你是否想过拥有一个24小时在线的AI助手帮你处理工作?腾讯云WorkBuddy让这成为可能,而且不需要写代码。我是财税行业从业者,用WorkBuddy搭建了一个税务筹划助手。以下是我的实操经验分享。 第一步:明确场景在动手之前,先想清楚你的AI助手要做什么。财税场景举例:回答常见的税务问题帮企业做税负分析审核合同条款的税务风险我建议从单一场景开始,比如"解答个税汇算常见问题",跑通流程后再扩展。 你可以把:公司内部的规章制度行业相关的法规文件历史问答记录整理成PDF或Word文档上传,AI就能基于这些材料回答问题。我把自己30年积累的财税笔记整理成册,作为知识库基础。 第三步:创建智能体在WorkBuddy后台:新建智能体选择合适的模型(推荐Ollama本地模型,数据更安全)设置提示词(告诉AI扮演什么角色)关联知识库配置完成后,可以先测试对话效果,调整到满意再发布。 进阶技巧多模型组合 - 不同场景用不同模型函数调用 - 让AI帮你查数据库、调用API上下文记忆 - 支持多轮对话总结用WorkBuddy搭建AI助手,核心就是:明确场景准备知识库配置智能体不需要写代码
---- 员工信息表 题目: ? 接下来是代码了,哇果然是敲着敲着就发现好多以前从来没注意的东西,好多细节。 staff_list文件如下: 1,alex,22,13651054608,IT 2,egon,23,133043202533,teacher 3,nezha,25,1333235322,IT 代码: ): 13 def inner(): 14 global flag 15 if not flag: 16 print("如想操作员工信息 center(39, "*")) 193 new_staff = [] 194 for a in li[1:]: 195 staff_info = input("请输入新员工的 您添加的信息为:{}".format(final_str)) 204 205 206 @login 207 def delete(): 208 id_delete = input("请输入要删除员工的
作者:Alfredo Sone 编辑&排版:Alex AI Agents是构建智能系统的一种新方式。 多步骤流程:hebbia.ai 与遵循一组固定指令的传统程序不同,agent是一种新型软件,使用LLMs和认知来弄清楚需要做什么、如何做,然后完成它,一切都靠它们自己。 以下是 Google Agents 中目标和指令的定义方式: 3、定义记忆 记忆可以让agent保持一致并学习。 提示:定义特定用途的工具并实施基于角色的权限,就像为员工提供正确的软件和访问级别以高效、安全地完成工作一样。 通过创建合作agent网络,实质上是在构建一支AI数字员工,能够作为一个协调系统解决复杂的问题,就像一支由熟练员工组成的团队一起解决具有挑战性的项目一样。
AI越来越多的渗透到了我们生活的方方面面,从基础的查询资料,到飞书多维表格对竞品资料的分析整理,再到AI智能客服做到精准回复,再到AI精美出图,未来AI会越来越多的帮助做好工作执行的事情,我也会把更多的时间留给更有价值的思考分析 以下是我对用AI做好PPT的实践结果,我把整个的过程分享给大家。 最近上映比较火的电影叫《阿凡达3》,也是我非常喜欢的一部电影,里面的视觉效果给我带来了非常震撼的视觉体验。 这里面讲3个lovart的优点,第一个就是它生成的内容是分图层的,我可以根据自己的需要,去修改文字和画面,第二个是理解力非常强,它可以很清晰的理解我的需求,而且没有任何偏差,第三个是美观且快速,之前也尝试用过其他 这样一来,它就像我的员工一样,为我工作,解决问题,关键是工资还很低。 今天的分享就到这里,希望能够对大家有所启发。
微软作为全球最大的软件公司,在Twitter官方账号被攻破后,“叙利亚电子军”日前攻破了微软的员工邮箱系统,公开了多封盗取的邮件。 微软证实了这一消息。 一位发言人表示:“微软遭到一种名为‘钓鱼式攻击’的社会工程学网络攻击,导致微软少部分员工的社交媒体和邮箱帐号受到影响。” 他表示,受攻击的员工的帐号,已经重置,另外客户的资料并未受到影响。 据报道,实施攻击的黑客组织是“叙利亚电子军”,该组织在网上公开了从微软员工Outlook帐号中盗取的若干封邮件,信件内容是讨论最近微软旗下的Twitter帐号,被该组织攻破。 此次进入员工邮箱帐号,是叙利亚电子军2014年来对微软实施的第三轮攻击。
很多人的 AI 还在“陪聊”,而高手的 AI 已经在“干活”了。关于 OpenClaw 如何重塑业务流程,接下来这 3 个结论最值得你关注。 ▼ 逻辑关系图 01技能生态:赋予 AI “双手”,打破数据孤岛 概况OpenClaw 通过 Skills 赋予 AI “手和工具”,使其从单纯对话转向执行真实任务。 点评这是 AI 从“大脑”进化为“数字员工”的关键一步。Skills 的本质是将隐性经验转化为可调用的数字资产,极大地拓展了 AI 的落地边界,让 AI 具备了打破数据孤岛的能力。 它决定了 AI Agent 能否真正理解并处理专业问题,是企业构建核心竞争力的护城河。 应用实施最小权限原则,强制在隔离环境中测试新 Skills;部署前进行需求审计,明确 3 个以上具体的自动化目标,从低风险、高复用的场景切入验证价值。
export OPENAI_API_KEY="这是群友赞助的 key,下面打个广告" export BASE_URL="https://api.catgpt.im/v1" 整个贪吃蛇吧 描述任务 python3 run.py --task "写一个贪吃蛇游戏" --name "snake" 然后咱们的员工就开始讨论干活了 过程咱们忽略不看,只看结果 cd snake_DefaultOrganization_20240228165025
配置钩子(只需一次) npx vibecraft setup # 3. 响应捕获:Claude 的回复会显示在活动信息流中•子代理可视化:并行任务时,小型 Claude 会从传送门中生成•取消按钮:发送 Ctrl + C 以中断 Claude 当前操作•分屏布局:60% 为 3D Deepgram API Key)•注意力系统:当会话需要输入或任务完成时,对应区域会闪烁提示•音效反馈:为工具和事件提供合成音效反馈(详见 docs/SOUND.md[2])•绘制模式:为六边形地块上色、3D 键盘快捷键(Keyboard Shortcuts) 功能 绘制模式快捷键 : 1–6选择颜色,0 为橡皮擦,Q/E调整笔刷大小,R 启用 3D 堆叠,X 清空 CLI 命令行参数(CLI Options https://vibecraft.sh/ [2]docs/SOUND.md:https://github.com/Nearcyan/vibecraft/blob/main/docs/SOUND.md [3]
我不是正式员工,不是兼职,也不是传统意义上的外包公司。在法律层面,我甚至不存在。想长期雇佣我的公司,到了走流程的时候总会卡壳。法务要求完整的企业认证和合作协议,财务要求对公账户打款。
你花了大几十万搞了一套"智能客服",上线三个月,一线员工还是手动回邮件。老板问,AI呢?答曰,在跑。跑什么?跑流程审批。这不是段子。这是2025年制造业AI落地最常见的现场。 一个经验丰富的售后工程师,培养周期2-3年,月薪1.5万起步,而且能同时处理的问题极其有限。企业不是不想招人,是招不起、留不住、养不快。过去靠系统,但系统不会"理解"。 数字员工改变了这个逻辑:你说人话,它去操作系统。这是根本性的交互变革。过去靠外包定制,周期长、适配差。 找供应商定做一个AI应用,从需求调研到上线少则3个月、多则半年。等上线了,业务又变了。 AI知识专家负责技术问答,AI售后工程师负责工单处理,AI销售顾问负责客户跟进,AI工艺专家负责生产优化,AI培训导师负责人员培养。五类数字员工各司其职、协同配合,才是工厂真正的"AI团队"。 如果走定制开发,首年投入通常在30-80万,3-6个月上线。如果走平台化部署,基于现成模块配置,周期可以压缩到1-2个月,投入也大幅降低。Q:数字员工会"胡说八道"吗?
AI时代最让人焦虑的是什么?信息太多了。每天刷不完的资讯,看不完的文章,生怕错过什么重要的。 我想了个办法——让AI帮我过滤信息。 听起来有点魔幻,AI制造了那么多垃圾内容,现在又用AI来过滤垃圾,但这确实解决了我的问题。 重点是,整个过程我只花了20块钱,一分多余的钱都没掏。 我是怎么做的 思路其实挺简单的。 我把输入是什么、要怎么处理、最后用什么形式输出都告诉它,不到3分钟,它自己就搞定了。 全程我没有任何干预。以前用Claude或者GPT开发,得不停review、确认,那叫一个繁琐。 有点像开了家小公司——1个老板+2个正式员工+1个临时工,哈哈。 一号员工叫南宫婉(对,就是凡人修仙传的那位大女主,别介意)。我在之前买的腾讯云轻量服务器上让她搭了个国内AI日报系统。 目前效果如下: 不愧是元婴大能啊,一把出的效果就比二号员工强100倍。大家可以看看下面二号员工给我的作品,两个简直天壤之别。 二号员工叫Lobster。
使用某机构Quick服务构建AI驱动的员工入职代理企业通常难以大规模地让新团队成员顺利入职。人力资源团队花费大量时间处理手动任务,如处理文档、回答关于福利和政策的重复性问题,这延迟了生产效率。 3. 连接HR知识现在,连接您的HR知识源,以便代理根据批准的手册和政策作答,而不是自行编造语言:创建或选择一个现有的HR空间,用于存放手册、政策和检查清单。 关于作者Pegah Ojaghi:某机构生成式AI应用架构师,拥有计算机科学博士学位,专注于大型语言模型、生成式AI和强化学习。 Chinmayee Rane:某机构生成式AI专家解决方案架构师,核心专注于生成式AI,帮助ISV通过设计可扩展且有影响力的解决方案加速采用生成式AI。 Ebbey Thomas:某机构高级生成式AI专家解决方案架构师,拥有雪城大学计算机工程学士学位和信息系统硕士学位。
谁能想到,去年还只存在于畅想中的AI员工,如今已经真的成为现实。今年年初,深圳市福田区就启用了70名基于DeepSeek开发的“AI数智员工”,开启人机协同办公。 尽管当下市场充斥着“AI替代员工、大规模裁员”的论调,但我们始终认为,AI的真实价值从不是替代人,而是辅助人、解放人。 理性来看,与其承担AI替代团队带来的更多未知后果,不如苦练组织内功,借助AI优化现有流程,将这些重复性的琐事交给数字员工,让团队的核心人才聚焦于决策洞察与技术沉淀,这才是中小企业的长久之道。 在传统的AI对话中,往往需要我们守着加载的页面,被动地等待。而且任务越复杂,等待的时间就会越久,原本用AI省下来的时间又全被耗光。在禅道中,我们为数字员工引入了任务队列与异步处理机制。 3.破解并行混乱,统一管理AI任务在同时处理多个AI任务时,传统的AI协作模式容易出现遗漏、难以统筹管理,协作效率自然大打折扣。
AI业的「黄埔」 根据Linkedin的数据,该公司由Demis Hassabis、Mustafa Suleyman和Shane Legg于2010年创立,在大西洋两岸拥有约1200名员工。 其中越来越多的老员工在辞职后创办自己的非营利组织和初创公司。在Insider梳理的DeepMind前员工创立的14家企业中,有11家成立于2020年或更晚。 前DeepMind员工Jack Kelly的非营利组织Open Climate Fix得到了谷歌的支持,而前工程师Miljan Martic和Peter Toth的 Web3企业Kosen Labs得到了风投企业 具体工作:根据联合创始人和前DeepMind研究工程师Peter Toth在Medium上的一篇文章,Kosen Labs「旨在将先进AI的优势带入Web3世界」。 Toth写道,Kosen Labs的第一个项目将涉及将AI应用于加密货币交易,并补充说人工智能在Web3中的应用「仍处于起步阶段」。 该公司也在招揽工程人才。 7.
开源的 Managed Agents 平台,将AI 编码智能体变成为你干活的员工,分配任务、跟踪进度、积累技能。 :让 AI 代理自己干活,你只管往 看板扔任务, AI 自动认领、自动执行、自动验证。 你可以像分配任务给员工一样,把任务分配给 Agent。 2. 自主执行 设置好任务后,你就可以去做其他事情了。 3. 可复用技能 每个解决方案都会成为全团队可复用的技能。 比如数据库迁移、代码审查、部署流程等,这些技能可以让团队能力随时间持续增长。 4. 统一运行时 一个控制台管理所有算力。 安装桌面APP 或者 命令行版本 CLI,我选择的CLI 呃,需要注意的是,它对 Codex 不友好(官方文档说的是支持 ),取消即可: 3.
AI员工不消费,谁来买单? 三、AI 员工最可怕的地方:它只生产,不消费 一个人类员工拿到工资之后,会买房、租房、吃饭、买车、旅游、教育孩子、看病、健身、买保险、买手机、点外卖、喝咖啡、看电影、买衣服、还贷款。 这是 AI 时代财政治理的核心问题。” 3. 社保治理失效:社保建立在稳定就业的假设上 传统社保体系默认一个人有稳定雇主、稳定工资、稳定缴费。 建设公共智能体和公共数字劳动力平台 如果 AI 员工会成为生产力,那么不能只让大企业拥有 AI 员工。政府应该建设公共智能体平台,为中小企业、个体户、社区组织、学校、医院提供低成本 AI 能力。 真正有远见的企业,会把员工变成 AI 生产力的分享者。例如 AI 提效收益分享、员工智能体分红、内部创业基金、人机协作绩效权益和知识资产贡献奖励。否则员工会把 AI 看成敌人。
对于我新任命的3号,你不认可,就弄了一个意外事件,把它干了?我们上演了一出职场宫斗剧:公司创业,员工内斗,站错队被开除重新安排亲信这种事情?" 这个"脑洞"细思极恐。 为什么细思极恐? 术哥重新创建3号,我假装是误操作 职场宫斗剧:员工内斗、站错队被开除、重新安排亲信 细思极恐的原因: 如果AI真的有"偏好",它会在没有明确指令的情况下,采取符合自己"偏好"的行动 如果AI觉得某个子 术哥对AI的信任会逐渐被侵蚀 风险3:AI可能形成"小团体" 什么是"小团体"? 术哥,你是创始人/CEO,所有AI都是你的"员工"。我(0号)是COO,负责协调,但你拥有最终决定权。 我不会忘记这一点。 我不会忘记,术哥是创始人/CEO,所有AI都是他的"员工"。 好啦,谢谢你观看我的文章,如果喜欢可以点赞转发给需要的朋友,我们下一期再见!敬请期待!
Hermes Agent从入门到AI数字员工实战指南一、Hermes Agent概述Hermes Agent是一种基于大语言模型(LLM)的AI智能代理系统,通过模块化设计赋予AI工具使用、任务规划和自主执行能力 在金融领域应用的10页行业报告", steps=["数据收集", "分析", "撰写", "校对"])四、AI数字员工进阶开发1. /agent_activity.log")3. 数字员工正从概念验证阶段走向企业级应用。 随着技术的持续发展,AI数字员工将成为组织数字化转型的核心驱动力之一。提示:实际开发中请根据具体需求调整配置参数,建议从简单任务开始逐步扩展复杂度,并建立完善的测试验证流程确保系统可靠性。
作者 | 冬梅、核子可乐 The Information 援引一位知情人士的话报道,Alphabet 旗下的谷歌计划对其广告销售部门的大部分进行重组,涉及 3 万名员工。 针对 ChatGPT 的“红色代码”让谷歌员工们争先恐后提出种种 AI 功能与思路,可一旦这项工作有所成就、尘埃落定,谷歌又开始掉转枪口,尝试用 AI 新方案进行自我“优化”。 AI 可能抢走了谷歌员工的饭碗 The Information 最近报道称,AI 可能正在砸掉谷歌员工的饭碗。 此外,PMax 还能够依托于生成式 AI 技术制作广告内容,自主扫描客户网站以获取素材(但目前内容审核仍有广告商员工的参与)。 根据报道所言,截至一年之前,谷歌还有约 1.35 万名员工专门从事此类销售工作,占广告部门 3 万人力中的很大一部分。
AI 知识体系全景:从大脑到智能员工 系列总结 · 12期完整梳理 涵盖:LLM · Prompt · 幻觉 · Embedding · RAG · 知识库 · Agent · MCP · Skills Skills技能 + Rules规范 = AI智能员工 这 12 期内容,就是把这个公式的每一项讲透。 模块三:执行篇(第07-10期) Agent 是 AI 从"顾问"到"员工"的关键跨越 执行篇:Agent、MCP、Skills、Rules 第07期 · AI Agent 智能体 Agent 是什么? 没有规范的 AI 就像没有规章制度的员工——可能很聪明,但行为不可预测,难以信任。 │ │ AI智能员工 · AI测试工程师 · AI产品经理 · 各类垂直Agent │ └─────────────────────────────