2025年就快过完了，你们企业的流程管理还是这样的：流程专家手工用PPT画流程图，然后给码农解释流程的含义，让他们写代码开发流程管理的IT系统？开发出来的系统交给业务部门用户去用，至于业务部门用不用，实际工作中的流程和流程专家画的流程是不是一回事，只有天知道。

这真是太过时了！

传统的企业流程管理模式面临三大挑战：

设计与执行脱节：流程建模依赖人工调研，从业务分析到流程模型设计，再到代码实现，工具割裂，语言不统一，实施周期极长；最终业务人员理解的、模型专家设计的、信息系统实现的，三者各说各话。

流程执行僵化：传统流程是写死的线性逻辑，仅能处理预设的标准路径。一旦遇到模糊需求或异常数据（如订单地址不详），流程就会挂起，必须依靠人工干预。

优化滞后：瓶颈分析依赖事后审计，缺乏实时反馈。管理者往往在效率低下的数月后，才通过业务报表发现问题所在，追溯流程问题。

过去两年的AI爆发式发展，带来了流程管理的范式创新：

业务即模型：业务人员通过自然语言描述需求，AI自动生成符合标准规范的流程模型以及预测模型（BPMN/DMN），这些模型包含了足够友好的表达式语言（FEEL）。

智能体式编排：流程节点不再是死板的任务，而是具备推理能力的AI智能体，使流程具备了处理不确定性的韧性。

自愈式优化：结合流程挖掘技术，AI能实时监控业务轨迹，自动识别瓶颈并主动推送优化方案，构建出能自我进化的系统。

这是怎么做到的呢？因为业务流程数字化平台在过去两年里，已经发展了翻天覆地的变化，无论是SAP、IBM这些传统大厂在业务自动化中的积极布局，还是Camunda、奥锐方推出的新一代业务自动化技术栈，提供了这些新兴技术：

1. AI设计流程模型

业务专家只需口述业务规则，或者在白板、白纸上手绘流程概念，AI 自动将文字和图像转化为标准化的、可以直接部署执行的流程模型。

例如，业务专家自然语言输入：“当客户下单后，先自动检查库存。如果库存不足，触发补货流程并告知客户延迟；如果库存充足，则发起支付。支付成功后，根据收货地址选择最优物流发货；若24小时未支付，则自动取消订单。”

AI会识别出这个订单处理流程中的事件（下单、24小时超时）、任务（检查库存、发起支付）、网关（库存充足否？支付成功否？）以及连接线。

AI会在设计阶段自动发现流程中的业务逻辑、规则、连通性等问题，根据标准化企业知识、行业最佳实践库或者特定企业的经验、规章制度，建议用户增加“合规性审计”或“风险控制点”等，这就是#企业知识开源 的重要性。

2. 智能体式编排

这是业务流程中的“灵魂”进化。

过去流程中的节点是任务（Task），现在节点正在变成智能体（Agent）。

业务流程运行从“确定性”到“适应性”。传统的流程遇到预设之外的情况会报错或挂起，智能体编排允许智能体在 BPMN 设定的“护栏”内，进行推理、调用外部 API、甚至在多个工具间切换以达成目标。

在这个范式下，BPMN 流程模型不再是执行步骤，而是给 AI智能体下达的合规框架和治理契约。Agent 可以在节点内灵活发挥，但不能逾越 BPMN 定义的权限网关。

例如，订单处理流程的一个解决“选择物流方式”设定为一个智能体，这个任务不是简单的规则选择，智能体可以实时调用外部天气、交通、运费 API，阅读不同快递公司的最新政策，选择最优路径，最终确定采用什么物流方式。

又例如，如果一个订单地址填写模糊（如“上海老车站”），传统的流程会报错。Agentic 流程节点则会尝试联系客户、分析历史地址记录，自主修复数据并推向下游。

3. 自动部署与执行

代码即流程，业务需求即部署。消除设计与执行之间的“断裂带”。

AI能够自动编写代码，即BPMN中的复杂决策逻辑（DMN）和FEEL表达式。

通过 AI 代码智能体，流程可以自动感知企业的 ERP、CRM 系统接口，无需开发人员手动编写大量的集成代码。

我们在奥锐方中集成了目前国内领先的开源智能体开发平台和AI代码生成平台，基本解决了流程和业务系统集成的代码开发问题。

4. 流程的自愈能力

智能化的流程运行不再是主动审计或者已经发现业务效率问题，再去找流程的问题，而是实时、智能的流程诊断，实现企业运营的智能自动化。

挖掘发现：AI通过读取系统日志，自动发现“实际流程”与“理论流程”的差异。

瓶颈预测：流程挖掘工具能提前预警：“根据过去三周的数据，由于某供应商延迟，接下来的 48 小时内订单交付环节将出现堆积。”

自主迭代：AI会提出优化建议：“如果将订单初审环节交给 AI智能体处理，整体时效可提升 35%。”