什么是工作流编排？

工作流自动化 专注于实现单个任务的自动化。相比之下，工作流编排构建了一个互联 框架，使得这些自动化任务能够高效交互、遵循逻辑顺序并与其它系统集成，从而实现端到端的业务流程。 通过协调任务（例如数据处理、通知、审批和系统更新），成功的工作流协调可以减少错误并优化运营。

现代编排工具，如工作流编排平台和软件解决方案，采用了 人工智能 (AI) 、 机器学习 (ML)  和低代码工具等技术。这些技术可简化工作流创建， 维持一致性，明确任务序列并与客户关系管理 (CRM)、企业资源规划 (ERP)  和云服务等外部系统整合。

智能体式 AI  正越来越多地应用于工作流编排，使系统能够以更高的自主性行动。 “智能体式”一词指的是这些模型的智能性或它们独立行动、 行使判断、启动工作流 和动态调整流程的能力，而无需持续的人类干预。

除了执行管理之外，工作流编排还提供流程性能的可见性，使组织能够实时监控工作流，识别瓶颈并进行数据驱动的调整。此外，工作流编排支持可扩展性，使企业能够管理伴随增长而来的日益复杂的流程，同时减少人工工作量并保持卓越的运营。

工作流程编排对于简化运营、降低成本和支持 IT、市场营销、金融和医疗保健等行业的可扩展增长至关重要。在 IBM 商业价值研究院 2023 年的一项研究中，接受调查的高管中的 92% 相信到 2025 年他们组织的工作流将实现数字化。这些工作流还预期用于 AI 驱动的自动化。¹

组织依靠各种应用程序和科技来处理各种运营工作。工作流组织使跨工具、系统和团队的复杂工作流能够无缝协调。通过自动执行任务和管理依赖关系，其有助于 支持不同应用程序有效协同工作。 

可见性和控制也得到增强，从而实现对流程的实时监控。这种监督有助于组织发现问题、保持高性能标准并支持遵守法规。通过整合来自多个来源的数据管道并促进跨部门协作，工作流编排还可以随着业务需求的发展而支持可扩展性和适应性。

工作流编排是数字化转型的基础要素。它通过自动执行日常任务来提高工作效率，并有助于 维持战略性流程（如客户引导、供应链管理或 IT 运营）顺利运行。通过减少人工干预和提高可靠性，它可以帮助企业取得更好的成果。

工作流编排与其他几种实践相关，且经常混淆，例如工作流自动化、流程编排和数据编排。以下是对每个实例的简要说明：

工作流编排 侧重于协调和管理一系列相互关联的任务、系统和工具，以实现特定结果。它强调不同环境中工作流的端到端执行和整合， 有助于任务按正确顺序执行，同时满足依赖关系。

工作流自动化是利用技术以最少的人工干预来运行特定的任务或流程。其范围比工作流编排更窄，侧重于单个任务的自动化。相反，工作流程编排旨在管理这些自动化任务的顺序和交互，以创建一个连贯的流程。

数据编排 专门涉及管理数据跨系统（包括提取、转换和加载 (ETL) 流程和数据湖）的移动、转换和集成。它的重点是确保数据在来源、存储和应用程序之间顺畅、准确地流动，支持工作流和决策。

流程编排 是指管理和整合多个业务流程，通常涉及工作流、人员和系统。它比工作流编排的视角更广，侧重于整个业务流程的端到端协调， 促进与组织目标保持一致。

成功的工作流编排通常包括以下步骤：

–定义目标
–设计工作流结构
–选择工具和技术
–实施和集成
–定义监控和错误处理
–测试和验证工作流
–部署和优化

确定关键任务、依赖关系和预期结果。了解现有流程中的低效之处，以帮助确定自动化和优化可以在哪些方面创造价值。

制定结构化的工作流，概述任务、依赖关系和决策点的顺序。此步骤可能涉及创建可视化表示，例如流程图或有向无环图 (DAG)，以 支持执行中的逻辑流畅和清晰度。

选择正确的编排工具对于成功实现自动化至关重要。云平台和开源平台有助于高效管理工作流，而 应用程序接口 (API) 集成 和数据库连接有助于确保系统之间的无缝通信。选择过程取决于可扩展性需求、基础设施兼容性和工作流的复杂性。 例如，许多团队依赖 Python 脚本来构建自定义连接器并在编排框架内自动化任务逻辑。

设计和工具就位后，通过脚本、API 和事件驱动型触发器自动执行任务。 在不同应用程序和系统之间建立连接，实现无缝数据流。

纳入 实时监控，以便跟踪执行、检测故障并识别性能瓶颈。实施日志记录机制和警报系统，以便向团队通知问题。自动化恢复策略，例如重试或备用操作，以帮助保持稳定性。

在全面部署之前，测试工作流以识别错误、低效或配置错误。运行测试用例，帮助确保正确管理依赖关系，并确保自动化功能达到预期。此阶段的性能分析有助于优化执行排序，从而实现最高效率。

工作流上线 时，需持续监控和优化，以保持效率。分析执行数据，以微调资源分配、调整自动化规则并提升性能。持续改进有助于确保工作流随着不断变化的业务需求和技术进步而不断发展。 有效的编排支持整个工作流生命周期，从初始部署到监控、扩展和最终报废。

工作流编排提供了几个增强业务运营的关键优势：

提高效率：工作流编排能够自动化并管理复杂的流程，让团队能够快速创建、部署和监控任务。它通过处理那些对工程师而言过于复杂或耗时、难以手动或按需管理的操作，从而提升运营效率。

提升可靠性：工作流编排有助于 维持任务按正确顺序运行，并管理任务之间的依赖关系，从而降低出错的可能性并提高流程的可靠性。

增强可观测性：借助高度的可观测性，工作流编排能够提供从开始到结束的整个工作流中所有任务的可见性，并使用户能够根据需要 做出回应和重试。

可扩展性：工作流编排可实现可扩展性，因此您的组织可以满足需求，而不会影响质量或准确性。

适应性：工作流编排在触发器和基础设施方面具有灵活性，使组织能够适应各种用例和不断变化的需求。

技术在工作流编排中扮演着核心角色，它通过自动化日常任务、赋能智能决策以及 实现跨系统的无缝集成来实现这一目标。通过利用这些技术进步，组织可以在运营中实现更高的效率、更好的资源利用率和更大的敏捷性。

工作流自动化工具和平台： 现代编排依赖于工作流管理平台，包括低代码/无代码工具和专用编排软件，来设计和自动化工作流。 基于云的平台，例如 Amazon Web Services (AWS)、IBM watsonx Orchestrate 和 Microsoft，使用户能够映射流程、定义规则并与其他系统集成，而无需广泛的编码专业知识。

开源平台，例如 Apache Airflow、Prefect 和 Kubernetes，提供类似的功能，用于设计和自动化工作流。 内置连接器统一了多个应用程序，并支持自动配置云资源和本地资源。

通过连接 CRM、ERP 和电子邮件系统等应用程序，它们高效地配置并帮助维护正确的步骤顺序。它们还促进与 API、数据库和外部系统的整合，以实现顺畅的数据流。

AI 和机器学习：AI 和 ML 增强工作流编排，特别是对于大数据工作量，有助于预测故障并动态优化工作流。AI 通过实现智能决策和自适应工作流来增强工作流编排。ML 算法分析来自工作流的数据，以检测模式、预测结果并提出改进建议。

AI 还可以根据预定义规则或实时输入动态地路由任务，例如优先考虑紧急的客户请求或重新分配资源以解决瓶颈。例如，在客户服务工作流中，AI 可以分析收到的票据，按优先级对其进行分类，将其分配给最合适的智能体，并根据历史数据提出解决方案。

智能体式 AI：智能体式 AI 通过赋予编排平台更高程度的自主性来扩展传统 AI 能力。与标准自动化或预测模型不同，智能体式 AI 智能体能够主动启动工作流、调整优先级并根据变化的条件或组织目标重新配置流程。在多智能体系统中，每个智能体执行达到目标所需的特定子任务，并通过 AI 编排来协调他们的工作。

例如，一个智能体式 AI 系统可能在流量高峰期间自动启动新的客户支持工作流，或响应中断重新优先处理供应链任务，而无需等待明确的人工指令。

在一项对六个国家 750 名跨行业运营高管的调查中，超过 80% 的受访者将自动化全球商业服务列为一项主要战略要务。86% 的受访者表示，由于 AI 智能体，流程自动化和工作流重构正变得更为有效。²

自然语言处理 (NLP)  和  聊天机器人： AI 驱动的 NLP 让工作流编排系统能够使用自然语言与用户进行交互，提高了可访问性并降低了复杂性。聊天机器人可以根据用户输入触发工作流，例如处理休假请求或生成报告。当经理雇用新员工时，整合到人力资源系统中的聊天机器人可能会启动工作流，自动执行设置账户和安排入职指导等步骤。

机器人流程自动化 (RPA)：RPA 通常被整合到工作流编排中，以处理基于规则的重复性任务，例如数据输入、报告生成或系统更新。RPA 机器人与编排平台配合使用，在没有 API 或内置自动化功能的旧版系统或应用程序中运行任务。RPA 提高了完成大量任务的准确性和速度，使人类员工能够专注于更具战略性的活动。

数据整合和编排技术： 编排平台使用数据整合技术来帮助确保工作流能够访问准确的实时数据。AI 通过转换、清理和分析数据，进一步优化数据编排，确保为工作流提供可靠的洞察分析。基于 AI 的数据编排可能会聚合来自多个平台的销售数据，为自动开具发票工作流或实时销售仪表板提供最新信息。

监控和分析： AI 驱动的分析和调试工具可提供实时可视性，帮助工作流顺利运行。这些工作流编排工具可以生成有关任务完成率、瓶颈和资源的洞察分析，从而实现持续优化。预测性分析可以预测潜在的延误或故障，从而进行主动调整。AI 还通过识别优化机会（例如重新分配任务或重新配置工作流）避免重复错误，从而提高效率。

关键工作流最佳实践包括：

• 分析和理解当前的工作流
• 明确定义目标和目的
• 无缝集成数据
• 可扩展性和灵活性的设计 
• 实施条件逻辑和错误处理机制
• 吸引和培训用户
• 全面 测试和验证
• 持续监控和优化 

首先，梳理并评估现有工作流，找出效率低下之处、冗余环节以及可改进的领域。这确立了一个明确的起点。

确定工作流的预期结果，例如降低成本、提高效率或加强协作。这些目标 有助于同业务优先级保持一致。

强大的数据整合有助于 维持工作流能够从所有互联系统中获取实时、准确的数据。统一的数据编织可提供全面的洞察分析，并实现流畅的运营。

在构建工作流时，充分考虑未来增长和不断变化的需求。模块化设计和动态规则允许工作流进行调整，而无需彻底改造。

为不同场景制定规则，并构建强大的错误处理机制，以防止工作流中断并保持工作流的连续性。

对团队成员和利益相关者进行工作流方面的教育。帮助他们清楚地了解自己的角色、工作流的目的以及如何处理常见问题。

通过在受控环境中进行严格测试来验证工作流。模拟真实情况以提高效率并在部署前解决问题。

利用监控工具跟踪工作流的性能。定期分析指标以识别瓶颈、低效环节和需要改进的领域。

工作流编排通过任务自动化和跨系统与团队的协调，简化了跨行业的复杂流程。 以下是几个值得注意的成功案例和用例：

IT 系统会从基础设施、应用程序、微服务和安全工具中生成许多警报。手动管理这些警报可能会很慢，还会导致停机时间或安全风险。工作流编排通过优先处理警报、自动化修复，并将未解决的问题上报给相应团队来提供帮助。

持续整合和持续部署 (CI/CD) 管道对于现代软件开发至关重要，有助于确保快速迭代和高质量发布。工作流编排通过自动化构建过程、运行测试、管理依赖关系，并在不同环境中无缝部署更新，来提高 DevOps 效率。通过协调这些复杂的任务，编排可以减少人为错误并加快软件交付速度。

供应链涉及多个利益相关者，包括制造商、仓库、分销商和零售商。手动管理复杂的供应链流程效率低下。工作流编排通过自动化库存跟踪和发货安排，同时与数据湖整合以更好地进行预测，从而提供助力。例如，编排好的工作流可以根据天气状况自动调整物流，重新规划运输路线以避免延误。

客户引导是一个多步骤的流程，通常需要验证文件、批准、设置帐户和个性化服务配置。通过工作流编排，企业可以通过集成 CRM 系统和合规平台之间的连接器自动执行现引导工作流，从而 实现顺畅、安全的客户体验。例如，在金融服务中，编排的工作流可以验证新客户的身份、运行合规性检查并自动提供帐户访问权限。

云系统根据需要调整计算能力，以保持事情顺利运行，同时避免不必要的成本。AWS 和其他基于云的基础设施上的编排平台有助于动态分配计算资源，以用于 AI 模型训练。