识别任务类型、数据来源、输出格式和不能自动决策的边界。
Operating model
把混乱的重复工作,变成一条能被检查的 AI 生产线
调用聊天记录、表格、文档、知识库和模板,把任务拆成步骤。
金额、承诺、外发内容和风险判断先进入审核台,再由人确认。
Delivery loop
从访谈到上线,不靠玄学,靠任务卡和验证闭环
我们不会直接丢一个聊天机器人给企业。每个 Agent 都先被拆成目标、输入、工具、验收标准和人工接管点,再进入试点。
业务访谈
找出每天重复、跨工具、低创造性但必须完成的工作。
30 min discovery任务卡建模
把口头需求转成目标、上下文、验收标准和异常处理。
Goal / Context / Criteria工具接入
连接表格、文档、客服消息、网页后台或企业资料库。
Tools / Memory / RAG审核台验证
用真实样本检查输出,失败案例回写到下一轮规则里。
Review / Evidence持续迭代
扫描反馈、投诉和重复问题,把临时处理沉淀成稳定能力。
Loop / RetainerAgent workspace
看见 Agent 怎么把一句需求跑成结果
我每周要整理客户微信咨询,分类售后问题,生成跟进清单,还要标出哪些回复需要我确认。
Use cases
别只展示功能,展示一件工作被接管前后的样子
销售每天翻聊天记录,手工判断客户意向,再复制到表格。
Agent 自动分类、追问缺失信息、生成线索卡,金额和承诺进入人工审核。
员工从合同、截图、表格和票据里反复找字段,容易漏材料。
Agent 提取字段、生成缺失清单、关联模板,把结果送到审核台。
老板问“这周怎么样”,团队临时拼表、截图、写摘要。
Agent 每周汇总来源、响应时间、转化节点和异常反馈,直接生成经营简报。
新人反复问 SOP、报价、案例和话术,老员工不断重复回答。
Agent 基于企业资料库回答,必须给引用来源,找不到就转人工。
Practice examples
这些样例已经适合拿去和企业聊第一版试点
把合同、案例、SOP 和内部资料整理成可搜索、可引用、可生成初稿的知识工作台。员工可以问资料库,系统返回原文出处和可复核的答案。
- 交付
- 上传解析、混合搜索、引用问答、模板生成、人工审核
- 边界
- AI 不直接做最终法律或合同决策,关键条款必须人工确认
把抖音、小红书、B 站收藏内容转成可检索的知识条目:保存来源、提取视频内容、生成转写和结构化笔记,后续还能继续追问。
- 交付
- 链接采集箱、视频转写、内容分析、知识卡片、知匣入库
- 边界
- 强反爬平台优先使用授权、手动上传或本地缓存方式处理
官网里的在线客服会先自然追问行业、重复工作和现有工具,再把对话整理成需求线索和初步试点建议。
- 交付
- 客服组件、对话记录、需求拆解、免费初步方案、邮箱或微信留资
- 边界
- 不直接承诺成交价和最终周期,方案会标出需要人工确认的部分
Services
个人先提效,企业先试点,别一上来做大系统
同样是重复工作,个人和企业要解决的问题不一样。个人更看重一个马上能用的小工具;企业更看重流程、协作、数据边界和验收。
先把一个人的重复工作做顺
适合老师、自由职业者、自媒体、设计师、咨询顾问和小工作室。目标不是做复杂系统,而是先拿到一个能立刻减负的小流程。
- 适合
- 流程清楚、样本不多、想先看到结果
- 交付
- 方案、模板、小工具或轻量自动化
先验证一条业务流程,再决定是否扩展
适合中小企业老板、运营、客服和销售团队。企业项目会先判断流程边界、数据来源和人工确认点,再进入试点。
只选一条明确业务流程,用真实样本做出能试用、能复盘、能继续迭代的小系统。
- 1 条明确业务流程
- 在线客服、内部助手、表格自动化或线索整理小系统
- 真实样本验证和人工接管边界
- 试点复盘与下一轮任务卡
Pilot offer
用一个小试点,验证你的业务适不适合 Agent 化
试点不追求一次性覆盖所有流程,只选一个最痛、最重复、最容易验收的场景。我们用真实样本搭建原型,让你在一周内看到 AI 能接住多少工作。
Start small
留下微信或邮箱,我把初步方案整理给你
你不用先写完整需求。说清楚一个重复流程、现在谁在做、每天花多久,我们会先整理适不适合试点、需要哪些样本、哪些动作必须人工确认。