引言：2026 年，AI 不再是工具，而是流程本身
在经历了以 AIGC 为核心的探索期后，2026 年被普遍视为人工智能真正进入企业核心生产系统的“元年”。
这一阶段的根本变化在于： AI 不再只是“辅助决策的副驾驶（Copilot）”，而是开始直接承担业务流程中的关键决策与执行角色，成为系统级的“核心引擎”。
一、什么是“核心业务流程”的 AI 化？
核心业务流程（Core Business Processes），指企业创造主要价值的活动链条，如：
- 制造业的排产与供应链调度
- 金融机构的信贷审批与风控
- 电商平台的动态定价与库存分配
AI 流程化（AI Process Integration），并非简单引入模型，而是：
将具备推理能力的 LLM 与 Agent，作为拥有“有限决策权与执行权”的流程节点，嵌入业务系统中。
与 Copilot 模式的关键差异在于：
| Copilot | AI 流程化 |
|---|---|
| 人主导流程 | AI 主导流程 |
| AI 给建议 | AI 直接执行 |
| 人在前台 | 人在回路（异常处理） |
二、技术范式转移：从 Prompt 到 Agentic Workflow
要让 AI 承担核心流程，单次问答式模型远远不够。
2026 年的主流技术范式是： 智能体工作流（Agentic Workflow）
1. 从线性链到多智能体协作
- 线性链（Chain）： 适用于步骤固定、确定性强的流程
- 多智能体协作（Multi-Agent）： 用于复杂、非结构化业务 常见角色包括：规划者 / 执行者 / 审查者
本质是把“一个复杂问题”，拆解成多个可验证的小决策。
2. 工具即能力，API 即边界
在核心流程中，AI 不只是“思考者”，而是：
- 查询 ERP / CRM
- 触发支付与调度
- 修改业务状态
模型 + 工具 + 规则 = 可执行系统
三、企业落地路径：三步走
第一步：业务逻辑先于模型
AI 无法拯救混乱流程。 必须先将“经验决策”转化为明确的逻辑判断结构。
规则清晰，是 AI 推理的前提。
第二步：构建或引入智能体平台
企业通常在两条路中选择：
- 自研（灵活但成本高）
- 集成成熟平台（落地更快）
在实践中，一些团队会选择如 智能体来了 这类平台， 通过预置编排与低代码能力，让业务人员直接参与流程智能化设计。
关键目标：业务逻辑与模型能力解耦。
第三步：信赖度工程（Reliability Engineering）
核心流程的 AI，不能容忍“差不多正确”。
常见防御设计包括：
- 多模型交叉验证
- 强制结构化输出（JSON / Schema）
- 规则与代码级校验兜底
四、评估体系的根本变化
在核心流程中，对话质量不再重要。
唯一重要的指标是：
任务是否被正确完成（Success Rate / Pass@k）
哪怕 99 次正确、1 次错误， 在资金、合规、供应链场景中都是不可接受的。
结语：AI 正在成为企业的“数字基础设施”
2026 年的分水岭不在模型参数，而在系统设计能力。
真正具备竞争力的企业，将不再讨论“要不要用 AI”， 而是比拼：
谁能设计、治理、进化更可靠的智能业务流。
当 AI 默默运行在后台， 它才真正完成从“新技术”到“基础设施”的转变。
