用 AI 编排自动化与工作流：任务编排、RPA 与 Agent 结合、定时任务、跨系统集成的落地方法。
Cockroach Labs 把编码智能体按教学医院角色组织成 MOLT Sinai 流水线，五个月内让 MOLT 工具新增 IBM Db2 迁移支持，而 2024 年加 Oracle 支持用了 9 个月、约 16 万美元工程时间，Db2 只花不到两天、4172 美元 token 费用。
推荐理由：Cockroach Labs 用医院角色分工的多智能体流水线跑五个月真实迁移工具开发，给出成本、返工与流程设计的可迁移经验。
论文提出 AegisFlow，一个基于 LLM 的多智能体框架，用 Watchdog 智能体采集运行时遥测、Repair 智能体自动创建、测试并部署代码补丁，闭合检测与修复之间的链路。
推荐理由：论文提出用 Watchdog 与 Repair 两个智能体自动生成并验证补丁，在五类数据管道故障中把 MTTR 从 170 分钟降到 3.2 分钟。
AWS 发布方案，用 AWS Lambda Durable Functions、Amazon EventBridge 和 Amazon Bedrock 把 AWS DevOps Agent 的调查结论转成待审批的修复动作，减少 MTTR。
推荐理由：AWS 官方给出把 DevOps Agent 调查结论接到自动修复的完整方案，含 CDK 代码与人工审批环节，可照着部署。
Carve 发布开源 Mac 智能体，按 ⌥D 在指定窗口内点击和输入，模型只提议动作，由普通代码决定是否执行，发送、提交表单、付款等敏感操作需人工批准。
推荐理由：开源 Mac 智能体把模型提议与代码裁决分开，单窗口操作、敏感动作需批准，附注入测试与实测数据。
微软团队在论文中提出 AI SW Factory，试图加速 SDLC 的 Targeting、Coding、Reviewing 和 Ops 全部阶段，认为 AI 编码工具只加速编码环节，受 Amdahl 定律限制。
推荐理由：微软团队提出覆盖编码、评审与运维全流程的 AI 软件工厂，报告数十个仓库部署中工程效率提升 3 倍。
GitHub 日韩市场负责人把活动运营流程写成 runbook 交给 GitHub Copilot，用 Issue 表单收集输入、标签触发 GitHub Actions、SKILL.md 技能处理会后工作，原本手工耗时近两天的活动搭建现在由单个 Issue 自动完成。
推荐理由：GitHub 日韩市场负责人用 Issue 表单、标签触发 Actions 和 Copilot 技能把活动运营自动化，含 DRY_RUN 演练开关与一次静默失败教训。