AI Workshop · 数字员工上岗课
AI Workshop 第四期|进阶场
给 AI发工牌数字员工上岗课
拆岗位|拼技能|组员工

从“会用 AI”到“把工作交给 AI”:Skill × 岗位 × Agent × 流程 × 权限 × 验收

SkillAI 会干什么具体的活
Role岗位为什么做、做到哪里
Onboard如何配置、接入、验收和迭代
01 · FROM TOOL TO EMPLOYEE

不是再多一个 AI 工具,而是把“工作”交给 AI

数字员工的核心变化:从一次回答,升级为持续承担职责、调用系统并对结果负责。

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Tool

工具:回答一次

“帮我总结这份文档”“告诉我有哪些会议室”。价值是信息获取和内容生成。

Agent

Agent:完成一次任务

理解目标、规划步骤、调用知识和工具,把一个复杂任务推进到结果。

Digital Employee

数字员工:承担一类职责

有岗位、有边界、有长期上下文、有权限,并持续接受评测和迭代。

今天真正要学的不是“怎么问 AI”,而是:我每天哪些工作可以被定义、拆解、教会、验收,然后交给数字员工?
岗位负责什么、服务谁、交付什么结果
能力Skill、工具、知识库、工作流、子 Agent
运行Context、Memory、计划、恢复、确认
治理范围、权限、审计、评测、持续优化
02 · SKILL VS ROLE

Skill 是技能,数字员工是岗位

Skill 解决“一件事怎么做”;岗位决定“为什么做、何时做、做到哪里、什么不能做”。

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Skill / 技能

AI 会干的一件具体的活

  • 查询会议室
  • 创建 CRM 商机
  • 读取 Excel / PDF
  • 查询制度与知识
  • 发送或更新业务数据

特征:原子化、可复用、输入输出清晰。

Role / 岗位

一组围绕目标持续发生的职责

  • 行政办公助手
  • 商机运营助手
  • 人财风控助手
  • 知识合规助手
  • 个人办公助理

特征:有目标、流程、判断、边界、上下文和验收标准。

对比Skill岗位数字员工
核心问题“这件事怎么做?”“这个岗位对什么结果负责?”
运行方式被调用一次持续接任务、判断、执行、反馈
企业要求输入输出正确权限、服务范围、记忆、审计、异常处理、绩效
把十个 Skill 装在一起,不会自动长出一个数字员工;还需要岗位定义、知识、流程、权限和验收。
03 · AGENT CORE

我们的 Agent 为什么能“办事”:Qian-Harness 是统一运行底座

数字员工不是接一个大模型。Harness 把规划、执行、上下文和安全验证组织成可恢复、可验证的任务系统。

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Qian-Harness 架构

Planning

任务规划、Prompt 构造、子 Agent 编排,决定复杂任务怎么拆。

Action

工具、知识、MCP、RAG、输出解析,把“想法”变成真实动作。

Context

记忆、上下文、状态管理,让任务不中断、跨步骤保持一致。

Control

错误处理、护栏、人工确认、验证循环,保证可观测、可干预、可审计。

平台价值:不同数字员工复用同一套工程底座;业务变化时换岗位、知识和 Skill,而不是每个 Agent 重新造一遍可靠性能力。
04 · TWO FORMS

数字员工的两种形态:超级小乾 + 岗位数字员工

同一底座,不同边界:超级小乾服务个人,岗位数字员工服务组织和标准岗位。

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User Private

个人超级助手 · 超级小乾

超级小乾首页

服务个人日程、备忘、知识问答、文件处理、深度研究和个人 Skill;持续理解个人偏好和工作上下文。

Enterprise

岗位数字员工

岗位数字员工配置

企业统一定义岗位、服务范围和执行能力,通过 Agent / Skill / 工具 / 知识 / 工作流进入真实业务流程。

边界不同

超级小乾更偏个人空间;岗位数字员工归属企业岗位和组织服务范围。

能力同源

都建立在 Agent、Skill、知识、工具、Context / Memory 等底座之上。

治理统一

模型、权限、安全、费控、观测、评测由平台统一治理。

05 · PERSONAL ASSISTANT

超级小乾:从“问问题”到“把个人工作推进下去”

个人助手的价值不是知识问答本身,而是能结合个人上下文调用 Skill,把跨系统的小任务真正办完。

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超级小乾界面

懂你

记住工作偏好、常用格式、关注事项和近期上下文。

会做

通过 Skill、工具和知识库处理文件、研究、日程、办公协同等任务。

会规划

复杂任务自动拆解,不要求员工理解底层 Agent、模型和 Tool。

有边界

重要动作确认、信息不确定追问,个人数据与企业数据遵循既定权限。

从“AI 给我一个答案”,升级到“AI 帮我把这件事办完”。
06 · JOB DECOMPOSITION

岗位拆解:先拆工作,再配 AI

不要按“系统有什么功能”设计数字员工,要按“这个岗位每天交付什么结果”来拆。

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岗位六问要回答的问题商机运营示例行政办公示例
① 岗位目标最终产生什么结果?商机持续被推进,不漏跟、不漏记行政事务及时处理,信息准确、流程合规
② 核心任务每天反复做什么?找客户、建商机、跟进、提醒、复盘制度问答、会议、采购、信息采集
③ 判断节点哪些地方需要判断?联系人匹配、重复商机、阶段判断会议室可用、申请条件、信息完整性
④ 所需资源需要哪些知识/系统?CRM、产品知识、客户历史OA/企微、制度库、会议室系统
⑤ 权限边界什么能自动,什么要确认?查询自动,关键写入/外发确认查询自动,提交/作废按规则确认
⑥ 验收标准怎样算做对了?字段完整、商机正确、无错误写入预订成功、流程正确、异常可回退
数字员工建设最关键的工作,不是 Prompt Engineering,而是 Work Decomposition——工作拆解。
07 · ASSEMBLY

组装:技能 + 知识 + 流程,才会变成“能上岗”的数字员工

平台上真正被组装的,不只是一个 Agent,而是一套岗位运行条件。

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岗位定义
+
Skill / 工具
+
知识
+
流程
Context / Memory
+
权限 / Guardrail
+
服务范围
+
评测 / 观测
完整数字员工 = “岗位是谁” + “会什么” + “知道什么” + “怎么做” + “能做到哪里” + “怎么证明做得好”。
SK

Skill

会议室、CRM、文档、搜索、系统操作等可复用动作。

可复用动作模块
KB

Knowledge

制度、产品、客户、项目、业务规则和历史经验。

业务知识与历史经验
WF

Workflow

稳定流程固化为确定性步骤,开放部分交给 Agent 动态判断。

SOP 与动态决策结合
MG

Memory & Guardrail

保留长期上下文,同时控制高风险动作、人工确认和异常处理。

记忆、权限与风险控制
08 · ONBOARDING

数字员工怎么上岗:5 步完成配置

对业务用户而言,流程要简单:新建 → 定岗位 → 配能力 → 定范围/定时任务 → 发布并接入渠道。

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1新建数字员工填写员工名称、描述、头像、标签等基础信息。
2定义岗位明确岗位定位、职责、沟通方式、工作偏好、协作边界与记忆模式。
3选择能力实现绑定专属 Agent / Multi-Agent,并配置所需 Skill、知识库、工具、MCP、工作流。
4配置服务范围选择可服务的部门和成员;按需要配置任务创建权限。
5发布上岗保存并发布数字员工,随后进行企业微信 Bot 渠道接入。
数字员工配置页面

基础配置

基本信息 + 岗位定义,是“员工是谁、负责什么”。

能力实现

选择对应 Agent 和 Skill,是“员工到底会干什么”。

服务范围

限定服务部门/成员,是“员工给谁服务”。

发布

发布后才能进入渠道接入,线上继续使用已发布版本。

09 · SERVICE & SCHEDULE

服务范围 + 定时任务:让数字员工从“被问”走向“主动工作”

岗位数字员工不仅能响应会话,也可以限定服务对象,并按计划主动执行固定任务。

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服务范围

从主站组织架构选择部门和成员,明确数字员工服务谁、谁有权使用。

权限边界

结合成员身份和创建任务权限控制可执行范围,避免“谁都能让它做任何事”。

定时任务

配置标题、周期、执行时间、提示词、渠道与用户范围,实现日报、提醒、巡检等主动任务。

典型场景

每日 8 点经营简报、每周风险提醒、固定数据巡检、任务催办等。

从“用户发一句话 → AI 做一次”,升级为“岗位持续运行 → 到时间自动做该做的事”。
定时任务配置
10 · CHANNEL

接入企业微信:让数字员工从平台走进真实工作入口

完成发布后,绑定企业微信渠道与 Bot,校验连接并建立 WebSocket 长连接,数字员工即可在企微会话中持续服务。

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上岗最后一公里 发布 → 绑定渠道 → 配置 Bot → 连接校验 → WebSocket 长连接 → 开始服务
01
发布数字员工岗位与能力配置完成,形成线上可运行版本
→
02
绑定企业微信渠道选择企业微信作为数字员工的服务入口
→
03
配置 Bot填写 Bot 名称、BotID 与 Secret
→
04
连接校验验证 Bot 配置与平台连接是否可用
→
05
WebSocket 长连接建立持续连接,让消息实时进入数字员工执行链路
→
06
企业微信开始服务员工直接在企微会话中调用岗位能力
企业微信 Bot 配置
CHANNEL RUNTIME

一次配置,建立持续可用的企业入口

平台完成 Bot 配置后,先进行连接校验,再通过 WebSocket 长连接保持消息通道。企业微信中的用户请求会进入已绑定数字员工,由 Agent 按岗位能力执行并返回结果。

企微消息01
→
Bot 通道02
→
WebSocket03
→
数字员工04
BotID / Secret 连接校验 WebSocket 长连接 渠道绑定
11 · REAL CASES

真实案例:个人办公 + 业务岗位,都已经从“回答”走向“办事”

两个 Demo 分别代表数字员工最容易理解的两条路径:办公协同与业务流程执行。

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案例 A|综管小乾:会议室预订

会议室预订案例

身份获取 → 查询楼层 → 查询空闲会议室 → 用户选择 → 完成预订。重点不在“告诉你有哪些会议室”,而在推进到结果。

案例 B|商机运营:创建 CRM 商机

商机创建案例

识别客户 → 匹配联系人 → 组织商机字段 → 调用 CRM → 校验写入 → 返回结果。创建商机只是其中一个 Skill,整条链路才是岗位工作。

真正的数字员工价值:不是“回答得像人”,而是能在真实系统和真实流程里把事情办完。
12 · SCENARIO LAB

场景实操:用一个真实业务场景,把数字员工跑通一次

现场只需要一条完整链路:用户提需求 → Agent 理解目标 → 调知识 / 系统 → 执行动作 → 返回结果 → 沉淀记录。

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实操主线|从“一句话需求”到“事情办完”

后续可直接替换成你要演示的真实场景。建议优先选择会议室预订、CRM 商机创建等结果清晰、员工容易判断成功与否的场景。

预留模块 · 场景实操
提出需求 员工直接说目标,不需要自己拆步骤。
理解意图 识别岗位上下文、时间、对象和限制条件。
查知识 / 系统 调用知识库、Skill、工具或业务系统接口。
执行动作 查询、创建或更新;关键节点做人机确认。
返回结果 给出结果、异常提示以及下一步建议。
沉淀记录 保留日志、上下文和可继续追踪的记录。
01

用户输入

  • “帮我预订今晚安仁二大楼 18:00–19:00 的会议室。”
  • 或:“继续给博纳西亚的小乾测试商机补一条跟进记录。”
02

数字员工动作

  • 理解目标并补全上下文。
  • 查询系统、调用技能,并判断是否需要确认。
  • 完成操作并校验结果。
03

交付结果

  • 会议室预订成功 / 给出可选项。
  • 商机或跟进创建成功 / 返回关键字段。
  • 保留记录,支持后续继续协作。
13 · EVALUATION

验收与迭代:不是“能跑一次”就能上岗

数字员工也要过试用期。我们不只看模型聪不聪明,更看岗位工作是否稳定、正确、安全地完成。

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能不能做完任务完成率、流程成功率
做得对不对字段准确率、判断正确率、结果质量
稳不稳定异常率、重试率、同类任务一致性
要不要人救人工接管率、确认率、卡点分布
安不安全越权率、高风险误操作、审计完整性
快不快平均处理时长、等待时间、吞吐量
值不值节省工时、业务完成量、满意度
会不会变好问题复发率、评测通过率、版本改进趋势
从“模型准确率”升级到 “Task Success Rate + Business Value”:数字员工最终要对工作结果负责。

上线前

用标准任务集做功能、边界和异常验证。

运行中

通过日志、观测、人工反馈持续发现失败任务。

迭代后

调整 Prompt、Skill、知识、流程、权限或 Agent 编排,再重新评测。

14 · TAKE AWAY

最后:每个人都可以从自己的岗位里“招”一个数字员工

先找到高频、重复、规则相对清晰且价值明确的工作,再用岗位六问和平台配置流程把它变成可上岗能力。

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数字员工设计模板

先把这 7 句话填完

我想招一个 ______ 数字员工。
它的目标是 ______。
它每天主要负责 ______。
它需要会 ______。
它需要了解 ______。
它可以自己完成 ______,但遇到 ______ 必须找人确认。
如果 ______,我就认为它可以正式上岗。

上岗口诀

拆岗位 → 组能力 → 定边界 → 接渠道 → 做验收

Skill 是积木,岗位是设计图,Knowledge 是业务经验,Workflow 是 SOP,Permission 是工牌权限,Evaluation 是绩效考核。

从“我能让 AI 做什么”,到“我能把什么工作交给 AI”。

个人

先从超级小乾开始,把高频办公任务交给 AI。

团队

把稳定 SOP 沉淀成 Skill / Workflow,形成可复用团队能力。

岗位

围绕岗位目标组装数字员工,进入企微和真实业务流程。

讲师备注:
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