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當AI遇上自動化流程，真的能像實習生一樣任勞任怨嗎？現(xiàn)實遠比想象殘酷。本文將揭露LLM在RPA場景中的三大致命缺陷——健忘、敗家和神經(jīng)質(zhì)，并分享如何正確發(fā)揮AI的『超級鍵盤』價值。產(chǎn)品經(jīng)理必讀的AI落地避坑指南，告訴你為什么90%的準確率在自動化領域就是災難。

最近看到不少同行在群里聊：“能不能搞個 AI，直接讓它去操作瀏覽器，把那些填表、抓數(shù)、發(fā)郵件的活兒全干了？”

大家嘴里全是 MCP、Agent、RPA 這些高大上的詞兒。

講實話，作為一個既寫代碼又做產(chǎn)品的縫合怪，這坑我前陣子剛踩過。

當時我心想：這不就是招了個免費的實習生嗎？ 告訴它意圖，它就能自己去網(wǎng)頁上找按鈕、判斷流程、搞定一切。

結(jié)果現(xiàn)實狠狠給了我一巴掌。

今天就來聊聊我踩過的坑，希望能幫大家省點 Token 錢。

一、我以為它是實習生，其實它是“人工智障”

很多產(chǎn)品經(jīng)理（包括之前的我）對 AI 的濾鏡太厚了。

我們期待的 AI 是：指令清晰 -> 執(zhí)行準確 -> 結(jié)果完美。

但如果你真把它當成能獨立干活的 Agent（智能體），現(xiàn)實會狠狠打臉。

你以為招了個高材生，其實你招進來的是一個集“健忘、敗家、神經(jīng)質(zhì)”于一身的極品：

1. 健忘（Context 限制）：前一秒告訴它要點“登錄”，后一秒上下文稍微長一點，它就忘了前面說過啥，像個老年癡呆。
2. 敗家（Token 成本）：每點一個按鈕，每看一眼頁面，都在燒 Token。這哪是實習生，這是請了個大爺，干點活還不夠付它工資的。
3. 神經(jīng)質(zhì)（幻覺問題）：今天它能找到按鈕，明天網(wǎng)頁前端稍微改了個 Class 名，或者彈了個廣告窗，它就直接躺平報錯，甚至給你瞎編一個操作結(jié)果。

把 LLM 引入自動化流程，本身就是引入了最大的“不穩(wěn)定因素”。

后來我想明白了：

自動化（RPA）要的是什么？要的是穩(wěn)。登錄就是登錄，付款就是付款，必須 100% 執(zhí)行準確。

而 LLM 的本質(zhì)是什么？是概率。它是在猜下一個字是什么，天生就是帶隨機性的。

用一個“靠猜的模型”去解決一個“必須準確的問題”，這不就是吃飽了沒事做嗎？

業(yè)務要的是 100% 的穩(wěn)，你給我搞個 90% 的概率，那剩下的 10% 就是雷，隨時會炸。

二、別為了技術(shù)而技術(shù)

踩坑的時候，我還動過歪腦筋：“腳本失效了，讓 LLM 自動修復腳本不就行了？”

這想法聽著很美——腳本掛了，AI 來救場。

但真正落地的時候我發(fā)現(xiàn)，為了讓 AI 能救場，我得寫一套更復雜的邏輯來監(jiān)控 AI 的決策。

最后變成了：我不僅要維護業(yè)務邏輯，還要維護一套“監(jiān)控那個不靠譜 AI”的邏輯。

這不叫提效，這叫自找苦吃。

業(yè)務問題就用業(yè)務方式解決。如果業(yè)務場景已經(jīng)是穩(wěn)定的業(yè)務流（比如每天下載報表），那就用傳統(tǒng)的、穩(wěn)定的代碼去固化它。

別手里拿著錘子，看什么都是釘子。

三、AI 正確的打開方式：它是“鍵盤”，不是“工人”

那 AI 就沒用了嗎？

不，AI 非常有用。但它的位置不應該在干活的時候，而應該在準備干活的時候。

不要讓 AI 去“跑”腳本，要讓 AI 去“寫”腳本。

玩具：

對 AI 說：“幫我打開電商平臺，搜索 iPhone，把價格記下來?！?/p>

結(jié)果：它在那兒呼哧呼哧分析半天，燒了一堆錢，還經(jīng)常點錯。

工具：

對 AI 說：“我要寫一個腳本，打開電商平臺搜 iPhone 并抓取價格，給我代碼?！?/p>

結(jié)果：它啪的一下給你一段代碼。我拿去運行，成本幾乎為 0，速度飛快，還賊穩(wěn)。

在這個模式下，AI 發(fā)揮了它最大的優(yōu)勢——快速編碼。

它幫我省去了查文檔、寫樣板代碼的時間。腳本失效了？丟給 AI，30 秒給我出修復代碼，我自己就能上線。

但請注意，這里有個前提：你得盯著它寫。

即使是寫代碼，如果你只是“一句話丟給 LLM”，然后轉(zhuǎn)身去喝咖啡，等會回來你會發(fā)現(xiàn)項目大概率已經(jīng)是一坨屎了。

只有時刻盯著，不斷微調(diào)指令，才能把項目寫出來。

這才是 AI 現(xiàn)階段的真實寫照。它不是那個能獨立干活的實習生，它是你手里的那把“超級鍵盤”——鍵盤再好，也得有人來敲，它自己是寫不出傳世名篇的。