春节期间，被那些Agent类工具的能力震惊到了，便萌生了一个念头：一定要做出真正的数字员工来，让它们在企业里安安静静地干活，成为真实的生产力。

说实话，这个过程远比想象中艰苦得多。

虽然我对企业的运营和市场管理算是比较熟悉，也在很多行业的业务流程上下过大功夫。可问题在于，我不是软件工程师出身。这就意味着，在这段“人机协作”的过程里，几乎天天都在填坑。

今天踩一个程序兼容性问题，明天发现数据接口不通，后天又得从头学一个框架的部署知识。

就像一个非科班出身的人被丢进了编程集训营，学的东西极其海量，而且无法跳跃：前面的坑没填上，后面的路就走不下去。

我其实很快意识到，这种状态是非常危险且不可持续的。如果一直停留在频繁试错、到处救火的阶段，AI是永远不可能真正切入到生产实践中去的。所以从两个月前开始，彻底换了思路：不再从“AI有什么本事”出发，而是直接从业务流程的具体工作入手。用业务去倒逼AI应用的选择，这或许是我能参与AI这个时代的最踏实路径。

道理说穿了也很简单：我们把AI（也就是数字员工，或者叫硅基员工）当成企业新招来的“小白”大学生。

这个新员工拥有海量的书本知识和大学通识，脑子够用，但在公司的具体生产实践面前，完全是一张白纸。

这时候，要做的事情就是岗前培训、上岗教导。而这些培训和教导，现阶段几乎全部由提示词工程来承担。最后，根据业务流程的需要，AI再去调用那些能产生准确结果的软件脚本和API接口，把活干完。

在实际跟企业朋友交流的过程中，有三个方向的需求最为紧迫，完全符合上述的逻辑，而且与我自身的能力相匹配。

第一个方向是获客。

大家都希望AI能帮企业自主找到客户，而不是把大把的钱砸在无效广告上。

我得说一句，很多人把AI获客想得太理想化了，很多文章其实只是“文学作品”。在当下这个真实世界里，想让AI全自动搞定客户，几乎是不可能的。

或者说，为了实现哪怕一个小小环节的稳定运行，每一次操作可能就要烧掉千万级的Token，成本根本撑不住。

所以，我们不能指望AI包办一切，而是要深入获客流程里去研究，在哪个具体的节点上，AI能够解决真实的问题。

比如，用AI来辅助解决稀缺专家讲座的录制问题，把专家的内容更高效地分发出去；或者把它用在直播过程的自动化运营上，把直播互动、数据沉淀这些重复性工作接管过来。

这些落地的点很小，但效果是实实在在的。AI或者做内容，或者动脑筋，都是其能胜任的具体工作。

第二个方向是运营指导。

其本质是数据挖掘后的决策建议。

但现实中的数据实在太脏太乱了，运营过程中产生的日志、客服记录、订单信息，往往充斥着大量噪声。

因此，数据的清洗、标注和结构化就成了重中之重。

如果这些底层功夫不做，数字员工上岗后就像拿着错乱的地图开导航，指的路一定是错的。

就我自己的理解，企业未来的运营助理，其核心工作不再是坐在办公室里整理报表，而是学会怎么把混乱的数据“喂”给AI，让AI去完成那些繁琐的分类、汇总和初步分析。

第三个方向是质量控制。

在很多专业的服务场景里，那些资深的专家不得不把大量时间拿出来做一些最基础、最低级的复核工作。

比如说，让一个资深专家一遍遍地看生产线的录像去检查瑕疵，或者是监督其他专业人员的具体工作。这其实是对专家时间的巨大浪费。

现在，通过“AI+视频识别”或者“AI+内容校验”，完全可以把这些低价值的工作前置。专家只需要去处理AI拿不准的那一小部分疑难杂症就可以了。同样的，在这件事上，训练AI所需的数据质量，也是成败的关键。

而要实现这些目标，选择什么样的AI模型，也成了一个重要的卡点。

不同的模型需要不同的部署环境，每一个模型都代表着不同的技术栈和知识体系。一旦到了生产层，你会发现全是高知识密度的具体工作，没有半点捷径可走。

说来也巧，好在以前做企业运营的时候，正经做过QC和QA（质量控制与保证），也长期负责过市场管理工作。这些经历让我天然地擅长用业务的逻辑去匹配不同的新能力。

每每遇到技术上的困惑，AI反而成了我最好的老师：它能告诉你在某个场景下可以调用什么工具，哪类开源的架构更适合当前的业务流程。这种互相教、互相学的状态，其实是“人机协作”最舒服的样子。

在最近折腾的过程中，千问3.7-Max，是真的非常非常好用！