自动化

之前写过一篇用 AI 把 VOC 变成自动化流水线，讲的是整条流水线的架构——采集、分析、路由、执行。反馈不错，但也有读者指出一个关键问题：中间的部分（分类、路由）其实相对好做，真正难的是一头一尾。

“头"是用户问题理解——用户说"页面打不开”，你能不能自动搞清楚是哪个页面、什么场景、能不能复现、根因是什么？

“尾"是自动验证——修完 bug 之后，你能不能自动生成测试用例来证明"确实修好了，而且没有搞坏别的东西”？

这两个环节恰好是 AI Native 流程区别于传统自动化的核心：传统自动化靠规则，处理的是确定性问题；AI Native 靠理解和推理，处理的是模糊性问题。这篇文章就把这一头一尾拆开讲透。

传统制造企业在数字化转型过程中，面临着一个普遍而棘手的问题：来自不同客户的订单文档格式千差万别，有PDF、Excel、Word、扫描件、甚至手写订单。这些非标准化的订单数据需要人工录入MES（制造执行系统）才能启动生产流程，不仅效率低下，而且容易出错。

随着GPT-4V、Claude 3.5 Sonnet等多模态大模型的成熟，我们终于有了一个优雅的解决方案：结合视觉识别能力、自然语言理解和代码生成能力，构建一个智能的订单归一化工作流。在这个工作流中，AI Agent承担大部分繁重工作，人类只需在关键节点进行验证和确认，实现真正的人机协作自动化。