会议主题:05-19|AI建设者:造一套让所有人都能造Agent的系统会议时间:2026年5月19日(周二) 19:54 - 21:18 (GMT+08)
智能会议纪要由 AI 生成,可能不准确,请谨慎甄别后使用
总结

本次会议是安克创新和微图 AGI 联合推出的 AI 全景课第二期,安克创新的靖璇老师分享了 AI 建设者搭建让所有人都能造 agent 的系统的经验,包括智能体搭建路径、降低开发门槛的方法等内容,并解答了观众的相关问题,内容如下:
- •上期课程回顾与本期主题引入◦上期课程内容▪回顾上期课程:靖璇老师提到上节课从全景视角介绍了 AI 驱动的产研全流程,展示了全流程智能体前后对比,还探讨了让流程跑起来所需的三种角色和一片土壤。▪上期问题总结:观众在弹幕中提出的问题主要集中在造智能体所需的人员及能力、落地细节以及能否在企业中运行这三类。◦本期主题介绍▪本期主题揭晓:本期主题是 “AI 建设者造一套让所有人都能造 agent 的系统”,将为大家揭晓智能体的制造过程。▪嘉宾介绍:主持人介绍靖璇老师为安克创新亚马逊销售运营专家、渠道 AI 能力建设负责人,年销过亿的 top sales,将带领大家走进建设者的日常。
- •造智能体的实践阶段与痛点分析◦实践阶段分析▪阶段一:尝试使用智能体工具和提示词技巧进行竞品分析,初步取得不错效果,但更换品类后效果变差。▪阶段二:意识到需拆解流程,将竞品分析拆分为需求分析、搜集分析、生成报告等步骤,但提示词过长导致上下文爆掉,AI 输出幻觉率高。▪阶段三:尝试拆分智能体,让每个智能体负责不同环节,但数据增多时智能体产出易混乱,不同阶段产出无法有效复用。◦痛点总结▪业务逻辑未抽象:未将核心业务逻辑抽象出来,边界定义不清,未接入企业知识,导致换品类后智能体输出崩溃。▪上下文管理问题:未想清楚子智能体间核心数据,数据链接不佳,导致上下文爆掉。
- •以新品上市流程为例的智能体搭建路径◦新品上市流程现状与痛点•流程现状:安克创新的新品上市流程涉及产研、商业化等多个团队,包括全球、区域、渠道等多个策略环节,需大量人员参与,信息靠人工填写、传递和拉齐。55%新品上市前期流程矩阵图(来自共享)45%
- •智能体开发对人的要求及降低门槛的方法◦对人的能力要求▪业务架构师能力:理解业务流程,具备抽象能力,能定义核心业务流程和关键数据对象。▪技术实现能力:掌握代码能力、数据工程能力,懂 AI 和智能体编排,能将业务架构和数据对象串连起来。▪效果检验能力:能判断智能体运行结果的好坏。•降低门槛的方法◦定义问题:核心客户是企业各业务线懂流程的专家,提供降低能力门槛、提供标准路径、保障产品质量三层价值。◦产品设计:按照最佳智能体搭建路径,包括需求澄清、数据对象设计、业务流程设计、智能体详细设计、试跑、发布和自迭代等环节。◦伴随机制:洞察构建阶段打通企业内部知识库和工具库,进行内外部洞察;引导共创机制让用户与智能体共创,找出全局最优解。67%流程智能体封装流程图(来自共享)33%
- •问答环节◦跨系统的数据获取和统一▪数据治理组织:公司建立专门的数据治理委员会,划分能力域,每个能力域有小团队负责数据治理。▪渠道数据治理流程:先进行资产盘点,筛选出重点使用的数据资产,挂载到能力目录,定义核心维度和指标,进行数据清洗,梳理表信息、字段信息和成功案例库。◦员工经验转化为规则▪个人经验分享:靖璇老师认为将个人经验工具化并分享给他人是一件好事,能提高工作效率。▪变革课程解答:对于变革相关问题,可参加专门的变革课程进行了解。◦与 BPM 的关系▪项目管理概念:流程智能体编排有项目管理概念,明确节点和交付物。▪与 BPM 的区别:流程智能体可沉淀业务经验,与业务同学共创产出,与 BPM 不完全相关。◦智能体更新机制▪开发团队迭代:每个智能体有开发团队,成员可进行迭代和协作。▪反馈更新:收集业务反馈进行更新迭代,同时通过自迭代捕获用户使用反馈进行自我优化。◦Skills 与智能体:判断是 Skills 还是智能体主要看上下文,对于数据量较大的洞察环节,Skills 难以确保执行效果。◦智能体依托平台:公司有自研的运行平台,开放给客户使用时采用统一界面。◦不同技术方案实现:只要梳理好业务流程和数据对象,很多技术方案都可能实现,只是实现难度和上限不同。◦智能体使用方式:智能体使用采用统一入口,用户可查看其他角色在不同智能体中产出的交付物,并设置了权限。◦知识库类型:公司数据分散在飞书和数据湖等地方,飞书数据多为非结构化,目前通过召回方式处理,暂未使用知识图谱。◦人才考评机制:人才考评机制等变革相关问题可在变革场进行讨论。
- •后续课程预告:本次系列课共 6 期,每周二晚上 8 点举行。下一期于 5 月 26 号开课,主题是 “AI 赋能者,重构每个人的工作方式”,将介绍安克的 AI 赋能者如何让一群人用好 AI,把工具、培训、标准串成闭环,使 AI 能力可复制。
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