课程背景
机器智能正经历从“对话”到“执行”的历史性跨越。以大模型为核心的智能体技艺，已不再满足于回答问题，而是开始接管浏览器、操作软件、调用抓手，甚至跨平台自主完成差事。这场变革让“数字员工”从概念走向现实——它不再是科幻电影中的想象，落地时，而是此刻就能坐在你电脑里、替你“干活”的AI伙伴。公司和个人正面临用AI达成自动化、降本增效的要害机遇。
对于福建制造业而言，就一线经验说，这一变革尤为迫切。德化陶瓷正从“手工匠心”迈向“智能制造”，业界集群产值已突破600亿元，但规划周期长、外贸资讯分散仍是突出瓶颈；智能装备业界从“机械手”向“智能工人”升级，装置运维从“人工巡检”走向“预测性维护”，技艺密集型特征对英才本领提出更高要求；纺织鞋服作为福建万亿级支柱业界，正处于从“规模制造”到“敏捷智造”的转型关口，潮流趋势研判和库存结构精进成为核心竞争力；食品业界质量安全红线意识持续强化，但仍有大量中小公司尚未用上AI，品控追溯和合规审查倚重人工、效率低下。四大赛道，面临的共同命题是：怎样用AI武装每一位员工，具体来看，让组织效率再上一个台阶。WorkBuddy作为新一代执行型智能体轮廓，让每个人都能具备自己的AI执行助手，将人从重复性劳动中解放出来，锁住于更高价值的创造。
可是，多数用户在拥抱智能体时陷入困境：面对纷繁的AI抓手，分不清“聊天机器人”和“可执行智能体”的本质区别，认知停留在浅层抓手采用；即便接触了相关抓手，也因缺乏系统指引，只能开展简单问答，无法让其融入陶瓷外贸跟单、装置预测性维护、鞋服趋势研判、食品质量追溯等等核心业务链路、真正“干活”；更要害的是，资料安全和合规隐患意识薄弱，在组织推广中畏首畏尾，担心核心资讯泄露——陶瓷釉料配方、鞋服新款规划稿、食品质检原始资料、装置将控参数一旦外流，换个角度看，后果不堪设想——导致智能体沦为高级玩具，执行层面，自动化价值难以兑现。
本课专为希望让AI“动起来”的用户规划，提供从认知到实战的完整路径。你将重新领会智能体的定位，借助亲手部署和配置，掌握WorkBuddy的核心本领；围绕商机捕获、竞品监控、资料预测、流程自动化等等高频情境纵深上手，让AI真正成为你的执行助手；同时，课程将构筑“安全先于效率”的采用观，为你划定驾驭AI的清晰边界，确保每一位参训者带着可落地的智能体回到事务岗位。
课程收益
搭建专属AI执行助手，换个角度看，打通认知到落地的全链路
掌握WorkBuddy核心本领，达成业务效率革命
灵活配置专家和本领库，量身定制业界级AI大脑
掌握商机获取和竞品拆解，驱动资料化智能决策
构筑安全合规的AI红线，释放人机协同最 大效能
参训者前置准备：
自带笔记本电脑（Windows/Mac都可）
课程大纲
模块一：认知红利————大模型时代的方略身位和进化起点
工业革命延伸体力，资讯革命延伸眼耳，AI革命延伸智力。
一，认知跃迁：从“概率预测”到“推演推理”
1. 开场震撼Demo：展示AI在陶瓷规划、装置诊断、鞋服趋势拆解、食品合规审查等等业界的实际落地实例。
2. AI的本质：从概率模型到认知突破，从实践看，超越搜索引擎的范式迁移。
二、情境重构：AI渗透个人效率和公司决策的作战地图
1. 个人效率革命：外贸跟单、售后诊断、规划创意、品控汇总等等岗位的“时薪”革命。
2. 公司机遇：从“催各部门报资料”到“AI自动抽取整合”，从“凭心得拍板”到“AI辅助决策”。
模块二：抓手认知————认识你的新同事：WorkBuddy数字员工
一，WorkBuddy核心认知：为何它是你的“执行者”而非“聊天员”？
1. 本地运行保障资料安全，核心资产不出服务器。
2. 本领库无限扩展，可接入业界专属本领。
3. 打通公司IM，融入队伍事务流。
二、极速上手：10分钟从零到第 一个差事
1. 实操：每位参训者创建第 一个差事——
• 陶瓷组：让AI自动整理海外买方名片，生成跟进优先级清单。
• 装备组：让AI从装置日志中提取异常告警摘要。
• 鞋服组：让AI从销售报表中提取热销款式特征。
• 食品组：让AI对客诉记录开展自动分类汇总。
模块三：核心配置————为AI注入“岗位大脑”和“专精双手”
一、本领（Skill）—— 给AI装专精指引
1. 何为本领：封装领域学识和操作流程的学识增强模块。
2. 本领市场引见：自带30+，社区上万扩展。
3. 实地实操：安装业界专属本领——
• 陶瓷外贸快讯本领（自动生成海外市场早报）。
• 装置健康度评分本领（领会振动/温度/电流参数）。
• 潮流趋势解码本领（抓取时尚媒体和电商爆款资料）。
• 食品安全雷达本领（监测监管通告和抽检资讯）。
二，专家（Expert）—— 给AI换“大脑”
1. 切换不同大模型（混元，DeepSeek、Kimi等等）和定位。
2. 何时需要切换：差事成效不理想时尝试更换专家。
3. 专家团概念：为不同差事预配置不同的专家，达成一键切换。
三、解码WorkBuddy智能体引擎：Plan，Craft、Ask
1. Plan（规划）：AI怎样将复杂标的拆解为可执行的子差事。
• 演示：“拆解本月欧洲区订单下滑原因”→自动拆解为提取资料、比对同期、拆解品类、核查政策、生成报告。
2. Craft（构筑/执行）：AI怎样调用抓手执行具体差事。
• 演示：自主调用Excel拆解资料、图表插件可视化、文档本领撰写报告。
3. Ask（提问/反馈）：AI遇到资讯缺失时怎样主动向用户提问。
• 演示：资料缺口时AI主动提问“无法获取竞品资料，请补充或者放权联网搜索”。
模块四：情境实战————WorkBuddy驱动核心业务效率革命
情境一：AI自动获取商机
1. 痛点：市场资讯散落，人工搜集费时费力。
2. 招数：用自然语言下达指令，配置定时差事，让AI每天自动扫描指定平台。
3. 实操：
• 陶瓷：扫描海外展会官网，B2B平台热搜，从实践看，输出“海外商机简报”。
• 装备：扫描招标平台，采购公告，从实践看，输出“招标预警快报”。
• 鞋服：扫描电商热销榜、社交媒体爆款要害词，执行层面，输出“潜力爆款预警”。
• 食品：扫描代工招标，监管通告，输出“渠道机会和隐患日报”。
情境二：AI竞争对手拆解
1. 痛点：竞品动态难以实时掌握，落地时，决策缺乏全局视角。
2. 招数：让AI自动搜集竞品资讯，输出结构化SWOT拆解报告。
3. 实操：
• 陶瓷：给定3家竞品，具体来看，AI抓取展位规模，价格带、海外社媒热度。
• 装备：给定3家竞品，就一线经验说，AI追踪新品发布、融资动态、标杆买方实例。
• 鞋服：给定竞品品牌，AI监控价格打法、上新节奏，在实际应用里，声量舆情。
• 食品：给定竞品名称，从实践看，AI追踪新品方向、消费者口碑要害词。
情境三：AI资料拆解和预测
1. 痛点：面对海量资料，传统拆解维度单一、报告产出慢。
2. 招数：AI自动识别要害因素，基于趋势生成预测和行动建议。
3. 实操：
• 陶瓷：拆解出口订单资料，识别区域季节性规律，预测下季度订单量。
• 装备：拆解故障工单资料，识别高发规律，预测备件诉求。
• 鞋服：拆解销售流水，识别连带率和区域差异，预测下季度销售额。
• 食品：拆解产线和损耗资料，识别问题环节，预测损耗隐患点。
情境四：AI驱动的业务链路自动化
1. 痛点：重复性事务占用大量时间，不产生直接价值。
2. 招数：将高频重复事务流封装为自动化智能体。
3. 实操：
• 陶瓷：搭建“询盘自动分级和跟进提醒”智能体。
• 装备：搭建“装置健康日报和异常预警”智能体。
• 鞋服：搭建“电商销售日报和补货提醒”智能体。
• 食品：搭建“客诉自动归因和差事派发”智能体。
模块五：结晶验收————基于痛点驱动的事务流APP研发
一、痛点识别和诉求转化
1. 各小组回顾并整理3个核心业务痛点，从中选项一个最具价值的诉求开展锁住。
二，智能体APP规划和搭建
1. 在WorkBuddy上完成从0到1的简易智能体研发，包含标的设定、本领调用、事务流编排以及输出定义。
2. 讲师巡回指导，强化参训者对“Plan-Craft-Ask”模型的领会。
三、结晶路演和讲师点评
1. 各组演示结晶，阐述痛点、解题打法、所用本领和专家配置。
2. 讲师从规划合理性、执行高效性、产出可用性等等维度开展点评。
模块六：安全守护和未来展望
一，在实际应用里，构筑WorkBuddy的“打工守则”
1. 权限最小化：授予AI完成差事所需的最小权限，从源头保护核心资料。
• 陶瓷：严禁AI访问釉料配方、未公开规划稿。
• 装备：严禁AI访问PLC参数，实操中，产线工艺配方。
• 鞋服：严禁AI访问未发布企划案，供应商底价。
• 食品：严禁AI访问配方资料库、食安检测原始资料。
2. 人工确认制度：对重大影响操作设置“安全闸门”，在实际应用里，必须人工二次确认。
3. 内容安全红线：防范“幻觉”和学识污染，借助RAG让AI基于事实资料回答。
4. 资料边界划定：明晰AI的“事务目录”，敏感文件夹不纳入AI管辖范围。
5. 本领和插件安全：只从官方或者可信社区获取，防止后门攻击。
二，人机协同的新范式
1. 终局思索：未来是“人+智能体”的混合舰队。
2. 你的核心竞争力从“我能做什么”转变为“我能让AI做什么”。
3. 行动号召：回去第 一周，就一线经验说，挑一件重复做了3个月以上的杂务，换个角度看，让WorkBuddy替你干。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|雷曼老师
适合谁听
公司相关管人人员。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。