课程简介

企业 AI 正从“提供答案”的 Copilot，走向能够理解目标、调用工具、跨系统执行并对结果负责的 Agent。随着模型能力日益通用，竞争焦点正转向企业知识是否可取证、流程是否可编排、执行是否可控、结果是否可验收，以及系统能否在真实业务中持续稳定运行。

 很多团队从产品答疑切入，让模型回答常见问题，再由 AI 协助人工判断和执行，最终希望 Agent 独立承担运营任务。但“能回答”并不等于“能交付”。知识持续变化、工具调用失败、长任务中断、权限越界和验收缺失等问题，决定了自动化不能只看模型能力，而要围绕证据、流程、风险和终态逐级推进。

 本次分享结合知乎社区运营的真实实践，以人工 OnCall 为起点，复盘 AI 辅助回答、人机协作和全自动运营的三阶段演进；并通过内容不可见排查、投放诊断和运营 Workflow 等案例，说明如何把经验沉淀为证据链与 Skill，把重复动作编排为 Workflow，用 Memory 保持任务上下文，再以 Eval 与 Harness 支撑计划、执行、验收、失败恢复和持续优化。

 课程收益

目标：

1、看清企业 Agent 从“会回答”走向“能交付”的演进路径，理解知识问答、人机协作和全自动运营各自适用的场景与边界。

2、掌握自动化等级判断框架，从证据可得、流程可拆、结果可验、风险可控四个维度，判断何时由人完成、何时由 AI 辅助、何时可以自动运行。

3、获得从 SOP 到 Workflow 的落地方法，把高频问题、重复排查和运营动作拆成可执行、可验收、可恢复的任务闭环。

 成功要点：

Agent 落地的关键不是一次把模型做得更聪明，而是让答案有来源、判断有依据、动作有权限、执行有记录、结果有验收。通过 Workflow 管理流程、Skill 固化经验、Memory 保存上下文、Eval 衡量质量、Harness 处理超时重试、幂等、审计和恢复，团队才能把个别高手的经验转化为组织可复用、可持续运行的稳定能力。

 启示：

真正可落地的自动化，应以“可验证交付”为起点，而不是以“无人化”为目标：先识别具备可取证、可拆解、可验收条件的任务，再逐步扩大自动化范围；对高风险写操作、外部发布、规则变更和复杂业务判断保留人工控制点。这样既能让系统从失败中恢复、在反馈中改进，也能在风险可控的前提下持续产生业务结果。

 受众人群

产品专家、营销专家、营销算法负责人、产品开发人员、平台架构师、开发者、CTO、产品团队负责人以及其他对Agent产品感兴趣的从业者。

课程周期

    0.5天（3H） 

课程大纲