很神奇 hensq（沈琦）
企业 AI Agent 实战
公开记录怎样先把业务搞明白，再把 Agent 从 Demo 推进到可验收、可接管、可持续的真实工作；方法、失败和边界都说清楚。
为什么做这个
让 Agent 承担更多正式工作，让人和企业一起升级
我是很神奇，本名沈琦。过去 10 年，我主要做技术项目管理和 PMO；现在把这套理解业务、拆解复杂问题、推进跨部门协作和交付结果的能力，用在企业 AI Agent 的真实落地上。
我正在做的不是另一个聊天机器人，而是验证 AI Agent 能否逐步接下一段真实工作：持续接收任务、调用工具、交付可验收的结果，异常时把完整上下文交给人。
这个网站是我的公开工作台。我会记录怎样先把业务搞明白，怎样选入口、拆流程、定验收、做人工接管和生产治理，以及哪些尝试失败了、为什么失败、下一次如何修正。
10 年项目管理和 PMO 经验不是一个新的品类标签，而是我做企业 AI 落地的信任背书和方法底座：先建立人工基线，再拆工作、定验收、测异常和复盘。所谓 10× 也必须说清是响应、合格产出、客户结果还是经营结果，并用同一口径和连续数据验证。
目前所有业务案例都会匿名处理，不披露公司、联系人、群聊、价格和可反推身份的信息。没有客户明确授权时，我只公开生产运行事实、可复用的方法和真实失败；网站保存完整方法，X 记录阶段性的实验和修正。
当前公开实验
进行中
当前
一个匿名业务场景里的 Agent 工作接管实验
目前正在一个匿名企业场景里验证：Agent 能否从完成单点任务，逐步走到对一段工作结果负责；同时追踪速度、质量、异常接管和人工投入，不用演示效果代替生产运行事实。
工作方式
公开构建中 · 判断驱动
实践视角
企业 AI Agent、业务流程与生产治理
关注重点
怎样先找对值得进入生产的业务问题 / Agent 怎样从单点任务走向一段真实工作
后续合作方向 · 非首月重点
先公开验证，再讨论合作
首月优先积累可复查的实战内容。下面只是未来可能深入的方向，不在首页设置销售入口。
认知与试点判断
帮助企业先把方向看清楚：AI 应该从哪里开始、哪些部门最适合先试、哪些结果值得被优先验证。
岗位训练与学习陪跑
围绕销售、客服、运营、内容等具体岗位，把 AI 学习从"懂一点"推进到"能在工作里直接用起来"。
知识与 SOP 重构
把分散的规则、FAQ、历史经验和 SOP 整理成机器可用、团队也能维护的知识结构，为后续 AI 接入打底。
工作流与持续服务设计
把 OpenClaw、n8n、LLM API 和现有流程接起来，设计人工接管、异常回退、流程 owner 和长期维护方式。
联系我
想直接聊？
如果你正在企业里推进 AI 学习、岗位训练、试点设计，或者已经走到工作流、知识库和 Agent 接入这一步，欢迎给我发邮件。
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写邮件时最好顺手带上三件事：你所在的行业、现在最想推进的岗位或流程、以及你觉得最卡住的一个问题。这样我更容易判断应该从学习、试点还是服务开始聊。