三种工作流AI载体对比：Coze/Dify/Skills/AI表格怎么选
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AI界技术名词层出不穷，比如前段时间很火的Harness 工程、Loop Engineering、最近又出现了Graph Engineering。
但是回到业务上，我们更关心的是：这些技术能给业务带来多大的实际价值？效率提升了多少？在企业中又有多少真正落了地的？
从过去一年接触的企业咨询和实施案例来看：工作流AI仍然是大多数企业当前最明确、最容易切入的提效路径，能真实的带来效率提升，并且整个投产比也高于其它选择。
前我们也做了大量的工作流AI 项目，包括简单场景和复杂业务，甚至是公司全案设计，实践结果也都印证了这一结论。
不过，实现工作流AI的方式或运行载体有很多选择，比如Coze/Dify这类AI应用开发平台、Skills、AI表格等，它们都各有侧重。
接下来，我们从实际业务落地的角度，展开来看每种方式的的具体表现和适用场景。
Coze / Dify低代码开发平台
当我们讨论工作流AI的时候，一定少不了Coze、Dify、n8n的，因为这些低代码AI开发平台就是典型的工作流编排范式，并且在过去一年里非常流行。
它们之所以流行，我认为主要有几个原因：
第一，极大的降低了 AI 能力接入门槛。
在这之前，想调用大模型、做知识库检索、串联多个 AI 动作，通常需要工程团队一周的时间去开发，而这类平台把这些能力直接封装成可视化的节点，让产品和业务同学像搭建积木一样去实现自己业务流程，几小时内都可以跑通一个可用的原型出来。这对于想要快速验证 AI 价值的企业来说，这样的效率提升是无法拒绝的。
第二，提供了开箱即用的工具链。
这些平台还内置了知识库、数据库、版本控制、运行日志追踪、监控告警等一套完整的企业级应用能力，用户不需要自己从零去搭建这些基础配套设施，拿来就能用，这极大降低了启动成本。
第三，具备开源和私有化部署能力。
开源版本的存在，让企业可以基于底层代码做定制化改造，嵌入内部身份认证系统、对接私有数据源、适配业务特有的流程规范、添加自定义组件节点。
正是这些优势叠加在一起，Coze、Dify 这类平台在过去一年里被大量企业使用。
从我们接触的案例来看，确实也有不少公司在这一块使用得非常深入，他们基于开源版本做二次封装，融入自己的定制化需求，来搭建企业内部的AI应用开发平台。
内部有几百个工作流都是在Coze或Dify平台上搭建的，覆盖客服问答、内容生成以及内部数据处理等各类场景。
但是，随着使用范围扩大和业务复杂度上升，这类平台也逐渐暴露出一些问题：
它们拖拉拽的交互方式让很多人都不喜欢，尤其是业务逻辑复杂以后，整个界面跟蜘蛛网一样让人眼花缭乱，一旦有需求变动，你要从几百个节点中去找到目标节点真的很困难，并且极有可能，你改动其中一个节点，会导致很多节点都要跟着修改，迭代维护成本就上来了，甚至根本维护不动。
对于非技术背景的同学搭建起来还是挺吃力的，虽然整体门槛降低了，但遇到代码、循环、数据结构组装、Http请求等节点的时候，还是容易把它们难住。实事上，简单的工作流业务同学可以搭建出来，而对于复杂的逻辑仍然需要产研的支持才搞得定。这类平台确实降低了简单工作流的开发门槛，但是无法解决复杂系统背后的工程门槛。
之前我们也说过，像Coze、Didy这种纯手动拖拉拽的工作流编排方式，很可能只是 AI 发展过程中的一种阶段性形态。随着 AI 技术不断发展，这类平台本身也会持续演进。
这一点通过Coze产品的演进方向就能明显感受到，前后经历了从1.0 到 3.0几次大的版本升级，交互方式也从最初的手动拖拉拽，逐步演进到支持自然语言驱动的流程编排，并且在此基础上，还可以对单个节点手动进行调整，整体的体验要比之前纯手动拖拉拽要好很多了。
站在现在的视角来看，与强调自主规划和动态执行的 Agent 范式相比，Coze、Dify这类平台显得有些过时，也不够酷炫，但是这类平台在企业中的价值是真实存在的，因为它们是真的能解决一部分实际问题。
对于生产环境来说，更加关注的是确定性，比如流程固定、输入输出可控、运行过程透明、最终结果可追溯，这种白盒特性在生产环境中反而比自主规划和动态决策的黑盒Agent更加可靠。
因此，这类平台的价值我认为仍然是存在的，只不过要注意它的使用边界。
Coze\Dify更适合流程固定、逻辑可控、需要快速验证的轻度、中度场景。但对于逻辑复杂、变化频繁、或需要深度集成内部系统的业务，边际效益就会迅速递减，维护成本甚至会超过最初的提效收益。
PS：这里尤其要重点说明一下，当前很多人认为 Coze 等已经过时了，但其实很多企业实际上正在用这个东西，毕竟他们去年才刚刚用这种东西解决了问题，不可能费劲自己去推翻的
Skills 重新定义工作流
随着Agent的爆发，Anthropic公司推出了 Skills 机制，Skills是什么大家现在应该很熟悉了，用简单通俗的话来说：Skill 就是把一个人或一个团队长期积累的经验、流程、规则和工具，封装成一个 AI 可以反复使用的专业能力模块。
一个Skill大致按照如下结构进行组织：
my-skill/ ├── SKILL.md # 【必选】能力说明、适用场景和执行方法 + 元数据 ├── scripts/ # 【可选】可重复执行的确定性脚本 ├── references/ # 【可选】业务规则、知识文档和参考资料 └── assets/ # 【可选】模板、示例和其他资源文件
其中最为关键的是SKILL.md文件，我们通过提示词的方式告诉AI能解决什么问题，任务处理的原则、执行步骤以及输出要求。
这里我们直接看一个例子，下面是一个HR简历筛选的Skill定义：
从这个Skill的实现可以看出，这里面仍然是工作流，只不过是把工作流变成了用自然语言描述、脚本执行。
对于需要理解、判断和灵活调整的部分，可以通过自然语言进行描述；而对于计算、数据转换、文件处理、外部服务调用等确定性要求很高环节，则封装为脚本。两者结合起来，既能利用大模型的理解和推理能力，也能通过脚本保证关键操作的稳定。
因此，我们可以把Skills理解为一种新的工作流运行载体，而这个Skill的运行环境是在Agent中，用户只要安装了这个 Skill，Agent 就知道这件事要按什么逻辑处理。
从使用体验上看，Skills 相比Coze/Dify这类显示固化的工作流更加灵活。
因为在Coze/Dify中工作流程是固化的：先执行哪个节点，满足什么条件后进入哪个分支，最后输出什么结果，这些都需要提前编排清楚；而在 Agent + Skills 模式下，被固化的主要是做事的方法、约束和可调用工具，具体执行路径是由 Agent 根据任务上下文动态决定的。
这里举个例子：HR临时改变筛选标准，要求“重点看B端SaaS经验，80分以上推荐面试”。在 Coze/Dify 里面可能要改节点参数、调整提示词规则才行；但在Agent + Skills 模式下，Agent 可以先理解这次任务的具体要求，再结合 Skill 里的做事方法动态调整参数进行执行。
随着Agent的普及和Skills的灵活性，这也导致很多用户把原本在Coze/Dify这类平台上的工作流迁移到了Agent Skills中来。
但也正因为 Skills太灵活了，它的治理难度会更大。
个人使用时，这种灵活性确实是很爽的，我自己也有几十个Skills在跑，即使偶尔出现偏差，可以通过补充指令或者人工检查进行修正，容错率是很高的。
但放到企业生产环境，容错率就很低了，问题就会更复杂：如果执行路径不稳定怎么办？涉及到数据权限怎么控制？相同的任务如何保证结果一致？
Skill 一旦承载真实业务，就不光看能否完成任务，还要看它能否被审计、被观测、被治理，这背后仍然需要一系列的工程体系来支持。
AI 表格
到这里，我们已经介绍了低代码工作流平台和 Skills这两种工作流执行的载体。除此之外，AI表格也是工作流AI的一个重要载体。
当然，这里的所说的AI表格并不是大家理解的Excel这种传统表格，而是指飞书多维表、钉钉AI表格、vika维格云等这类融合了轻量数据库、自动化、AI能力的新型表格。
我们从飞书多维表和钉钉AI表格的官方标语可以看出：
他们的产品演进方向其实都是一致的，AI表格正在成为AI时代的业务系统载体或者说工作流执行载体。
为什么会是AI表格呢？很多同学可能对此有些疑问，这里简单解释一下。
其实大多数的业务流程都最终都可以被拆解为两个核心部分：一部分是数据，也就是业务对象及其状态；另外一部分是SOP，围绕这些数据展开的处理规则和操作流程。只不过不同的业务，具体的SOP和数据的复杂程度不同罢了。
而AI 表格天然就适合承载业务数据，并结合AI的能力完成信息提取、分类、生成，再通过自动化能力触发通知、任务分配和状态更新，最终把数据、流程和人员协作都在同一套系统中运转起来。
相比前面两种工作流载体而言，AI表格的综合能力其实更加强大，甚至我认为AI表格是承载工作流AI项目的最佳方式，适用场景可简单可复杂，它的上限更高。
在之前的实施案例中，已经有非常复杂的项目验证了这一点，比如之前帮助一家电商企业推进全业务流程AI 化，整个项目就是基于 AI 表格做的实施。只不过用的是我们自研的AI表格产品，整体交互逻辑跟飞书多维表格、钉钉AI表格是一致的。
这个案例的业务流程非常复杂，涉及多人、多部门协同，不仅需要对不同角色可查看的数据和可执行的操作进行精细化权限控制，还要完整记录每个人在什么时间进行了什么操作，一旦出现数据异常，系统要能够快速定位问题，并追溯到具体环节和责任人。
AI 表格之所以能够承载这样的复杂业务，一方面是因为它的信息表达密度很高，支持多人协作、数据实时共享和精细化权限管理。另外一方面，它通过 AI 字段捷径的方式，把AI 能力直接嵌入到每一个单元格中，非常便捷的就能实现数据自动化批量处理。
AI表格的还有很多优势和好用的功能，这里就不过多展开了，大家可以自行体验。
另外，AI表格也有它的适用边界，当业务逻辑非常复杂，比如数据主表有数十张并且这些表之间存在关联关系、自动化处理规则多、需要与外部系统联动等情况，处理起来就会很麻烦。
尤其是自动化能力这块，AI表格本身提供的编排能力相对很弱，只能处理一些简单的逻辑编排，比如当什么条件满足时，去执行一个什么操作（通知、数据更新等）。当然这里也有解法，确实遇到搞不定的情况下，可以使用Coze或Dify的工作流来实现逻辑编排，然后在AI表格的工作流中去调用Coze/Dify的工作流来实现。
结语
这里简单总结一下，上面我们介绍的三种工作流AI运行载体，各有优劣，但是整体而言，AI表格更加强大。
Coze、Dify 适合流程固定、强调确定性和可观测性的场景，但业务复杂以后维护就起来就很难受了。
Agent Skills，更适合需要理解上下文、灵活判断和动态执行的任务，但上了生产就要考虑稳定和可控。
AI 表格则擅长把数据、流程、AI 能力、权限和多人协作整合在一起，这是前面两种载体都不具备的能力，它尤其适合以数据处理为核心、或需要多人协作的的业务场景。
当然，这三种方式也不是非得三选一，也可以组合使用，比如用 AI 表格承载业务数据和协作流程，把确定性的复杂逻辑用Coze / Dify 来编排，然后在AI表格中调用。
其实，对于工作流AI项目，比起选择运行载体更加重要的是SOP是否梳理清楚。
搭建工作流AI的第一步，应该是把现有业务SOP梳理清楚：流程如何触发，输入来自哪里，每个环节由谁负责，判断依据是什么，会出现哪些异常，数据保存到哪里，以及什么状态才算完成。
在此基础上，再把动作分成三类：确定性动作，交给代码或自动化节点；信息提取、内容生成、语义判断等需要理解的动作，交给大模型；关键环节或高风险动作，采用人工确认。
完成这一步后，工具选择就会清晰很多了。
这里我们再回到文章开头，无论是 Harness Engineering、Loop Engineering，还是 Graph Engineering，技术概念一定会不断变化，但企业判断一项技术是否值得投入的标准其实不会变：它能不能嵌入业务流程，能不能稳定地提升效率，以及能不能产生可衡量的 ROI。
所以，对务实的企业来说，一套通用的工作流AI实施路径可以概括为，从一个明确、高频、可量化的业务流程开始，再把SOP和数据梳理清除，划分AI、规则与人工的边界，然后选择合适的载体，从最小闭环开始验证，最后根据真实指标逐步扩大AI化范围。
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以上是「三种工作流AI载体对比：Coze/Dify/Skills/AI表格怎么选」的全部拆解。
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