公众号文稿整理
对话王朋友：让 AI 理解工作，而不只是接收指令。
从内容创作谈起，把知识库、业务流程、提示与人工反馈放回同一项工作。
在与王朋友的访谈中，话题从 AI 写内容展开，逐渐落到知识、工作流程与人的判断。这里整理与实际工作相关的部分，保留嘉宾观点的归属。
先说清楚，要解决什么问题
王朋友把智能体理解为帮助人处理具体问题的工具。他在内容业务里的尝试，首先围绕策划选题和写脚本，而不是从一个抽象的技术目标开始。
他谈到，工具能否有用，需要放进真实工作里看：要完成什么任务，参考什么资料，按照什么流程，达到什么标准。
知识库与业务流程，要一起考虑
在访谈中，王朋友把知识库、业务流程、提示工程和人工反馈放在一起讨论。他认为，提示不是孤立的一句话，而是在说明任务、资料与执行步骤。
他还谈到内容的专属性：个人经历、产品和团队信息，需要有真实资料作为依据。这里并不意味着可以未经授权使用个人或客户信息。
给 AI 反馈，先要知道什么是好
王朋友强调，使用者需要为输出建立明确的判断标准。结果合不合适，哪里需要修改，应当能被具体指出。
大树在对话中，把这一环节联系到团队内部的复盘。把问题与修正留下来，比每次重新提问，更接近日常工作的持续改进。
从单个任务，看到一条业务线
访谈后半段讨论了共享企业知识、由不同智能体参与不同岗位的可能。大树把它理解为从单个内容任务，扩展到更完整的业务线。
这是一种实践方向，并不代表所有岗位已经能够被自动替代。具体能做到哪一步，仍然需要结合资料、人员与业务条件判断。
根据大树的王朋友访谈及对应公众号文稿整理。嘉宾的观点不等同于适用于所有企业的结论。
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