传统自动化适合确定规则，AI工作流适合理解非结构化资料。实际项目通常把两者组合，而不是全部交给模型判断。

划分处理步骤

计算、格式校验和权限使用确定程序，摘要与分类可由模型辅助。

处理不确定结果

低置信或关键字段缺失时人工确认，不能默认下一步继续执行。

对比维护成本

规则变化与模型变化分别测试，记录失败和人工修改。只有简单固定条件时，不必为了AI改造可靠流程。

确定规则无需全部交给模型

表单校验、审批路由与计算适合确定逻辑，理解自由文本才需要模型辅助。

把模型输出校验后交给流程，失败时有人工路径；这样更容易定位错误并控制执行范围。

例如规则系统校验金额，模型整理说明文本，校验失败进入人工路径，而非让模型决定是否通过。

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