AI 驱动的工作流

把流程显式写下来交给 AI 转动，而不是让强模型每次即兴编排。

当前判断（截至 2026-09-21）

需要它的理由是成本，不是模型能力。一台不关机的机器加一个强模型，即兴编排够用；沙箱会销毁、用不起强模型、任务还要又好又快，三条同时成立才必须写下来。见 [[ai-native-org-workflow]]。
写下来的是两样：流程怎么走，怎么算走完。表现形式是脚本还是图都只是实现。
最基本的能力是存住 State 并从中恢复。有它才量得出每个环节的 token 与时间。
组织单元跨 session，且必须含人。不含人的编排不算这里说的工作流。
与 [[employee-loop]] 的分工：那篇讲等待时现场怎么不散，默认工作流已存在；这里争的是它该不该被写下来。
流程还一次都没转完时，先别丢抽象目标，归 [[coding-harness]]（2026-09-21 补）。
「怎么算走完」在技术迭代里更硬：靠带充分上下文的私有评测集，快速验证对业务有没有帮助。见 [[eval-set]]。