企业应如何开展Agent工作

**1.明确Agent的边界。**很多朋友或者企业一提到Agent就觉得哇这个词好高端。按照我的理解呢，Agent可以理解为是一种小型的能够对个体带来提效的工具，包括但不限于将过去某个工作当中的小事情给自动化掉，或是利用AI编程工具开发了一个小网页，将某项任务从过去的线下管理变为了线上管理，这都是Agengt。举个例子，假如你每天都需要做重复的一件事情，比如你是老板，你需要对员工进行排版，你利用AI开发来了一个自动排班的小工具，这就是一个Agent,又或者哪怕你只是每天自动的需要发送一封邮件，这也是一个Agent，综合来说呢，Agent更多是偏向于提升企业经营效率的，那么作为一个项目PM，应该如何上手一个企业的Agent应用开发去达到提升效率呢，继续往下看吧。

2.需求收集：很多项目PM在开展企业Agent工作的时候，上来就开始去开宣传会，去跟业务部门大肆宣传什么是Agent，但是事实上，业务人员并不需要知道什么是Agent，他们不知道该如何配合你的工作，那么具体应该如何做呢？很简单，做岗位拆解，例如这张图片（此图片由AI生成）。可以联合人力部门，对企业内的所有岗位做岗位说明书，将岗位进行拆分，可以按照每天必做的事，每周必做的事，每月必做的事，跨部门协同的事，以及其他四个方面进行收集，以图片当中的数据分析师为例，每天必须要写SQL啊，或者是搭建报表，撰写日报、周报等等共计20件事情，那么例如现在利用AI编程软件开发了一个每天自动生成日报的小工具，这就是一个Agent，那对于该岗位的AI含量就是1/20=5%（后期可以用这个衡量工作成果）

3.需求分析：假设现在岗位所做的事已经全部收集好了，那么现在到了最重要的环节，要从岗位当中深入调研分析，挖掘可自动化的需求，注意，不是主动让业务部门发起，而是IT部门发起，优先级可以参考，每天做到事（PO），每周做的事（P1）这样依次排序，找出能够自动化的事情，每个业务部门两个自动化的工具（Agent）即可。

4.Agent宣传：在上一阶段的需求已经开发完成后呢，业务部门已经能够感受到所带来的便利，这个时候就可以弄一下资料做个PPT开始做一个针对AI的培训，这个时候可以把高度拔高，告诉企业里的同事，AI可以干啥干啥，比如数据分析啊，网页自动化，软件自动化，报表搭建等等，这个时候给企业员工植入AI心智，相信他们也会主动去了解的，并且在每个部门制定业务PO（注意：这个时候IT部门不能再亲自下场，要培养业务部门的积极主动性）

5.需求二次收集：现在为什么说要进行二次收集呢，第一次IT部门收集上来的岗位说明书，后面另有大用（提示：企业级知识库，这里不多展开），这一次由业务部门PO去收集的，一定更有针对性，在需求收集上来后，这个时候就不用我多说了吧，业务部门高度配合，可以找公司去申请资源了，可以花点钱买GPT或者Gemini都可以，搞一些API，大型项目给专业IT开发，配置GPT和谷歌的Gemini，如果只是普通员工的话，推荐trae就可以了，minimax2.7跟kimi够用了

备注：这里只是说一个大方向，并且第一天入驻，还不清楚怎么排版，怎么发送文件跟图片，刚刚失败了。大家有问题可以直接发送在评论区，我一一回答，谢谢大家

我这个是纯手打的，各位佬友有什么问题或者是不清楚的可以先在评论区打上，我一一回复

如何开发一个属于自己的Agent

能否通过优化淘汰员工取代宣传这个环节，不主动接受的应该被淘汰

最近想往这个方向发展，我想问下企业里开发这种agent是纯代码前后端开发，还是用类似Dify这种平台来开发。

您好，这个问题，我觉得主要是要看您的应用场景，如果你想要问的是具体要怎么上手去开发，那我就跟你大概说一下怎么利用AI编程软件开发，如果你是说你已经懂得开发，但是别人看不到，那我可以跟你讲一下怎么部署

您好，我想我应该这样这样回复您，首先我们要明确AI的初衷，AI不是替代员工的，是辅助员工完成更高级别的任务，前面我也有说到，其实不用到宣传这个环节，就看在填写具体岗位说明书，以及梳理工作的认真程度如何。像我们公司的话会明确指出，公司要引入AI，现在要先收集大家手上做的事情，并且明确了’AI不是替代你，是辅助你完成更难的工作’，如果有不配合的，那后续的宣传也没有什么意义，说明骨子里就是抗拒的，那这种员工就要考虑是否值得培养。

佬友您好，我想问问目前企业对于Agent开发的真实需求大吗

想要学习Agent开发，但是想不到什么应用场景，应该怎么搞呢？

我也来补充一下，我在实际工作过程中，总结的主要的agent工作目标有两个，第一是对主要业务进行AI赋能，也可以理解为提效，这里一定要去瞄准公司的主要盈利业务，因为但凡大一点的公司，部门都有很多，千万不要把精力放在非业务部门，比如财务，法务，行政或一些非盈利业务等等，这些部门的ai推广的方向不同。第二点对主要业务的agent赋能中，最重要的一点，就是数据化，一定要进行数据埋点和整理，展示你的agent作用在哪。

自媒体宣传的各种厉害,但是真要企业落地,感觉一堆问题等着

对于很多非业务部门，这里的AI推广，楼主给出的方向和我相同。需要注意的点，就是千万不要让技术人员来去主动为这些部门进行agent开发，而是要进行宣传，推广，授人以鱼不如授人以渔。发挥人的主观能动性，不然的话，技术人员会被这些零散的任务拖垮，每天很忙，但是压根没有实际的产出。

用的是真香，安全是真的堪忧啊，能自己部署一个最好，不过顶尖的有点…

很简单，做岗位拆解，例如这张图片（此图片由AI生成）。

看上去好像是佬友在公司做推广的文案啊，这张图可以分享一下吗

这个是AI生成的哦

看来您做的是一个web前端页面，只能在本地打开咯，那这个涉及到云服务器的概念，我想一下应该如何回答您

^-^ 正好我烦恼着怎样在传统制造与销售行业中引入 AI，有点无从下手。主要还是不懂业务，不知干什么。

目前测评下来，Ai落地Agent，工具层面：是采用OpenClaw/Hermess做工具；还是说用Codex/Claude做一些脚本或者程序；又或者是以往的Dify/MaxKB做工作流去实现一些事情呢？ 这些都能叫Agent？ 目前佬友实际企业中推动的是哪种呢？

两者都是可以的，我大概跟你讲下区别

1.dify，coze这类更偏向于是把市面上别人以及做好的skill（你也可以理解为是别人开发封装好的Agent）进行组合，形成一个工作流

2.自开发，像利用trae，codex这样的AI编程软件，告诉他你的需求，然后他自己去写代码开发的，属于你自己的Agent

搞懂两者区别以后，如果要在企业里去开发的话，就看你实际需求了，如果市面上已经有做好的比较通用的，就可以用dify这样的平台直接调用就好，如果说是你的需求在市场上找不到，那就自己梳理需求用codex这样去自行开发，两者都不是代码开发，也是简单的问答式交流，新手也可以，只不过建议要学一下python基础语法