工作流常见错误与避坑指南

错误一：一开始就搭建复杂工作流

很多人第一个工作流就想做 10 步以上的复杂流程。结果调试困难、出错率高、信心受挫。正确做法：从 3-4 步的简单工作流开始，跑通后再逐步添加功能。

错误二：没有错误处理机制

API 调用会失败、数据格式会异常、第三方服务会宕机。如果没有错误处理，工作流会静默失败，你可能几天后才发现。正确做法：每个关键步骤都添加错误处理分支，失败时发送通知。

错误三：AI 提示词太模糊

给 AI 的指令越模糊，输出越不可控。比如让 AI 分析邮件只说分析一下，它可能返回各种格式的结果。正确做法：明确指定输出格式（JSON）、分类标准、字数限制，给出示例。

错误四：忽视 API 调用成本

GPT-4 的 API 调用比 GPT-3.5 贵 20-30 倍。如果你的工作流每天触发 1000 次且都用 GPT-4，月费可能超过 $500。正确做法：简单任务用 GPT-3.5-turbo，只在需要高质量推理时用 GPT-4。

错误五：没有测试就上线

工作流在测试环境正常不代表生产环境也正常。真实数据可能有各种意外格式。正确做法：用真实数据测试至少 20-30 次，覆盖各种边界情况，观察一周再正式启用。

错误六：过度自动化

不是所有任务都适合自动化。涉及重要决策、客户敏感沟通、大额交易的环节应该保留人工审核。正确做法：AI 生成草稿 + 人工确认，而不是完全自动执行。

错误七：不监控运行状态

工作流上线后就不管了，直到出问题才发现。正确做法：设置运行监控仪表板，关注成功率、执行时间、错误率等指标。异常时自动告警。

错误八：数据安全意识薄弱

把客户敏感数据（手机号、身份证号）直接传给第三方 AI API，存在数据泄露风险。正确做法：敏感字段脱敏后再传给 AI，或使用支持数据隐私的本地模型。