规则明确、输入结构稳定的步骤通常可以先使用普通程序；自然语言理解或需要结合资料的环节才考虑模型。不是每个自动化任务都需要一个能自主规划的智能体。
三种方案解决不同问题
传统自动化适合定时同步、固定字段转换和明确条件分支。AI工作流把检索、分类和审核按预定顺序连接起来。智能体适合任务路径无法提前完全确定、需要选择工具的情况，同时需要更严格的费用与权限边界。
用失败代价决定自由度
只生成草稿的错误通常容易撤回；修改库存、合同或付款的错误代价更高。为关键写操作保留确定性规则和人工确认，模型可以建议参数，但业务后端必须独立校验。
从现有流程拆分
记录每步输入输出、重复频次和例外。先把固定步骤自动化，再试验模型能否处理剩余的模糊部分；不要为展示智能化把原本可靠的规则全部交给模型。
验收看重复执行与维护
测试同一输入多次处理、缺资料、接口不可用和取消任务。比较实际人工介入、费用和异常恢复成本。若某个任务需要大量人工纠错，缩小自动化范围比继续增加提示词更稳妥。
先判断步骤是否确定
固定条件与字段处理优先用规则；需要理解非结构化文本时加入模型，开放任务才考虑智能体。
记录每步失败后的处理方法，选择能解释和维护的流程，而非仅比较演示的复杂程度。
例如固定报销审批由规则系统完成，助手只负责整理附件摘要，两者配合比开放智能体更易维护。