知乎上看到这个问题。GPT-4o生图火了以后，一会儿有人说PS被取代，一会儿有人说ComfyUI被取代。
这种言论其实跟Manus淘汰Coze是一个意思。
大模型随着能力增强，一定会内化workflow的能力，内化prompt的效果，这是明眼人都能看得出来的事情。
workflow的核心在哪？
workflow的核心就在于编织确定性。
什么节点、插件，都不是核心的东西，当大模型代码的能力足够强，它自己就能够开发出那些东西来。
workflow在大模型面前，提供的就是确定性。
大模型的输出的其实是什么？
是概率。
当你让大模型画一片天空，哪怕你想要的就是一片晴天的蓝天，但大模型的输出结果不一定是100%蓝天。
因为晚上天是黑的，傍晚天是红的，下雨天是灰的，这些可能性固有存在。所以你顶多抽卡得到蓝天次数最多，不能保证100%。
复杂的任务更是这样，各种可能性交织在一起，你根本没法确保大模型对同一任务处理的结果就是100%。
而很多时候，不能确定的事情，就没法用于生产环境。
我跟同事说，做表格的时候，能用公式的，尽量不要用AI字段做，就是这个道理。
甚至更节省能源，更环保。
workflow也是这个道理。
通过workflow，可以规划好，先做这个，再做那个，先加载checkpoint，后加载lora，它就能确保没有错。
比如说，你要做面部重绘，那你的工作流一定是先把脸抠出来，再进行重绘，哪怕你是一个节点把这两个功能包了，它也是先把脸抠出来再重绘。这样才是面部重绘，对吧？不然你不就重绘全图了吗？
巧了，GPT-4o就是全图重绘。
我发给过GPT-4o这样一张图片，从百度搜到的：
我让它把这个女孩的纹身去掉，它发回来这样一张图。
纹身确实是去掉了。
但不是「这个女孩」。
仔细看两张图对比，重绘的真的非常非常像。
但不光女孩的人换了。
桌上的包变成帽子，手里的多边形玻璃杯变成了圆杯，脚上的鞋也换了，手的姿势和坐姿也变了，窗帘的纹理也变了……
整张图完全是另一张图。
确定性在哪里？
如果这个女孩是我的客户，她就是付费让我帮她去掉纹身，那她拿到这种图会买单吗？
再举个例子。
小罗伯特·唐尼官宣出演毁灭博士的时候戴了个面具，
这是他和面具的合影：
我现在想去掉这个面具，用ComfyUI工作流做：
抠出mask，然后，去掉了。
面具去掉了，其他东西都没有变。
现在换成4o来做：
变得细节更丰富了，更有质感了，甚至人都年轻了，好棒棒。
但你仔细看，眼睛颜色变了，手放下去了，袍子变成了卫衣，脖子上这玩意儿像个听诊器。
这个图，依旧能看出来是小罗伯特唐尼，你拿去发Twitter发朋友圈都没有问题，但唯独不能正经用。穿个卫衣，你说他是钢铁侠都行，但不能说他是毁灭博士。
所以，workflow带来的是什么？是让你能够指哪打哪。
要改A就改A，不要给我乱动B、C、D，哪怕只是概率，也不行。
再回到Manus和Coze，也是一样。
辛辛苦苦搭的工作流，AI能自己自动完成了。有没有？有。
但Manus不出错吗？当然不是，出错的案例比比皆是。
只要AI自己还独立完成不了足够复杂的任务，就需要人为给它设计workflow，先怎么样，再怎么样，提高它的任务准确率。
当然，不可以否认的是，大模型真的在内化很多能力。
比如说prompt。
最早ChatGPT刚出来的时候，给模型定义一个角色，你是XXX领域的专家，通常很有效。
有没有角色定义，结果差异很大。
使用结构化的提示词，效果就很好。
所以当时大家都认为提示词很重要，是一门学问，将来Prompt Engineer会成为一个普遍的社会岗位。
但后来就不一样了，很多模型哪怕没有角色定义，效果也不错。为什么呢？因为大模型厂家也不傻，发现这个prompt效果拔群，我直接训练进模型里面让它自己判断应该作为什么角色好不就好了？
再后来更是有了推理模型。
当DeepSeek-R1爆火的时候，大家发现，我原来不用跟大模型说那么一大堆复杂的结构化提示词，它也能给我不错效果的回答。我不用成为Prompt Engineer，好像也能愉快使用AI。
当然prompt依旧重要，好的prompt效果依旧跟随口问两句的prompt在效果上有很大的差异。但至少，简单的任务，真的不再需要有专门的提示词工程师写prompt了。AI能够自己进行思考，理解用户的意图，并做出最合适的回答。
Prompt Engineer也不会消失，但由于简单的任务不再需要，所以门槛一定更高了，需要的能力也更高了，也不再会那么普遍。
再重复一遍，大模型正在内化很多现在以外挂的形式挂在它身上的能力。
因为科技在进步，而不是退步。
AI最终将通往AGI，这也是大家都知道的目标。
那个需要workflow来消弭的不确定性会变得越来越小，这是一个毫无疑问的推论。
大模型本身的能力在成长，挤压的就是这一部分空间。
4o现在不支持局部重绘，可能很快就会支持。
AI去年还不能生成中文，现在生成的不也挺好的么。
但你要说淘汰掉workflow，那还为时过早。
如果以AGI为100%，那没达到AGI，自然就不是100%。
也就还是需要手搓的workflow的存在。
学肯定不白学，一个很重要的事情就是不要搞非此即彼，淘汰了什么远远没有接收并结合了什么新事物更重要。