AI驱动的自主工作流能观察、决策、适应和行动，减少人工干预。成熟度各异，高风险领域需时日。需数据、AI设计和治理。预计2026年底后台工作流将自主。
译自：Autonomous, Resilient Workflows: How Close Are They to Reality?
作者：Julie Banfield
随着企业深入推进AI驱动的自动化，讨论正从简单的任务自动化转向真正自主、有弹性的工作流。这些系统在最少人为干预的情况下进行观察、决策、适应和行动。但它们离主流现实还有多远？
多年来，企业一直使用脚本部署、持续交付管道和简化的事件管理。但该行业正在进入一个新阶段，随着生成式AI和智能体AI、基础模型以及云和边缘环境中推理优化硬件的兴起，这一阶段正在加速发展。
关键问题不再是自主工作流是否可能；而是我们离安全且大规模地部署它们还有多远？在我看来，自主性正在迅速发展，但其成熟度在不同领域差异很大。
从自动化到自主化：一次结构性升级
传统自动化是确定性的——工程师明确定义了哪些步骤在何时发生。这些工作流在可重复性方面表现出色，但在变化面前却举步维艰。当依赖项改变、API演进或性能模式偏离时，仍然需要人为干预。
自主工作流打破了这种模式。它们读取环境、识别异常、评估选项并根据目标和策略选择行动。基于AI的工作流将自动化推向更深层次：系统不仅运行工作流，还决定何时运行、为什么运行以及需要改变什么。
这标志着从执行到判断的转变。AI模型现在可以检测常见的漏洞和暴露（CVE），将漏洞与依赖图关联起来，评估风险阈值，生成上下文工单，协作目标，推荐补救措施，甚至自我改进。
数据和可观测性的作用
不断增长的可观测性数据量正在创造条件，使得自主性成为必需品。企业现在以任何人类团队都无法处理的速度收集日志、跟踪、指标、拓扑图和业务关键绩效指标（KPI）。AI模型在这种规模下茁壮成长。
我们现在拥有如此海量的数据，人类根本无法全部解析；我们已经达到了认知极限。AI可以识别我们看不到的模式，并更早地检测到异常。这是自适应管道的基础——基于信号而非脚本修改自身的系统：
- 性能下降？动态修改工作负载。
- 检测到新的CVE？快速识别受影响的服务并接收通知。
- 成本飙升？重新平衡集群或缩减特定工作负载。
可观测性，曾经是一门反应式学科，现在成为工作流智能的实时决策基础。
AI原生工作流发现与设计
自主性的一个惊人障碍是许多企业工作流没有文档。它们仅存在于工具、人员和部落知识的相互作用中。AI驱动的发现现在正帮助组织绘制其系统中实际发生的情况。
关键技术包括由基础模型辅助的流程挖掘，它从日志和用户行为中推断意图；AI生成的工作流代码，包括YAML、Terraform、集成脚本和策略定义；以及基于策略的自动化框架，其中工程师定义约束和目标而不是程序逻辑。这些能力将未文档化的操作现实转化为结构化输入，自主系统可以从中学习。
智能体AI：从单一智能体到多智能体智能
下一个前沿是智能体AI——AI智能体系统，它们相互协作、分担任务并共同推理。这些系统更像传统团队，而非传统自动化。
将智能体AI视为一个AI智能体团队（几乎像一个机器人委员会），它们共同工作，相互学习，并协作做出决策。这种模型支持复杂的决策链，但也可能放大风险。没有严格的治理，多智能体系统可能会偏离、误解目标或产生意想不到的结果。透明度变得至关重要，不仅要理解发生了什么，还要理解为什么发生。
由于这些挑战，多智能体自主性仍处于起步阶段。如今，大多数企业依赖于单一用途的智能体，例如会议助手、自动化GitHub机器人或AIOps监控器，而不是真正的协作智能体团队。
管理自主性：规模化前的护栏
认识到自主工作流的最大障碍是治理，我为进入该领域的任何组织推荐四个护栏：
- 透明的决策日志记录，以便每个自主行动都可审计。
- 策略约束的自主性，定义系统在未经人工批准的情况下可以或不可以做什么。
- 分层验证和沙盒测试，特别是针对高风险操作。
- 持续模型评估以解决漂移并建立信任。
这种治理优先的方法将AI智能体视为员工；它们需要监督、问责、绩效评估和约束。
自主工作流已在何处发挥作用
一些行业已经拥有在现实世界中运行的物理或具身自主系统和智能体，而不是纯粹基于软件的自动化，用于以下用途：
- AIOps异常检测和修复。
- 混合云成本和资源优化。
- API生命周期自校正和模式适应。
- 合规姿态跟踪、分析和修复。
- 制造业和物联网（IoT）场景中基于边缘的预测性维护。
这些策略可以提供高价值并有效管理风险。
我们离自主、有弹性的工作流还有多远？
我预测到2026年底，许多后台工作流将在用户不知情的情况下自主运行。但高风险工作流——电网、金融系统、医疗保健——由于AI信任和技术能力，还需要五到十年。
简单的自主工作流已经存在。但真正有弹性的工作流——那种能自我修复、自我优化并可靠地修改自身逻辑的工作流——需要AI、治理、文化和计算基础设施的更多进步。
企业自主性的前进道路
最适合自主性的企业具有以下特点：为持续推理做好准备的混合分布式架构；能够访问可靠、高质量的可观测性数据以驱动AI决策；以及早期治理框架以防止无限制的自动化。
自主性将逐步到来，首先在幕后，然后越来越多地成为系统运作的核心。未来三年将是转折点——工作流将从帮助人类行动转变为代表系统行动。
自驱动企业正在到来。它是否会成为竞争优势或责任，将取决于其构建的负责任程度。
