AI智能体落地

AI落地比想象中难十倍

技术创始人 · 业务负责人 · 想把AI真正用起来的人

你试过让AI帮你干活。需求说得清清楚楚,结果离预期还差一截。其实问题卡在同一个地方:懂业务的人不懂AI,懂AI的人不懂你的业务。

AI落地的难点

越折腾,问题越多

01

业务流程清晰,AI却不知道怎么切入

看了无数智能体教程,产品换了一轮,发现通用工具没有一个是为你量身定做的。AI能力再强,接不上你的业务流程就是白搭。

02

智能体搭起来了,但效果不如预期

Prompt调了又调,工具链换了一批,模型从GPT换到Claude再试本地部署——问题不在模型本身,在人机和流程之间的衔接没理顺。

03

人机协作越搞越乱,效率反而下降

AI能干了,但谁来审它的输出?出错谁兜底?人和AI之间的交接比想象中复杂得多——缺的不是工具,是协同方法。

我能帮你做什么

每个问题背后,都有一个已经验证过的方案。

业务流程很清晰,但不知道从哪里用AI切入?

我来帮你梳理关键节点,找到AI最该落地的那个点,而不是为了用AI而用AI。

通用的AI工具用了一轮,没有一个真正贴合你的业务?

抽象你的业务流程,开发贴合场景的智能体工具。不套模板,只解决问题。

AI能干活了,但人和AI之间的交接比预期乱得多?

设计人机协同的工作流——不是用AI替代人,是用AI放大人的能力,出错有人兜底,效率可以衡量。

看了无数智能体教程,落地时发现还是缺东西?

因为你缺的不是教程,是对业务和AI两边都懂的人。我刚好两边都做过。

先看看,再做决定

人机协作案例

三个真实难点,每个都有代码可查。

  • 智能体不是计算器——算盘CLI如何兜底财务计算
  • 把智能体当真正的用户——qw与足迹的设计转换
  • 同时满足灵活与稳定——GhostWriter技能
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我的来路

非典型路径,每一步公开可验证。

  • 京东方六年→转行AI→自动驾驶→独立开发
  • 海内外16+专利,GitHub 1.3K+ Star
  • 400+篇技术博客,B站12万+播放
  • HuggingFace模型推理框架Candle贡献者
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