<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>低代码 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E4%BD%8E%E4%BB%A3%E7%A0%81/</link><description>Recent content in 低代码 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Thu, 13 Aug 2026 16:52:23 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E4%BD%8E%E4%BB%A3%E7%A0%81/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>用 AI 自动化工作流：可视化编排工具的实践思路与避坑指南</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-13-ai-workflow-automation/</link><pubDate>Thu, 13 Aug 2026 16:52:23 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-13-ai-workflow-automation/</guid><description>&lt;p>很多日常工作由一连串重复步骤组成：收到邮件后提取关键信息、录入表格、通知相关人员；每天汇总多个来源的数据生成报告；把客户反馈分类后分发给对应团队。&lt;strong>过去自动化这些流程需要编写大量代码，现在借助可视化工作流工具和大模型，业务人员也能搭建出智能化的自动流程。&lt;/strong> 市面上有通用的工作流自动化平台，例如 n8n，也有专注于 AI 应用编排的平台，例如 Dify，许多都提供开源自部署版本。&lt;/p></description></item></channel></rss>