欢迎继续关注济邦邦AI落地思路，今天分享济邦邦总经理黄功成视频号里的一则。
前面几期，我们分别聊过技术人员、业务人员和管理人员的AI转型。这一期，我们专门讲一个角色——AI协同师。
在蜂窝小队四类角色当中，人类自行成员和人类队长我们已经讲过了，AI协同师是第三类人类角色，也是最容易被忽视、但最稀缺的横向赋能者。
01
AI协同师是谁？
AI协同师的定位是：
链接业务、技术和AI的桥梁。
不是技术人员，不需要写代码；
不是业务执行者，不直接产出业务结果；
核心工作，是把人类经验固化为系统逻辑，让agent越用越准，否决率持续降低。
业务人员转型AI协同师具有天然优势，业务理解和知识萃取能力是核心，不需要逆向思维模式。技术人员也可以转型，但更容易偏向技术实现，而非知识沉淀。
02
AI协同师工作模式该如何变化？
传统模式下：
专家自己干活，经验在脑子里，人走了，经验也就走了。
AI协同师模式下：
工作对象从“事”变成了“人+agent”。从否决和修正记录中发现模式，把专家的隐形知识萃取为显性规则，更新为知识库或者提示词。
Agent持续进化，专家越用越省力，Agent越用越聪明。
核心变化就是：
从自己知道，到萃取知识教AI。
03
AI协同师的四大工作模块第一，知识萃取。
从专家操作、否决记录、修正案例中提取判断规则和隐形知识，固化为模板、知识库条目和知识清单。
第二，Agent优化和维护。
根据反馈调整提示词，更新知识库，调整路由规则，让Agent的表现持续逼近专家水平。
第三，反馈闭环管理。
建立执行、回流、分析、优化、再执行的闭环，最终否决率变化，识别硬件短板，驱动持续迭代。
第四，跨角色协同。
在业务人员和技术人员之间翻译需求，把业务痛点翻译成技术可执行的任务，把技术能力翻译成业务能理解的方案。
04
AI协同师的职业成长路径是什么？
初级AI协同师：
能够为本蜂窝提炼可复用的提示词模板和知识条目。
核心能力是知识萃取的基础能力、工程业务理解。
关键标志是：至少10条以上被团队采纳的提示词模板或者知识条目。
中级AI协同师：
能支撑两到三个蜂窝的AI能力建设和维护。
核心能力是跨蜂窝需求理解、知识库体系建设、AI行为调试。
关键标志是：管理的AI技能和知识在两个以上蜂窝通用。
首席AI协同师：
建立企业级AI协同标准和知识管理方法。
核心能力是系统思维、影响力、方法论沉淀。
关键标准是：建立AI协同标准，培养出至少3名初级AI协同师。
05
最后总结AI协同师的核心价值，在于让Agent越用越准。
每一次人类修正，都是在为AI输送营养。而AI协同，就是把这些营养转化为能力的过程。业务人员转型AI协同师，是归位；技术人员转型，则是跨界。
无论从哪里出发，核心能力都指向两点：
知识萃取，和反馈闭环管理。
如果你也在思考自己的转型方向，或者正在带团队探索AI落地，欢迎在评论区聊聊你的想法。
我们下期见。
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