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AI Agent 和传统自动化怎么选：先看任务能不能画成流程图
把两者分开看会更清楚。传统自动化建立在预先定好的规则上：某个触发一发生，就按固定顺序执行一串动作，中途不做判断。AI Agent 则被给一个目标，可以理解信息、走多步任务、在允许的动作里自行选择。
传统自动化：触发 → 条件 → 动作
这类流程的核心是「可预测」。表单提交了，就在客户系统里建一条记录、指派负责人、发一封欢迎邮件；发票被批准了，就更新账务并通知财务。它们搭建快、运行便宜、结果稳定，这正是它的优势。
适合的任务包括：发确认邮件与提醒、在多个系统间同步记录、按固定字段把工单或表单分派、拉取已存在数据的定时报表，以及顺序永远不变的审批链。
AI Agent：给目标，自己选动作
Agent 的差别在于「解释」。面对一封措辞不一的客户来信、一份格式混乱的文档，它能在给定边界内理解内容、决定先做什么、遇到异常怎么处理，而不只是执行唯一一条预设路径。
代价是可控性下降：因为路径不固定，你需要在边界、可用动作与人工复核上多花功夫。
怎么选：一张判断表
| 问题 | 偏传统自动化 | 偏 AI Agent |
|---|---|---|
| 输入是什么 | 结构化、字段固定 | 非结构化、措辞多变 |
| 路径是否固定 | 能画成流程图 | 需要临场选择 |
| 异常怎么处理 | 按预设分支 | 在边界内自行判断 |
| 对确定性的要求 | 高 | 可接受一定波动 |
多数团队的做法是组合
现实里常见的是「外层用固定流程、内层用 Agent」：固定的触发与审批仍交给传统自动化，把其中「理解与判断」的那一步交给 Agent，再回到固定流程继续。这样既有稳定性，又能处理非结构化输入。
为了用 Agent 而用 Agent：能画成流程图的任务，用固定流程更稳也更省。
忽略人工复核：路径不固定时，关键节点需要留人工确认。
一步到位：先做能画流程图的部分，再逐步把判断环节交给 Agent。
自检清单
结论先给：任务能画成一张有明确条件的流程图，就用传统自动化；任务输入是非结构化信息、需要在多个动作里自行选择，才考虑 AI Agent。多数团队最终是两者组合，而不是二选一。
常见问题
传统自动化和 AI Agent 的核心区别是什么？
传统自动化按预设规则执行固定流程；AI Agent 能理解非结构化信息、走多步任务并在边界内自行选择动作。
哪些任务适合传统自动化？
输入结构化、路径固定、异常可预设分支的任务，如通知、记录同步、定时报表与固定审批链。
为什么多数企业两者都用？
固定流程负责稳定与可控，Agent 负责理解与判断，组合起来既能处理非结构化输入，又保留确定性。
用 Agent 要注意什么？
要划定可用动作与边界，并在关键节点保留人工复核，因为它的执行路径不固定。
来源参考
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