Aily 的 Workflow 技能和扣子工作流为何要定义那些看似复杂的参数和规则？本文从业务逻辑出发，揭示了技术定义背后的必要性，并探讨了产品经理如何跨越技术门槛，成为业务架构师。通过实战案例与方法论，带你理解 AI Agent 落地的核心逻辑与未来趋势。
01 那些”语句”为什么要这么定义？——从业务逻辑反推技术必要性我第一次接触 Aily 的 Workflow 技能时，盯着那个”开始节点”的输入参数配置发了很久的呆。为什么要定义 chat_id？为什么字段提取节点后面必须跟一个分支判断？为什么多维表格写入前要设置变量存储 baseToken？
后来我才慢慢想明白：这些看似技术化的语句定义，本质上都是在解决”业务确定性”的问题。
举个例子。Aily 的 Workflow 技能中，”获取群历史消息”这个技能返回的是一个列表（list），但下游节点往往只需要处理单条消息。这时候就必须加一个 JavaScript 节点，把 message_list 做结构重构——这不是技术人员在炫技，而是数据格式不匹配时的必然转换。就像财务系统里，上游接口传过来的是 JSON 数组，下游入库需要的是结构化字段，中间必须有一道”翻译”工序。
再比如扣子工作流里的”分支节点”。很多产品经理觉得”条件判断”是开发思维，但换个角度想：我们画业务流程图时，哪个审批流没有分支？只是以前我们把分支逻辑写成 PRD 里的文字描述，现在需要把它翻译成工作流节点里的显性规则。这不是增加了复杂度，而是把原本散落在文档里的隐性逻辑，固化成了可执行的显性规则。
飞书 Aily 的 SkillHub 设计也印证了这个思路。官方把”网页抓取””多维表格操作””文档生成”等能力封装成标准化技能，企业再根据自身需求做二次封装——这本质上是在做业务能力的组件化沉淀。每一个技能模块的输入输出定义，都是为了保证”拼装”时的兼容性。
所以我的结论是：这些语句和配置，不是”技术人员故意为难你”，而是业务逻辑数字化后的必要约束。理解这一点，是产品经理跨越”看不懂”到”看得懂”的第一步。
02 没有开发背景的产品经理，真的不能上手吗？工作流与智能体的本质区别
坦白说，我最初也认为自己搞不定。但实践下来，我发现产品经理在这个领域有一个被低估的优势：我们比任何人都懂业务流。
Aily 的 Workflow 技能和扣子的工作流编排，核心逻辑不是写代码，而是”搭流程”。飞书官方把 Aily 的产品矩阵分为三个层级：aily 工作助手（开箱即用）、Aily 智能体（简单定制，适合无技术背景）、Aily 工作流应用（深度定制，需要一定技术理解）。扣子更是直接定位为”零代码/低代码平台”，拖拖拽拽就能拼出智能体流程。
那产品经理的瓶颈到底在哪里？我认为不是”不会写代码”，而是三个思维转换没有完成：
从”描述需求”到”定义规则”的转换：以前我们写 PRD，习惯用”系统应该……”的句式。但在工作流里，你必须明确：当条件 A 满足时走分支 1，否则走分支 2；当字段为空时给出什么兜底提示。这不是技术能力，是逻辑严密性。从”黑盒交付”到”白盒调试”的转换：传统项目中，我们把需求扔给开发，测试阶段才介入。但配置 Aily 技能或扣子工作流时，你需要在画布上实时调试、看日志、调 Prompt。这要求产品经理具备”过程可见”的耐心——飞书 Aily 的调试面板、扣子罗盘的全链路 Trace 观测，都是为了降低这个门槛。从”功能设计”到”数据设计”的转换：工作流的核心是数据在节点间的流转。你需要理解：上一个节点输出什么格式，下一个节点需要什么格式，中间要不要做类型转换。这和我们在财务系统里设计单据流转、字段映射是同一个逻辑。我的建议是：不要把自己定位成” Citizen Developer”（公民开发者），而是”业务架构师”。你的核心价值不是写代码，而是把业务场景翻译成工作流可以理解的结构化语言。这个能力，恰恰是老产品经理最擅长的。
03 从 0 到 1 的实战方法论：Aily 技能与扣子工作流的落地路径
Agentic Workflow 工作流架构结合我自己搭建”客户拜访笔记助手”和社群运营机器人的经验，我总结了一套适合产品经理的落地路径，分为五个阶段：
阶段一：选场景，不要贪大
第一个智能体，千万别选核心业务流程。我建议从高频、重复、规则相对明确的辅助性场景切入。比如：日报/周报自动生成、会议纪要结构化提取、客户拜访记录归档、群聊关键信息汇总。这些场景业务逻辑清晰，即使出错也不会影响主业务流程，最适合练手。
飞书 Aily 的 SkillHub 里有很多现成技能可以直接安装使用，扣子也有丰富的插件市场。先站在巨人的肩膀上，不要一上来就自研技能。
阶段二：画流程图，再进画布
这是我最深的体会。很多产品经理一打开 Aily 或扣子的画布就急着拖节点，结果越配越乱。我的习惯是：先在纸笔或 ProcessOn 上画出完整的业务流，标清楚每个判断条件、数据输入输出，再进画布配置。
特别是分支节点和循环节点，提前在流程图上想清楚”什么情况下走哪条路”，比在工作流里反复调试效率高得多。
阶段三：Prompt 是灵魂，但别过度设计
配置 Agent 技能时，System Prompt 决定了智能体的角色和行为边界。我见过很多产品经理把 Prompt 写得像论文，其实大可不必。遵循几个原则即可：
角色清晰：告诉 AI 它是谁、能做什么、不能做什么。步骤明确：复杂任务拆解成 1、2、3 步。边界严格：明确”仅总结用户提供的信息，不要自行联想”之类的限制。示例引导：如果输出格式要求高，给一两个示例比写十行规则更有效。阶段四：小步快跑，持续迭代
工作流配置完成后，不要指望一次到位。找三五个真实用户试用，收集”答非所问”的案例，回来调 Prompt、补分支、加兜底。扣子罗盘提供的 Trace 全链路观测能力，以及 Aily 的节点运行日志，都是优化时的重要依据。
阶段五：考虑权限与数据安全
这一点很多产品经理容易忽略。Aily 的优势在于原生继承飞书的权限体系，操作全程可追溯，敏感操作需人工确认。扣子如果对接企业私有系统，则需要关注 API Token 的管理、数据回传的安全策略。在企业场景落地，安全合规不是可选项，是必选项。
04 给信息化管理者和技术负责人的实施建议信息化与数字化的本质区别
如果你是信息化部门的负责人，或者技术团队的 Leader，面对 Aily 和扣子这类平台，我的建议是从”工具选型”上升到”能力建设”：
1. 建立”业务产品经理 + 技术顾问”的混编小队
不要让技术人员单打独斗，也不要让产品经理闭门造车。Aily 和扣子的工作流配置，最适合由懂业务的产品经理主导设计，技术人员负责兜底（比如复杂的 JS 处理、外部系统对接、性能优化）。这种组合既能保证业务贴合度，又能控制技术风险。
2. 沉淀企业级技能库，而非做一次性项目
飞书 Aily 支持企业将自定义技能封装后复用，扣子的插件市场也支持二次开发。建议信息化部门建立内部的”技能/插件仓库”，把各部门的优秀实践沉淀为标准组件。这既能避免重复造轮子，也能形成企业的数智化资产。
3. 明确”人”与”Agent”的权责边界
Agent 不是替代人，而是辅助人。在落地初期，建议设置”人工确认”节点，特别是涉及数据写入、消息发送、审批流转等敏感操作。等运行稳定、准确率达标后，再逐步放开自动化权限。
4. 关注飞书与扣子的生态演进
2026 年飞书 Aily 的升级和扣子核心引擎的开源，意味着企业有了更多选择：深度嵌入飞书生态的，可以优先用 Aily；需要跨平台部署、私有化定制的，可以基于扣子开源方案二次开发。技术选型时，建议结合企业现有的 IM 生态、数据安全要求和定制化需求综合评估。
结语：数智化不是技术部门的独角戏数智化未来
飞书 CEO 谢欣在发布会上说了一句话，我印象很深：”我们希望在今年，让每个人都拥有自己的智能工作伙伴。”
这句话的背后，是一个重要的趋势判断：AI Agent 的落地，正在从”技术驱动的创新实验”转向”业务驱动的效率革命”。对于没有开发背景的产品经理来说，这反而是最好的时代——因为工具越来越低代码，而懂业务、会拆解流程、能定义规则的人，越来越稀缺。
Aily 的技能模块和扣子的工作流，本质上都是在做一件事：把人的业务经验，固化为可复用的数字能力。那些让我们困惑的语句定义、节点配置，不过是这个固化过程中的”语法规则”。花点时间理解它，然后驾驭它，你会发现：数智化落地，没有想象中那么遥远。
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