第一个 AI 工作流，也是一项产品决策
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首个 AI 工作流应有负责人、可检查的输入，以及能够被接受或拒绝的结果。“自动化运营”太宽泛，无法说明试点是否有帮助。
比较候选任务时，要同时考虑输入访问、审核投入、系统依赖和错误后果。AI 工作流上线指南将这些问题转成了具体的发布要求。
选择有明确终点的工作
先从输入和输出都可以检查的重复任务开始。由人工审核的一份草稿，通常比自动化整个部门的承诺更容易评估。
写下什么样的结果有用，什么样的结果不能接受，并邀请当前的业务负责人一起定义。
检查完整的交接过程
画出输入来自哪里、谁有权限访问、输出生成后会进入什么流程。模型调用只是其中一步。
让异常处理保持可见。文档缺失或来源过期时，操作人员应当知道如何解决。
开展有边界的试点
限定任务范围，指定参与操作的人员。根据原始任务检查输出，同时记录完成情况与人工修改成本。
提前约定哪些证据支持继续、调整或停止试点，并将最终决定写入交付记录。
结合项目继续了解
查看相关案例与服务范围。
- 相关案例：KIMEO
查看公开产品流程与项目背景。
- 了解对应服务
查看协作范围，围绕具体需求开始沟通。
选择边界清晰的首个工作流
分享候选任务、现有系统和拟负责试点的人。
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