| 适合谁 | 已有 1 个或几个已验证 AI 场景,希望系统化扩展到更多岗位和流程的企业。 |
|---|---|
| 典型输入 | 已交付场景的评估集、流程文档、岗位职责、上下游系统。 |
| 交付物 | 场景组合、共享知识、Agent / Skill 体系、治理与评估机制。 |
| 合作方式 | 季度合作,共同规划场景优先级与治理节奏。 |
| 更新时间 | Wed Aug 12 2026 08:00:00 GMT+0800 (China Standard Time) |
企业通常卡在哪里
试点做完不会推广
单点成功但无法复用
知识与规则分散
每个场景一套数据、一套规则
没有评估底座
每个场景独立验收
治理缺位
权限、成本、合规、安全等没有统一规则
既白具体做什么
- 01
盘点与规划
列出可扩展的场景
与业务负责人一起盘点可复用的场景
- 02
共享底座
把知识、规则、评估集做成共享底座
抽取跨场景共用的知识、规则、评估集
- 03
Agent / Skill 体系
用可复用的 Agent 与 Skill 扩张
把重复实现的能力沉淀为可被调用的 Agent 或 Skill
- 04
治理与评估
权限、成本、合规的统一规则
把权限、成本、合规、监控、安全纳入统一治理框架;评估集定期回归。
- 05
持续升级
季度评审 + 持续迭代
每季度与业务共同评审场景组合、价值与风险
交付物与验收
场景组合
已上线 + 在建 + 储备的场景组合与路线图。
共享底座
跨场景的知识、规则、评估集、命名空间。
Agent / Skill 体系
可复用、可调用的 Agent 与 Skill 库。
治理框架
权限、成本、合规、监控的统一规则与负责人。
可以这样验收
- 已上线场景可被新场景低成本复用。
- 共享底座与评估机制能稳定支撑扩张。
- 治理框架在权限、成本、合规方面无盲点。
- 季度评审能持续推动场景组合演进。
不适用对象与边界
- 还没有任何已验证的 AI 场景。
- 期望一次性"全公司 AI 化"。
- 不愿投入季度规划与评审的"做完就走"。
常见问题
AI Native 是一次性还是长期?
长期。建议按季度合作,共同规划、评审与迭代;不是一次性"全公司 AI 化"的口号。
共享底座怎么做?
抽取跨场景共用的知识、规则、评估集;用命名空间与权限隔离不同业务单元;持续扩展。
治理会不会拖慢扩张?
治理前置能减少重复返工;关键是规则清晰、自动化、可审计,不是堆流程。