工业智能体创业实践 · 上午 · 第一部分（60分钟）
AI / Agent 通识：先校准认知，再谈创业
复用原讲稿的五个现场问题，用60分钟建立AI六阶段、企业八层栈、RAG / MCP / Agent、商业模式和组织进化的判断框架。
现场互动技术坐标商业判断创业者视角
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Q0 · 现场规则
先别急着讲答案：五个问题测出你的“AI浓度”
Q1
产业地图
能否认出AI生态关键人物？
测试信息感知，而不是背名字。
Q2
概念反应
8个核心概念能否马上解释？
测试是否具备共同语言。
Q3
使用深度
主力模型是否进入高频生产？
测试是否跨过“玩具期”。
Q4
协作方式
是否用多模型分工迭代产品？
测试生产方式是否变化。
Q5
流程接管
是否通过手机远程完成项目？
测试Autopilot的雏形。
!
这不是知识竞赛五个问题只做一件事：确认大家处在“偶尔问答、深度协作、流程接管”中的哪一层。
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Q1 · 答案不是名字
这13个人，代表AI创业必须看懂的四张地图
研
研究与范式
Hinton、LeCun、Bengio、Sutton
模型为什么会进步，下一种范式可能从哪里来。
模
模型与平台
Ilya、Altman、Amodei、Hassabis
能力边界、产品形态、生态和安全路线。
算
基础设施
Jensen Huang、Jeff Dean
算力、分布式系统和AI工程成本结构。
业
产业与科学
Fei-Fei Li、Andrew Ng、John Jumper
视觉、产业AI、AI4S与真实场景落地。
创业者不必追每条新闻，但必须知道：技术趋势、平台依赖、算力成本和行业价值分别由谁推动。
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Q2 · 一张图串起来
把8个概念串成一条Agent执行链
Context资料、状态、历史
Prompt目标、约束、输出
LLM理解与推理
Skill可复用方法
MCP / Tool连接并执行
Agent观察、修正、交付
容易误解一
Prompt写得长，不等于系统可靠。
容易误解二
工具接得多，不等于Agent更强。
容易误解三
回答流畅，不等于结果可用。
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Q3 · 使用成熟度
工具使用深度：你停在哪一层？
L0偶尔问答
把AI当搜索框
把AI当搜索框
L1稳定辅助
写作、总结、代码
写作、总结、代码
L2项目协作
持续上下文与文件
持续上下文与文件
L3工具调用
代码、系统、数据库
代码、系统、数据库
L4流程接管
目标到结果闭环
目标到结果闭环
创业者提醒客户通常嘴上要L4，数据、权限和组织准备却只在L1。
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现场画像
五问之后：现场大致会出现四类人
A
好奇体验者
知道趋势，正在寻找第一个高频用法。
下一步：选一个真实工作对象连续使用两周。
B
高频使用者
已把AI嵌入个人工作，但流程仍依赖自己。
下一步：把经验固化成模板、Skill与工具链。
C
Agent建设者
能连接代码、数据和工具，开始面对治理问题。
下一步：补齐评测、权限、回退与审计。
D
流程负责人
关注ROI、责任边界和组织变化，而非模型参数。
下一步：把单点Agent升级为岗位与流程体系。
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技术坐标
AI发展的六个阶段：Agent不是模型升级，而是执行方式升级
规则系统人写规则
机器确定执行
机器确定执行
机器学习从数据学习
预测与分类
预测与分类
深度学习端到端表征
视觉与语音
视觉与语音
大模型通用语言
多模态理解
多模态理解
Agent理解目标
调用工具
调用工具
多Agent角色分工
协同执行
协同执行
能力变化
从识别和生成，走向连续行动。
软件变化
从固定菜单，走向工具化与可编排。
组织变化
从人操作系统，走向人管理数字员工。
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八层栈
企业AI八层技术栈：别把“接一个模型”当成系统
01
算力与基础设施
云、GPU、容器、边缘节点。
成本、弹性、国产化、可用性
02
数据与记忆
文件、数据库、向量库、时序数据。
质量、版本、权限、上下文
03
模型与推理
通用模型、行业模型、小模型、路由。
质量、延迟、成本、可替换性
04
知识增强
解析、RAG、引用、知识图谱。
事实基础和工程语境
05
工具与协议
API、CLI、MCP、软件工具契约。
让AI获得可执行能力
06
编排与Harness
工作流、状态、重试、熔断、多Agent。
生产化最容易被低估的一层
07
应用与岗位
工作台、数字员工、业务流程。
客户真正看到和付费的一层
08
安全与运维
权限、沙箱、审计、评测、版本回归。
决定能否进入生产
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创业聚焦
创业者的主战场：编排、应用、安全
关注层
容易被复制
可形成壁垒
技术
模型调用与普通RAG
供应商多、同质化快、价格持续下降。
任务编排与工程组件
理解流程、异常、工具和评价标准。
商业
卖账号、卖Token、卖聊天界面
客户很容易横向比较和替换。
卖结果、卖流程、卖可信证据
进入岗位并积累专有数据与经验。
3
编排 × 应用 × 安全这三层决定Agent能否从演示进入生产，也是创业公司最应该投入的地方。
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三件套
RAG、MCP、Agent：企业落地的三件套
RAG
外挂记忆
让AI先看企业资料、标准和历史案例，再结合问题生成。
核心指标：召回质量、引用准确、版本权限
MCP
标准接口
把系统和软件能力描述成AI可发现、可理解、可调用的工具。
核心指标：Schema、权限、错误语义、适用范围
Agent
统筹执行
理解目标、拆解任务、选择工具、观察结果并持续修正。
核心指标：完成率、轨迹质量、异常与人工接管
企业知识事实与上下文
工具连接系统与软件能力
任务执行规划、行动、观察
结果交付依据、记录、责任
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工程化核心
Harness Engineering：模型不运行系统，系统运行模型
约
结构与约束
输入输出Schema、单位、规则和动作边界。
态
状态与记忆
任务进度、上下文、长短期记忆和版本。
错
容错与恢复
重试、熔断、降级、回滚和转人工。
验
验证与观测
日志、轨迹、成本、评测和证据链。
权
权限与隔离
最小权限、白名单、沙箱和环境隔离。
人
人工闸门
高风险动作必须由有权人员确认。
版
版本与回归
模型、工具、规则和流程变化后持续复测。
运
持续运营
反馈、样本、成本、质量和能力迭代。
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责任范围
从Copilot到Agent：变化在责任范围
Copilot
人操作，AI辅助
- 生成草稿和建议
- 每一步由人发起
- 上下文短、边界局部
- 错误通常即时被人发现
适合：高频个人生产力
→
Agent
人定目标，系统执行
- 自动拆解连续任务
- 跨工具、跨系统行动
- 保留状态并处理异常
- 需要权限、回退和审计
适合：稳定、可验证的业务流程
关键判断不要用Agent解决一个答案问题，要用Agent解决一段流程问题。
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多Agent
多Agent协作：角色、契约和交接比数量重要
规划Agent
理解目标与任务树
识别依赖、选择路线、决定哪些步骤必须人工确认。
执行Agent
调用知识和工具
按权限调用系统、软件、算法和专业Skill完成任务。
验证Agent
寻找错误与反例
检查引用、参数、边界和异常，必要时否决并要求复跑。
任务合同输入、输出、时限
共享状态任务、对象、版本
交接证据日志、结果、引用
升级机制冲突、失败、转人工
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冰山成本
AI冰山：界面和模型只是水面上的一小块
水面上 1份
客户最先看到
- 聊天和工作台界面
- 模型API与Demo
- 几条顺利流程
- 快速PoC结果
↓
水面下 6份
项目真正消耗
- 数据清洗、对象与权限
- 接口、工具和流程改造
- 规则、评测、异常和回退
- 安全、合规、运维和持续迭代
🧊
PoC陷阱只演示最顺利的10%，忽略剩余90%的异常。🧹
数据陷阱以为“上传文件”就等于可用知识。🧯
安全陷阱先追求自动执行，最后才补控制和责任。博雅云创 · gyznsw.cn
Autopilot
从Copilot到Autopilot：人退出操作，但不退出责任
建议AI回答与草拟
协作人机共同编辑
执行AI调用单一工具
编排跨系统连续任务
自治受控范围内闭环
人保留什么
目标、评价标准、高风险判断和责任。
Agent接管什么
检索、重复执行、跨系统搬运、证据整理。
系统保障什么
权限、规则、异常、轨迹、回退与审计。
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商业化终局
Service-as-a-Software：用软件交付过去需要人工的服务
SaaS：卖工具
- 客户自己操作
- 按席位或订阅收费
- 价值依赖使用频率
- 软件与服务分离
→
Service-as-a-Software：卖结果
- 系统完成一段任务
- 按任务、结果或价值收费
- 把服务经验固化进软件
- 交付物包括结果与证据
任务
每完成一份报告、一轮审核
结果
按合格线索、问题发现收费
节省
按节省工时或降低损失分成
平台
基础订阅＋场景业务包
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1:6法则
“1:6”启示：Agent真正的猎场在隐性人工
显性软件支出 1 ： 隐性人工与服务 6
资料搬运
找文件、复制字段、转换格式、录入系统。
协调推进
催办、对齐口径、跨部门传递与状态汇报。
专业检查
规则核对、图纸检查、报告审查和合规预审。
重复服务
咨询、售后、投标、培训和标准化答复。
寻找机会先画出流程里“人工在做什么”，再决定Agent要替代哪几步。
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四个特征
高价值Agent流程的四个特征
频
重复频率高
每天、每周稳定发生，人工成本持续存在。
例：资料整理、巡检、报告、审核
规
规则可表达
标准、模板、阈值和例外能够逐步固化。
规则越清楚，结果越容易控制
接
工具可接入
已有API、CLI、数据库或可封装的软件能力。
没有手和脚，只能停留在建议
验
结果可验证
有明确交付物、指标、对照或人工签发。
无法验收，就无法稳定收费
✓
最好的第一场景不是最宏大，而是能在8—12周内跑通一个真实业务闭环。
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瓶颈悖论
组织瓶颈悖论：AI把生产加速，需求反而暴涨
表面现象
- 代码更快
- 内容更多
- 方案更多
- 迭代更频繁
→
新瓶颈
- 谁决定做什么
- 谁验证结果
- 谁承担风险
- 组织如何消化变化
🚀
产能上升一个人可以同时推进更多任务。🚧
排队更长评审、决策、接口和数据成为拥堵点。🧭
管理升级组织需要任务优先级和证据化决策。博雅云创 · gyznsw.cn
Product Engineer
Product Engineer：一个人负责从需求到结果
理解需求业务目标与约束
快速原型界面、流程、数据
连接工具模型、代码、系统
验证结果测试、证据、反馈
持续运营数据、质量、成本
能力重心
从单一专业深度，扩展到跨界组织能力。
工作对象
不只是代码，也包括知识、规则、模型和流程。
评价方式
不看输出多少，而看业务结果与长期质量。
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10人团队
10人精英＋Agent编排，如何形成50人传统团队产出
2
业务与产品
场景、价值、需求、客户。
2
平台与架构
数据、工具、编排、安全。
3
行业工程
知识、规则、模型、验收。
2
交付与运营
部署、反馈、质量和客户成功。
1
合规与QA
边界、证据、风险和发布。
研究Agent资料与竞品
编码Agent实现与测试
数据Agent解析与治理
QA Agent反例与回归
运营Agent监控与报告
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组织操作系统
企业的新操作系统：岗位、任务和证据
岗
岗位
角色、职责、知识范围、权限和责任边界。
回答：它是谁，能做什么，不能做什么。
任
任务
输入、步骤、工具、状态、异常和人工节点。
回答：一件工作怎样从开始走到交付。
证
证据
引用、参数、版本、轨迹、结果和签发记录。
回答：为什么相信，出了问题怎样追溯。
OS
岗位 × 任务 × 证据这三个对象会成为企业管理大量Agent的基本单元。
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数据风险
常见失败一：把脏数据直接接给大模型
错误做法
- 把整个文件夹一次性上传
- 没有版本、权限和有效期
- 图纸、BOM、报告彼此断开
- 回答无法定位原文和责任人
→
工程做法
- 先做数据地图与分级
- 对象、版本、关系和来源建模
- 高质量解析、召回和引用
- 明确维护机制与业务责任人
一句话知识库不是文件仓库，数据可用性来自持续治理。
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安全风险
常见失败二：只做“能执行”，不做“可控制”
权
越权访问
Agent读到不应访问的数据或系统。
最小权限、角色隔离、数据分级
调
错误调用
选错工具、参数、单位或执行顺序。
规则闸门、Schema、工具白名单
迹
不可追溯
结果无法解释由哪些知识和步骤形成。
完整轨迹、引用、版本与日志
责
无人负责
高风险动作缺少有权人员确认。
人工闸门、签发和责任边界
允许模型在“思考”中犯错，但不允许错误未经控制地触碰真实系统。
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选择矩阵
创业场景选择矩阵：先找一个值得做、做得成的闭环
价值 × 落地
低落地难度
高落地难度
高价值
优先进入
高频文档、规则预审、报告生成、异常诊断、辅助设计等。
分阶段进入
关键设备控制、跨部门数据、复杂工程决策，先建议后闭环。
低价值
谨慎产品化
可以作为获客Demo，但不宜投入过多定制成本。
明确放弃
低频、责任重大、数据不足、客户无预算的“概念创新”。
四个追问谁付费？数据在哪？结果怎样验收？出错谁负责？
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结论
第一部分小结：不要先问“用哪个模型”
先问四件事：
替代哪段人工服务？调用哪些工程工具？结果如何验证？谁承担最终责任？
替代哪段人工服务？调用哪些工程工具？结果如何验证？谁承担最终责任？
→
下一部分：工业AI与数据本体当AI进入图纸、BOM、CAD/CAE、工艺和生产现场，通用Agent框架还需要补什么？
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