作为一个拿过多个平台智能体奖项的 00 后，我发现大多数人工作流翻车的根本原因都一样：让 AI 一口气干太多活了。
今天就用最简单的比喻，让你彻底搞懂工作流搭建的底层逻辑。
不知道你有没有遇到过这些情况。同样的输入，今天 AI 给你一个结果，明天又是另一个结果，完全不稳定。我朋友就是这样，让 AI 帮他写营销文案，有时候写得还行，有时候就是一堆废话。
还有更坑的，把一个复杂任务直接丢给 AI，期望它能完美处理。比如让 AI 直接帮你做市场调研加内容策划加文案撰写加投放建议，结果每个环节都做得不够好。
最让人头疼的是调试。工作流一跑起来，输出效果不好，但你根本不知道问题出在哪个环节。是输入有问题？还是 AI 理解错了？还是输出格式不对？
我见过有人为了解决这个问题，把提示词写得超级长，各种限制条件加了一大堆。结果呢？效果反而越来越差，AI 被那些复杂的指令搞懵了。说实话，提示词太长，模型的注意力容易分散，反而抓不住重点。
其实解决方法很简单，就是学会切饼。把复杂任务当成一个大饼，不要让一个 AI 吃完整个饼，而是切成小块，让不同的 AI 各自负责一块。这样每个 AI 都能专注做好一件事，整个工作流就稳定了。
我总结了三种切饼方法。
第一种是竖切，把复杂任务按步骤切成几块，一步一步来。举个栗子，我需要让 AI 完成一个简单的计算：4+2-1。原来的做法是直接让一个 AI 算 4+2-1，切饼后的做法是第一个 AI 算 4+2=6，第二个 AI 算 6-1=5。
你可能觉得这个例子太简单了，但换成实际工作就很有用。比如我要做内容营销，需要市场调研到内容策划到文案撰写到投放建议这一套流程。以前我会让一个 AI 全部搞定，结果每个环节都做得马马虎虎。
现在我这样切：第一个 AI 专门做市场调研，分析竞品和用户需求。第二个 AI 基于调研结果制定内容策划。第三个 AI 根据策划写具体文案。第四个 AI 基于文案给出投放建议。
这样每个 AI 都专注做一件事，输出质量明显提升，而且出问题也容易定位。
第二种是横切，把任务按功能模块切开，同时进行。举个栗子，我要写一篇论文。原来的做法是一个 AI 写整篇论文，切饼后的做法是 AI1 写标题，AI2 写引言，AI3 写正文，AI4 写结论。
实际工作中更常见的场景是做宣传物料。前几天我要给一个产品做发布会宣传，需要各种素材。以前我会让一个 AI 帮我写所有文案，结果风格不统一，质量参差不齐。
现在我这样切：AI1 设计海报文案，突出产品卖点。AI2 写新闻稿，偏正式专业。AI3 制作朋友圈文案，轻松活泼。AI4 准备直播脚本，互动感强。这四个任务可以同时进行，最后汇总，效率提升不少。
第三种是再切，就是发现 AI 输出有问题后，再临时加一个 AI 来修补。比如让 AI 写文章，并且需要符合SEO和合规要求，结果发现还是有违禁词，就再加一个 AI 专门处理违禁词。
虽然这种情况很常见，但我不太建议依赖这种方法。更好的做法是提前做好拆分，就像制定 todolist 一样，一步一步规划清楚。
与其先让 AI 写完再去处理违禁词，不如一开始就规划好：第一个 AI 负责内容创作，第二个 AI 专门做合规检查和替换。这样每一步都很明确，输出更稳定。
这种方法虽然可以救急，但最好还是提前规划好每个步骤。就像我们做项目要先列 todolist 一样，工作流搭建也要提前想清楚每个环节。
不管是用 n8n 还是 coze，核心都是这套切饼思维。竖切适合有明确步骤的流程，横切适合可以并行处理的任务。记住，提前规划比事后补救效果更好。
基于我这两年半搭建工作流的经验，给你几个实用建议。明确最终目标，然后倒推需要哪些步骤。不要一上来就开始连节点，先在纸上画出整个流程。
每个 AI 只负责一件事，职责要单一。我见过有人让一个 AI 既要分析数据，又要写文案，还要做格式转换，结果什么都做不好。
设计好输入输出格式，确保上下游能顺畅衔接。这个特别重要，很多工作流翻车就是因为数据传递有问题。尤其是做组件的功能，输出更要严格按照格式输出，否则程序就报错了。
从简单场景开始测试。不要一上来就用复杂的真实数据，先用简单的测试数据验证逻辑没问题。建立测试用例，确保稳定性。我会准备几套典型的输入数据，每次修改工作流后都跑一遍，确保没有倒退。
还有个测试技巧，多个模型并发测试。因为工作流运行时间长的话测试效率就很低，同时跑几个不同的测试用例，能快速发现问题。
定期检查和优化 prompt。AI 模型在更新，使用场景也在变化，prompt 也要跟着优化。设置监控，及时发现问题。比如设置异常输出的告警，输出质量下降的提醒等。
设置合理的错误处理机制。网络异常、API 超时、输出格式错误等情况都要考虑到。不要过度优化。工作流能稳定运行比追求完美更重要，先让它跑起来，再慢慢优化。
稳定比花哨更重要，先让工作流跑起来，再考虑优化。
