留原有调研顺序，认为这种混合模式兼顾流程的可重复性与 AI 的模式识别能力，是当下多数企业应用的理想落点。10 月 3 日，Google AI 在 DEV 作者专属频道发文呼应这一思路，主张可靠的 AI 自动化应采用混合架构：普通代码控制工作流，AI 只在其中处理有边界的理解任务；权限授权、状态流转、精确计算、字段与 schema 校验、集成与副作用必须保持确定性，AI 适合分类路由、非结构化内容抽取、摘要、起草建议以及发现歧义与异常，判断标准是输出必须精确、可重复、受权限约束或可审计时用代码，需要理解语言、文档与上下文时用 AI。目前相关观点仍属分析与建议，尚无企业实践数据跟进。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
事件进展
2 个进展
- 10月3日 04:44 · 1 篇报道AI 工作流自动化：哪些环节应保持确定性，哪些交给 AIGoogle AI：DEV 作者专属：AI 工作流自动化：哪些环节应保持确定性，哪些交给 AI
- 10月2日 22:49 · 1 篇报道卡在 AI 工作流的中间地带：确定性流程、AI 组件与智能体工作流Tomer Tunguz 博客（VC 分析）：卡在 AI 工作流的中间地带：确定性流程、AI 组件与智能体工作流
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- Google AI：DEV 作者专属AI 工作流自动化：哪些环节应保持确定性，哪些交给 AI
可靠的 AI 自动化应采用混合架构：普通代码控制工作流，AI 只在其中处理有边界的理解任务。权限授权、状态流转、精确计算、字段与 schema 校验、集成与副作用必须保持确定性，AI 适合分类路由、非结构化内容抽取、摘要、起草建议以及发现歧义与异常。判断标准是：输出必须精确、可重复、受权限约束或可审计时用代码，需要理解语言、文档与上下文时用 AI。
- Tomer Tunguz 博客（VC 分析）卡在 AI 工作流的中间地带：确定性流程、AI 组件与智能体工作流
一位 VC 将创业公司调研流程中的每一步替换为 AI 工具后，总结出企业软件中正在分化的三类程序：确定性工作流、带 AI 组件的确定性工作流，以及把决策权完全交给 AI 的智能体工作流。他用 Gemini 和 ChatGPT 处理摘要，但保留原有调研顺序，认为这种混合模式兼顾了流程的可重复性与 AI 的模式识别能力，是当下多数企业应用的理想落点。
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当前热度 17·可比范围峰值 18（10月3日 05:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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