先确定使用场景与业务决策
从客户需求、产品表达和销售推进出发，明确谁在什么时刻需要哪些信息、据此做什么决定，再确定智能体的任务。
CREDIBILITY / 我能带来的视角
把不同角色放回同一项业务工作里看。
复杂 B2B 工作很少只属于一个岗位。一个机会会经过客户理解、方案准备、产品表达、销售推进、团队协作和交付承接。我做的，是把这些交接处的上下文留下来，让下一步有依据可查。
让知识、工具与检查接上流程
整理任务输入、产品知识和适用规则，明确工具权限、输出检查与例外处理，用原型和试用检验智能体能否进入日常工作。
安排责任、协作与持续改进
结合团队经营经验，明确人与智能体各自承担什么、在哪里交接、由谁复核结果，并根据使用反馈调整知识与流程。
EXPERIENCE / 工作经历
二十余年，从企业服务到智能体应用。
中国地质大学（北京）法学学士，门萨协会会员。长期从事企业服务、业务拓展与团队经营管理，近年来参与企业 AI 产品、智能体应用和组织 AI 转型。
2014 年 4 月至今
UINO 优锘
经历涉及销售管理、解决方案、交付及开发团队经营，承担过一体化事业部管理；近年来参与 AI 产品与智能体实践。
2013 年 7 月—2014 年 3 月
TÜV NORD 大中华区
高级市场主管，参与管理体系认证领域的市场与企业服务工作。
2012 年 6 月—2013 年 6 月
万国数据
Inside Sales Director（内勤销售总监），从零组建团队，参与企业服务业务拓展与团队管理。
2010 年 4 月—2012 年 6 月
英国标准协会（BSI）
业务拓展经理，将 ISO 27001 审核人天规则整理为业务人员可使用的 Excel 计算器。
2005 年 1 月—2010 年 4 月
爱普生中国
从事售前支持、团队管理与培训工作，开发维修派单查询工具。
METHOD / 从工作到 Agent
先把业务问题变成一张可检查的工作图。
我通常先问任务的对象、资料、规则、参与人、交接点和风险，再决定 Agent 可以准备什么、需要调用什么、哪些地方必须停下来等人确认。
看真实任务
谁在什么时候做什么？现在靠哪些资料、经验和人工接力完成？
整理对象与证据
梳理客户、机会、任务、交付物及信息来源，明确各项信息的适用条件与确认责任。
划出人机分工
Agent 可以检索、整理、提醒和起草；专业结论、承诺和不可逆动作由人确认。
在工作中复盘
用真实材料试跑，记录缺口和例外，再更新资料、规则与流程。
PRACTICE / 应用实践
把知识与方法放进团队每天使用的工具。
让分散的产品知识进入销售与售前工作
亲自基于 Dify 搭建产品知识问答助手，整理产品知识、应用场景与使用边界，并设置独立质检环节。助手已用于销售与售前的产品问答，实践关注回答检查、业务规则更新与知识共享。
把复盘、商机判断与下一步行动连起来
发起并搭建销售智能体，支持销售与售前团队补充和校验业务事实、开展销售复盘、判断商机及安排下一步行动。随着团队使用，持续调整上下文、协作方式和执行边界。
从使用者的决策场景确定方案
在数据智能项目中主导需求梳理、方案设计与商务推进，协调业务需求、产品能力和交付条件。2019 年参与数字孪生产品定义，先梳理使用者需要理解和判断的内容，再确定模型与功能。
把复杂规则整理成可使用的工具
将维修派单信息做成查询工具，把审核人天规则做成计算器；也带队参与全国性推广项目和运维可视化标准建设。这些工作涉及需求协调、方案统一及实施交接。
NEXT / 从一项真实工作开始
有一项工作总要反复准备、追问或交接？
可以先说说现场发生了什么：谁在做、资料在哪里、哪一步最费时间、什么结果不能出错。不需要先写需求，也不需要先决定用什么模型。
加微信后可以说：
“你好，我从网站过来，想聊聊一件工作。”
先一起判断问题是否适合做成 Agent，以及哪些判断必须由人保留。