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启动 30 天上岗试⽤
已验证方向，扩大投入，进入真实试岗验证。
进入客户业务现场，陪客户选场景、定义岗位、校正 Semantic Pack、观察试用、归因缺口，推动 AI 员工从试岗走向转正。
在平台上装配对应能力与工具连接。
先想清楚谁验收、错了赔什么。
客户 / 订单 / 物料 / BOM / 合同…
把字段翻译成业务能听懂的话。
把老员工脑子里的经验显性化。
给 Agent 场景包，不给数据库碎片。
拿 20–50 个真实案例对齐专家判断。
“先做业务语义工程，再做 RAG。”
把客户、订单、物料、BOM、合同等对象讲清楚，标注来源、口径与可信边界。
把老员工脑子里的判断固化为决策表：分支、阈值、升级条件、输出模板。
接入 API / RPA / 生产系统完成真实动作。L1 辅助、L2 半自动、L3 自动，按风险分级。
每条动作携带触发它的 Fact 与 Decision 版本。专家一键接管改写后， 新知识回灌到 Semantic Pack 的对应层级。
访谈专家、盘点数据、锁定第一场景。
对象、字典、规则库、上下文 Schema。
装配 Skills、连接工具、跑通 5–10 例。
对齐专家判断，产出验收报告与路线图。
HR 采购的核心变化：不是采购两天课时，而是采购一项有交付物、有验收人、有结项结论的岗位建设项目。
| 采购维度 | 传统培训 | 2 天 FDE 共创交付 |
|---|---|---|
| 采购对象 | 课程、讲师与两天学时 | 每个小组一个岗位 + 一项任务 + 一套交付结果 |
| 参与方式 | 听课、练习工具、完成作业 | HR、业务与 FDE 边共创、边制造 |
| 验收标准 | 出勤、满意度与课程反馈 | AI 员工完成任务演示，业务现场确认 |
| 客户收获 | 课件、方法与个人使用能力 | 岗位定义、业务语义包、演示版与验收记录 |
| 项目结项 | 课程结束即完成 | 两天独立验收可演示的岗位 AI 员工候选版，课后辅导应用 |
已验证方向，扩大投入，进入真实试岗验证。
先修正数据、流程或边界，把前提补齐再立项。
及时停止，避免扩大损失，把投入留在更值得的场景。
“不是一份方案，而是一位在约定范围内可用的首版 AI 员工。”