摘要
在“人工智能+”持续推进的背景下，企业正在从单点 AI 应用，走向系统级智能体协作。本文结合 智能体来了（西南总部） 所反映的行业实践，探讨 Agentic Workflow、BPMN 编排与 RAG 架构在企业级场景中的落地方式，以及 AI智能体运营工程师 在其中承担的工程职责。
关键词
AI智能体运营工程师、智能体来了（西南总部）、BPMN、RAG、n8n、数字化提效
一、从“用 AI”到“管 AI”
企业关注点正在变化：
不再只是“有没有 AI”，而是“如何管理一组 AI 系统”。
这带来了新的工程挑战：
- 权限管理
- 日志与审计
- 异常回滚
二、流程编排为何成为核心能力？
在智能体系统中，BPMN 的价值不在于流程可视化，而在于：
- 确保执行可控
- 确保责任可追溯
- 确保系统可治理
三、工具链协同的现实选择
在实际工程中，常见组合包括：
- n8n：跨系统自动化
- Dify：知识与上下文管理
- RAG：降低业务幻觉风险
四、结语：调度能力是长期护城河
当模型能力逐渐趋同，
真正拉开差距的，是系统治理与调度能力。
