6.0
关注
AI SCORE
工具产品2026-07-22 15:00
Zapier 新增 Agentic AI 步骤，工作流自主度升级
Zapier Blog#工作流#AI Agent#成本
Editor brief · 编辑速览
Zapier 允许在自动化流程中添加 AI Agent 步骤，但要警惕过度 token 消耗。这为工作流注入灵活性，但需要成本意识。
沉迷于 tokenmaxxing（把 token 拉满）？我懂。如今，AI 已经无处不在，渗透到我们的各项工作中，因此很容易把每个工作流都交给 Agent 框架全权处理。但把重要任务一股脑扔进 Agent 的黑洞，任由它在你的钱包里横冲直撞，并不总是最便宜——也不一定是最聪明——的做法。
有些工作需要确定性，也就是说，相同的输入每次都应产生相同的输出。传统自动化在这方面比 AI 更可靠，也更便宜。对于靠逻辑和规则就能完成的工作，没必要支付 agentic AI 的费用。
借助 AI by Zapier，你可以构建这样的工作流：以 if-then 自动化为基础，只在 AI 真正能够创造价值的地方使用 AI。在本指南中，我会介绍它能做什么，以及如何使用它构建工作流。
AI by Zapier 是一款内置工具，适用于 Pro 及更高级别的套餐。标准步骤消耗一个 task，高级步骤消耗三个，Premium 步骤消耗五个。下文将进一步介绍不同的步骤层级。
AI by Zapier 是一款内置工具，可以让你在 Zap 工作流中添加 AI action 步骤。如果不使用它，Zap 只能根据 if-then 逻辑运行，由一个 trigger（触发自动化的事件）和至少一个后续 action（接下来执行的操作）组成。你还可以添加用于条件逻辑的 path 和 filter，以及 code 步骤。
这种“传统”Zap 会遵循你预先设定的规则。即使是把工作流拆分成多个分支的 path 步骤，每次也都会采用相同的分支方式。输入始终会沿着你为它规划好的路线流转。
以这个线索管理工作流为例。每当表单收到一条新回复时，工作流就会进入两个分支之一。预算低于 20,000 美元时，系统会在 HubSpot 中创建一笔交易，并将其分配给中小企业销售代表。预算达到或超过 20,000 美元时，则会创建一笔交易并分配给企业客户经理。
然而，有些工作需要的不是规则，而是推理——这正是你应该把 AI by Zapier 加入工作流的时候。
AI 步骤不会遵循你提前连接好的逻辑，而是会在运行时即时判断应该如何响应。还是以线索管理工作流为例：你可以在 path 之前添加一个 AI 步骤。AI 会读取潜在客户在开放式问题“What are you looking to do?”字段中输入的所有内容，并进行评估。根据你的 prompt，AI 可能会识别出对方是急需帮助，还是仅仅在收集信息；随后，它会结合对方的预算，为这条线索打分。path 再根据这项更细致的评估进行分支。得分为 1～5 的线索会被分配给中小企业销售代表，得分更高的则会转给企业销售代表。
在完全基于规则的 Zap 中，22,000 美元的预算总会导向相同的结果。加入 AI 步骤后，一笔预算不算高、但需求紧迫且明确的线索，优先级可能会超过一笔预算更高、却只是随便了解一下的线索。这是因为模型会综合衡量整份回复，而不只是看其中一个字段。
到目前为止，我描述的都是标准 AI 步骤：它会进行推理、生成一个输出，但不会操作你的其他应用。不过，你也可以通过为 AI 步骤提供工具，让它具备 agentic 能力。AI 会自行决定要做什么——调用哪些工具、以什么顺序调用，以及调用多少次。（所谓“工具”，就是你允许该步骤在运行时调用的 Zapier app action，例如 Slack 的 Send Channel Message、HubSpot 的 Find Contact，以及网页搜索和知识源检索。）
在我们的线索管理工作流中，你可以为 AI 步骤提供一个 Slack 搜索工具。这样一来，它就能查找团队过去如何处理类似客户，并在交易备注中加入一段简要总结。当然，你还可以构建复杂得多的流程，例如加入网页搜索，让该步骤获取潜在客户公司的近期新闻；或者连接知识源，让销售代表直接从你自己的销售手册中获得沟通要点。
无论是标准步骤还是 agentic 步骤，每个 AI 步骤都由模型驱动。AI by Zapier 允许你从三个层级中选择所需模型。经济实惠的标准模型非常适合简单任务；高级模型可以处理更复杂的 prompt；Premium 模型则可以执行深度分析和多步骤推理。我知道，“简单”“复杂”，甚至“深度分析”都可能是相当主观的说法，因此在本指南后面，我会分享适合各个层级的示例用例。
使用 AI 步骤甚至不需要单独的 AI 账户。平台免费包含了多款模型，例如 OpenAI 的 GPT-5 mini 和 Google 的 Gemini 2.5 Flash。你也可以使用最新的 frontier models。为了获得额外的安全保障，还可以通过 Amazon Bedrock 接入自己的 key。
主要功能包括：
AI 辅助构建：向 Zapier Copilot——我们的内置 AI 助手——寻求设置方面的帮助，例如判断哪个层级适合你的任务，或者如何更有效地编写 prompt。
AI 辅助构建：向 Zapier Copilot——我们的内置 AI 助手——寻求设置方面的帮助，例如判断哪个层级适合你的任务，或者如何更有效地编写 prompt。
输出字段：AI by Zapier 会自动把结果整理为结构化的输出字段，你可以将其映射到 Zap 的后续步骤中。此外，你还可以自定义字段，准确获得所需数据。
输出字段：AI by Zapier 会自动把结果整理为结构化的输出字段，你可以将其映射到 Zap 的后续步骤中。此外，你还可以自定义字段，准确获得所需数据。
重新生成预览：优化 prompt 是一个不断迭代的过程。为了快速获得反馈，你可以修改指令，然后按下按钮，立即查看更新后的结果。测试 prompt 修改时，无需运行整个 Zap。
重新生成预览：优化 prompt 是一个不断迭代的过程。为了快速获得反馈，你可以修改指令，然后按下按钮，立即查看更新后的结果。测试 prompt 修改时，无需运行整个 Zap。
模型选择：从 OpenAI、Anthropic、Google 和 Azure OpenAI 的最新 AI 模型中进行选择。其中多款模型可以免费使用，你也可以通过 Amazon Bedrock 接入自己的 key。你可以选择标准、高级或 Premium 模型，按任务需求匹配层级，从而避免为简单工作支付 Premium 价格。
模型选择：从 OpenAI、Anthropic、Google 和 Azure OpenAI 的最新 AI 模型中进行选择。其中多款模型可以免费使用，你也可以通过 Amazon Bedrock 接入自己的 key。你可以选择标准、高级或 Premium 模型，按任务需求匹配层级，从而避免为简单工作支付 Premium 价格。
知识源：通过连接 Google Drive、Notion 和 Zapier Tables 等工具，为 AI 步骤引入上下文。AI by Zapier 可以引用已同步的文档、页面或文件，让生成的响应建立在可靠信息之上。
知识源：通过连接 Google Drive、Notion 和 Zapier Tables 等工具，为 AI 步骤引入上下文。AI by Zapier 可以引用已同步的文档、页面或文件，让生成的响应建立在可靠信息之上。
专业提示：想为 AI by Zapier 工作流增加一层安全保障？可以尝试添加 AI Guardrails by Zapier 步骤。这是一款内置工具，可以检测 PII、有害语言、prompt injection 尝试和负面情绪。你可以通过我们的功能指南了解它的工作原理。
AI 能为你的工作流做些什么？唯一的限制就是你的想象力。如果你需要一些灵感，可以看看下面这些用例。每个用例都匹配了最适合相应工作的模型层级。
你希望把聊天应用中的更新复制到电子表格中，并生成整洁的新记录。
实际流程可能如下：
团队成员在某个频道中发布项目更新或状态说明。
团队成员在某个频道中发布项目更新或状态说明。
AI by Zapier 从消息中提取项目名称、状态摘要和负责人等详细信息。
AI by Zapier 从消息中提取项目名称、状态摘要和负责人等详细信息。
系统自动把这些详细信息写入跟踪电子表格的新行。
系统自动把这些详细信息写入跟踪电子表格的新行。
你希望 AI 对收到的请求进行分类，并从知识库中检索信息，以符合品牌调性的方式起草回复。
实际流程可能如下：
客户通过工单门户提交支持请求。
客户通过工单门户提交支持请求。
AI by Zapier 根据意图、问题类型和复杂程度对工单进行分类，然后利用你连接的知识源，以你偏好的语气起草回复。
AI by Zapier 根据意图、问题类型和复杂程度对工单进行分类，然后利用你连接的知识源，以你偏好的语气起草回复。
path 步骤读取分类结果，并把工单分配到相应团队的队列。
path 步骤读取分类结果，并把工单分配到相应团队的队列。
起草好的回复会直接保存到各个工单中，供人工审核。
起草好的回复会直接保存到各个工单中，供人工审核。
你希望从销售对话中捕获每一个有意义的细节，并将其转化为结构化记录和后续行动。
实际流程可能如下：
销售通话录音进入你的会议工具。
销售通话录音进入你的会议工具。
AI by Zapier 使用多步骤推理分析文字记录——提取对话中提到的联系人、作出的承诺、提出的异议、后续步骤以及成交信号——然后与现有交易记录进行交叉核对。
AI by Zapier 使用多步骤推理分析文字记录——提取对话中提到的联系人、作出的承诺、提出的异议、后续步骤以及成交信号——然后与现有交易记录进行交叉核对。
结构化字段会被记录到 CRM 中。
结构化字段会被记录到 CRM 中。
包含后续行动建议的摘要会发布到销售团队的频道中。
包含后续行动建议的摘要会发布到销售团队的频道中。
你可以在 AI Workflow Index 中发现更多用例，了解 AI 应该在工作流中扮演什么角色，并为不断演进的 AI 技术栈寻找治理策略。AI Workflow Index 是 Zapier 发布的一份以数据为依据的报告，介绍了领先企业如何结合使用 AI 与自动化。
登录 Zapier 账户，然后在 Zap 编辑器中新建一个 Zap，或者修改现有 Zap。
首先创建 trigger 步骤。搜索并选择你的 trigger app，选择 trigger event，然后连接账户。设置完成后，根据需要自定义相关字段，并测试该步骤，确保它正常工作。然后单击 Continue。
添加一个 action 步骤，并从内置工具列表中选择 AI by Zapier。
开始编辑 AI 步骤。你可以单击 Use a template，以预先编写好的 prompt 为起点；也可以直接在文本字段中从头编写 prompt。
若要映射之前步骤中的数据，请在文本字段中输入正斜杠（/）。随后会出现一个弹窗，列出所有可用信息。在这个示例中，我想映射 trigger 步骤中的数据——项目更新频道里的一条新 Slack 消息——因此，我会在弹窗中单击相应字段。
在文本字段中，你可以通过下拉菜单选择偏好的模型层级。选择 Auto，可以让 Zapier 为任务挑选最合适的模型；也可以指定你想使用的确切模型。
在工作流中添加 AI 步骤时，你可以选择由哪个模型驱动它。不确定该选哪个？可以查看 AutomationBench 排行榜。AutomationBench 是 Zapier 推出的开放 benchmark，使用真实业务工作流测试模型。你可以通过它及时了解哪些模型最擅长处理哪些类型的任务。
如果选择 Advanced 或 Premium 层级，你将可以启用网页搜索，或者添加其他工具。
单击 Add tool 后，会出现一个弹窗，你可以从中选择添加 app action……
……或者知识源。
根据 AI 步骤的需要添加任意数量的工具，然后返回 AI 步骤的主配置页面。
提示：如果某个步骤达到 75 个 task，你的 Zap 将会暂停。对于高级、Premium 和自带 key 层级，这分别大约相当于 74 次、24 次或 14 次工具调用。
在配置页面中，你可以调整输出字段或添加更多字段，选择是否以 line items 的形式返回输出，并预览该步骤的输出结果。
如果你需要帮助编写 prompt、选择层级，或者对 AI 步骤有其他疑问，请单击 Ask Copilot。系统会将你带回 Zap 编辑器，并与我们的内置 AI 助手 Zapier Copilot 开始对话。（你在 AI 步骤中输入的所有内容都会被保存。）
如果你仍在 AI 步骤配置页面，请单击 Continue 返回 Zap 编辑器，继续构建工作流。接下来，你应该添加其他步骤，把 AI 生成的内容发送到预定位置。
需要更多帮助？可以阅读 AI by Zapier 快速入门指南，获取有关如何在工作流中添加 AI action 的分步说明。
只需几分钟，就能设置一个彻底改变业务运作方式的 AI 步骤。现在就试试 AI by Zapier，看看你能创造出什么。
本文最初发布于 2025 年 3 月，此前曾由 Elena Alston 更新。最近一次更新于 2026 年 7 月。