当AI遇上自动化流程，真的能像实习生一样任劳任怨吗？现实远比想象残酷。本文将揭露LLM在RPA场景中的三大致命缺陷——健忘、败家和神经质，并分享如何正确发挥AI的『超级键盘』价值。产品经理必读的AI落地避坑指南，告诉你为什么90%的准确率在自动化领域就是灾难。
最近看到不少同行在群里聊：“能不能搞个 AI，直接让它去操作浏览器，把那些填表、抓数、发邮件的活儿全干了？”
大家嘴里全是 MCP、Agent、RPA 这些高大上的词儿。
讲实话，作为一个既写代码又做产品的缝合怪，这坑我前阵子刚踩过。
当时我心想：这不就是招了个免费的实习生吗？告诉它意图，它就能自己去网页上找按钮、判断流程、搞定一切。
结果现实狠狠给了我一巴掌。
今天就来聊聊我踩过的坑，希望能帮大家省点 Token 钱。
一、我以为它是实习生，其实它是“人工智障”很多产品经理（包括之前的我）对 AI 的滤镜太厚了。
我们期待的 AI 是：指令清晰 -> 执行准确 -> 结果完美。
但如果你真把它当成能独立干活的 Agent（智能体），现实会狠狠打脸。
你以为招了个高材生，其实你招进来的是一个集“健忘、败家、神经质”于一身的极品：
健忘（Context 限制）：前一秒告诉它要点“登录”，后一秒上下文稍微长一点，它就忘了前面说过啥，像个老年痴呆。败家（Token 成本）：每点一个按钮，每看一眼页面，都在烧 Token。这哪是实习生，这是请了个大爷，干点活还不够付它工资的。神经质（幻觉问题）：今天它能找到按钮，明天网页前端稍微改了个 Class 名，或者弹了个广告窗，它就直接躺平报错，甚至给你瞎编一个操作结果。把 LLM 引入自动化流程，本身就是引入了最大的“不稳定因素”。
后来我想明白了：
自动化（RPA）要的是什么？要的是稳。登录就是登录，付款就是付款，必须 100% 执行准确。
而 LLM 的本质是什么？是概率。它是在猜下一个字是什么，天生就是带随机性的。
用一个“靠猜的模型”去解决一个“必须准确的问题”，这不就是吃饱了没事做吗？
业务要的是 100% 的稳，你给我搞个 90% 的概率，那剩下的 10% 就是雷，随时会炸。
二、别为了技术而技术踩坑的时候，我还动过歪脑筋：“脚本失效了，让 LLM 自动修复脚本不就行了？”
这想法听着很美——脚本挂了，AI 来救场。
但真正落地的时候我发现，为了让 AI 能救场，我得写一套更复杂的逻辑来监控 AI 的决策。
最后变成了：我不仅要维护业务逻辑，还要维护一套“监控那个不靠谱 AI”的逻辑。
这不叫提效，这叫自找苦吃。
业务问题就用业务方式解决。如果业务场景已经是稳定的业务流（比如每天下载报表），那就用传统的、稳定的代码去固化它。
别手里拿着锤子，看什么都是钉子。
三、AI 正确的打开方式：它是“键盘”，不是“工人”那 AI 就没用了吗？
不，AI 非常有用。但它的位置不应该在干活的时候，而应该在准备干活的时候。
不要让 AI 去“跑”脚本，要让 AI 去“写”脚本。
玩具：
对 AI 说：“帮我打开电商平台，搜索 iPhone，把价格记下来。”
结果：它在那儿呼哧呼哧分析半天，烧了一堆钱，还经常点错。
工具：
对 AI 说：“我要写一个脚本，打开电商平台搜 iPhone 并抓取价格，给我代码。”
结果：它啪的一下给你一段代码。我拿去运行，成本几乎为 0，速度飞快，还贼稳。
在这个模式下，AI 发挥了它最大的优势——快速编码。
它帮我省去了查文档、写样板代码的时间。脚本失效了？丢给 AI，30 秒给我出修复代码，我自己就能上线。
但请注意，这里有个前提：你得盯着它写。
即使是写代码，如果你只是“一句话丢给 LLM”，然后转身去喝咖啡，等会回来你会发现项目大概率已经是一坨屎了。
只有时刻盯着，不断微调指令，才能把项目写出来。
这才是 AI 现阶段的真实写照。它不是那个能独立干活的实习生，它是你手里的那把“超级键盘”——键盘再好，也得有人来敲，它自己是写不出传世名篇的。
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