以下是关于学会 AI 工作流如何变现的相关内容：
AI 工作流就像是一个可视化的拼图游戏，由很多个小块块（节点）组成，这些小块块可以是大语言模型 LLM、自己写的代码、做判断的逻辑等。工作流能将插件、大语言模型、代码块等功能组合在一起，创造出复杂但稳定的业务流程。当面对多步骤且对结果要求严格的任务时，工作流最为合适。
那些熟练掌握 AI 工作流的人，能在原有的工作流程中及时更新工具，应用 GPT-5 等强大的能力，实现效率的指数级提升。而未学习 AI 工作流的人会落后，形成强者越强、弱者越弱的马太效应。
通过学会调用外部不同类型 API 来获取模型缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等，比如获取实时天气、联网搜索等。Agentic Workflow 可以从提升效率、提高质量、节省时间的角度思考，它将复杂任务分解为较小步骤，融入更多人类参与的规划与定义，减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高 LLM 应用面向复杂任务的性能，更丰富、更精确。
变现方面，您可以利用工作流提升工作效率，为自己的工作创造更多价值，从而获得更高的收益。例如在一些需要高效处理复杂任务的工作中，凭借高效的工作流获得更多业务机会或更高的薪酬。或者利用工作流开发创新的产品或服务，满足市场需求，实现商业价值。
?插件插件就像是一个工具箱，里面可以放一个或者好几个工具，我们把这些工具叫做API。目前扣子这个平台上已经有很多不同类型的插件了，比如可以看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的API，还有一些很厉害的能处理多种任务的模型。用了这些插件，我们创建的智能体就能变得更厉害，比如给它加个新闻搜索的插件，它就能帮你找新闻了。要是扣子上现有的插件没有我们想要的，我们还可以自己动手做一个插件，把我们需要的API加进去。在我的智能体里我加了如下插件：?工作流工作流就像是一个可视化的拼图游戏，我们可以把插件、大语言模型、代码块这些功能像拼图一样组合在一起，这样就能创造出复杂但又很稳定的业务流程。当我们面对的任务有很多步骤，而且对最后的结果要求很严格，比如结果要准确无误、格式也要对，那这时候用工作流来帮忙就最合适了。?简单来说，工作流是由很多个小块块（节点）组成的，这些小块块就是工作流的基本单元。比如，大语言模型LLM、你自己写的代码、做判断的逻辑，都可以是小块块。
那些已经熟练掌握了AI工作流的人，只需要在原有的工作流程中更新一下工具，就能立即将GPT-5的强大能力应用到工作中，效率提升将是指数级的。而那些还没有开始学习AI工作流的人，等到GPT5发布时，才恍然大悟，才开始摸索AI工作流，就已经落后了一大截。等他们好不容易掌握了AI工作流，前者已经用AI完成了大量工作，积累了丰富经验，甚至开始优化迭代自己的AI工作流了。我认为这会形成AI时代的马太效应：强者越强，弱者越弱。所以，学习AI工作流，不仅仅是为了提升当下的工作效率，更是为了在未来占据有利位置。
通过学会调用外部不同类型API来获取模型（通常在预训练后很难修改）中缺少的额外信息，代码执行能力，访问专有信息源等（例如获取此时此刻的天气、联网网搜索等）Action（动作）根据上述大模型结合问句（Query）、上下文的规划（Context）、各类工具，最终大模型才能决策出最终需要执行的动作是什么。Agentic Workflow解决什么问题？我认为是可以从从提升效率、提高质量、节省时间的角度上进行思考。好比一台“印钞机”，按照指定好的流程重复着机械性的活动，但是它在源源不断的产生价值。Productivity（效率）=产生价值的速率Agentic Workflow通过将一个复杂的任务分解成较小的步骤，在整个过程中中融入了更多人类参与到流程中的规划与定义。它减少了对Prompt Engineering和模型推理能力的依赖，提高了LLM应用面向复杂任务的性能，更丰富、更精确。下面是Coze（扣子）平台上的工作流编排器的示例，这个话其实是一个抽卡游戏的流程，你可以看到在整个工作流中间会有很多节点前后之间有节点以及连线，然后每个节点之间它是通过不同的定义，比如说图片处理工具，或者说是通过多模态模型进行图片理解工具等等其他各种各样的工具组合而成。