一、把“管理”拆成三件事
- 信息摆渡：让 A 部门知道 B 部门昨天到底做了什么，而不是两周后开复盘会才惊呼“原来你们也踩了同一个坑”。
- 节奏校准：把季度目标切成周任务，再把周任务切成日提醒，防止月底集体加班给 KPI 上坟。
- 异常止损：合同刚出现逾期苗头，有人能在微信里收到一句“这笔款大概率下周悬”，而不是等财务锁账那天才集体傻眼。
AI 智能体干不了全部，却能把这三件事从“人工刷新”变成“自动推送”。
二、它不是第六位高管，更像一个“隐形实习生”
· 早 8:30 扫描昨晚的销售日志，把退货率高于 8% 的 SKU 标成红色，附一句“快递投诉词频升高”。
· 10:00 把昨晚新录入的客户提问自动合并成 3 个主题，丢给客服主管，减少 40% 重复答问。
· 午休时读取项目管理系统，发现某任务延迟 2 天，触发企业微信提醒：负责人、协作人、财务各收到一句人话，不含叹号，却足够让心跳快半拍。
· 下班前自动生成一页“今日异常摘要”，字体不超过 12 号，老板地铁里就能翻完。
一天下来，没人被拉去额外开会，却清楚知道下一步该往哪儿踩。
三、降低“机器味”的两段土办法
- 先让人写“土规则”，再让模型补缝隙
例如“东北客户发票抬头必须带税号”这种地域性规矩，写成一行代码比让大模型猜更省事；AI 只负责把剩下 20% 没覆盖到的“奇葩抬头”捞出来。 - 把“解释”做成一句话摘要
别给运营甩一张 SHAP 值瀑布图，直接告诉采购经理“涨价 3% 的主因是铜价，上周期货升了7%”。人话一句，比十张图好使。
四、LAIDFU（来福）在墙角做的事
· 向量模型超市：BGE、M3E、E5-mistral 随切随换，公司想试哪款，不用重新洗数据。
· 大模型插座：GPT、文心、通义、Llama3 统统走一个 API 网关，今天想换谁家，只改一行配置，历史对话不停服。
· 本地知识抽屉：合同、报价、SOP 全部切成向量放本地，谁查到什么，由权限表决定；不相关的人连标题都刷不到。
· 30 天降解：问答记录只留索引，原文自动碎片化，服务器半夜自己“失忆”，省得 IT 同事拿 U 盘满世界删日志。