AI Agent 产品为什么越来越需要工作流？

早期很多 AI Agent 产品都围绕“聊天框”展开，但实际用下来，复杂一点的场景很快就会遇到问题。

比如：

• 任务分几步走，状态要记录；
• 中间结果需要人工确认；
• 出错后要能回滚或重试；
• 调用了哪些工具要可追踪；
• 哪些动作能自动执行，哪些必须审批；
• 最后结果要能沉淀成文档、工单或数据。

所以 Agent 真正落地时，往往会越来越像一个“工作流系统”，而不是一个更聪明的聊天机器人。

我觉得比较实际的方向可能是：

聊天负责理解意图；
工作流负责执行过程；
日志/状态负责可控和复盘；
人工节点负责兜底。

如果只靠聊天框，演示会很酷，但生产环境容易不放心。

你们现在用 AI Agent，更希望它帮你“自动完成任务”，还是“把流程组织起来”？