把“智能体”三个字拆开会发现，它先得有“体”，才能谈“智能”。体是什么？是跑在自家机柜里的代码、是认得出内部表格里那一串“土代号”的记性、是能把采购单、合同、聊天记录一锅炖，还能按你喜欢的辣度出锅。换句话说，能不能按业务改刀，才是它能不能端上你桌子的关键。
一、先拆需求，再谈模型
很多厂商喜欢把通用大模型当瑞士军刀卖，看似十八般武艺，真到厂里却连“回形针”都找不到。原因简单：军刀是别人的模具，而你的流程里偏偏把回形针叫“曲别针”。要让AI听懂黑话，就得让它吃你自家饭堂的米。万达宝LAIDFU（来福）把训练灶台直接搬到客户机房：原始文件不更名、不转码、不上传，只在本地做向量化。企业给什么标签，它就认什么标签——哪怕你把“加急”写成“JIAJI”，它也能记住这就是今晚必须出货的意思。
二、场景积木，而不是场景套餐
来福把常用动作拆成三十几块“积木”：搜数、填表、写邮件、画甘特图、调API……IT人员用拖拉拽就能拼出一条“如果客户重复问发货时间，就自动去物流系统抓单号再回邮件”的小流程。拼完立刻测试，不满意当场拆开重装，全程不写一行Python。用客户的话说：“像给AI发工牌，而不是给AI穿制服。”
三、跨平台搜文件，只是入门礼
真正耗人工的，是“找到文件之后还要再改文件”。来福把搜索和处理压成一步：
- 一键跨平台捞出最新版报价单；
- 自动比对历史版本，标红价差大于3%的物料；
- 把结果塞进邮件，发给采购经理，同时抄送财务；
- 在ERP里把对应物料状态改成“待谈价”。
整条链路十分钟搭好，运行一次只要47秒，错误率从人工的8%降到0.3%——省下的时间足够采购同事去喝杯咖啡，而不是加班对Excel
四、定制边界：不是“无所不能”，而是“错了能改”
AI定制最怕“回不了头”。来福每次迭代先跑影子环境，两周对比无误才切正式环境；若新模型把“税率13%”算成130%，一键即可滚回旧版本，无需重新标注万行数据。企业因此敢在里边“乱试”：有人把供应商的送货迟到记录做成“信用分”，有人让AI根据TikTok热度调整下周生产排程——试错了，损失只是一次回滚；试对了，流程就永久省人。