当 AI 对话工具成为 HR 桌面标配，很多出海从业者却陷入新的现实困境：提问可以得到答案，但任务到此为止。只能被动应答，无法持续跟进任务；所有上下文依赖对话窗口，换一次会话就要重复交代背景；业务状态不会留存，更不会自动推进下一步动作。即便掌握大量提示词技巧，依旧解决不了出海企业的老难题：资深 HR 沉淀的国别用工判断、踩坑经验、成本测算逻辑，全部锁在人的大脑之中，人员流动，经验随之消散。
9 月 18 日，用友薪福社全球人力智能体训练营（第五期·上海站）圆满落幕。来自跨境制造、医疗器械、外贸出海企业的人力负责人齐聚现场。本次训练营跳出 Prompt 调优的表层玩法，聚焦把 HR 岗位隐性业务经验，转化为可运行、可 Loop 持续迭代的智能体能力单元。全程 5 小时零代码实战，带领学员完成从认知建立、底座初始化、知识库搭建、Skill 开发，直至 AI 工作台打通的完整闭环，实现从 “AI 使用者” 到 “智能体构建者” 的身份转变。
1 从试错走向成熟：智能体成长，本质是业务认知的迭代
课程开篇，用友薪福社创始合伙人、首席顾问、用友用工研究院院长杨锴，结合 27 年人力资源服务从业积累，分享智能体从 0 到 1 落地的实战感悟。
真实落地过程中大家很容易陷入两个误区：一是寄希望依靠大模型本身解决全部业务难题；二是堆砌大量提示词，期待智能体一步到位完成复杂工作。实际运行会接连遭遇路由黑洞、模块协作割裂、业务体验不佳等现实阻碍。
智能体每一次能力跃迁，核心并非底层模型技术迭代，而是人的业务认知完成升级。看待 AI，要完成从工具，到同事，再到完整业务系统的三层认知转变。
当下已经进入 AI 平权时代，各大基础大模型能力差距持续收窄，工具触手可得，技术不再是企业竞争壁垒。真正难以复制的护城河，是 HR 对出海业务场景的深度洞察，以及将岗位隐性经验编译为 AI 可执行规则的落地能力。
现场借用厨房模型建立通俗认知：智能体 = 厨师，工作流 = 做菜流程，Skill = 厨艺，Harness（AstraWorks）底座 = 整套后厨运转系统。HR 的定位是餐厅经理，不需要亲自写代码 “下厨”，核心工作是定义角色、沉淀知识素材、划定流程与安全红线，驱动整套系统自主运转。
AI 能力发展历经三代变迁：1.0 分析型 BI 侧重事后报表输出；2.0 生成式大模型擅长被动应答；3.0 自主智能体 Agent 具备感知、决策、执行、记忆四大特征，设定目标后自主拆解任务，人类仅做关键风险节点监督。
整套智能体分为三层架构：大模型层（大脑）：提供底层思考算力；
智能体层（神经中枢）：负责任务规划、调度、Skill 调用、边界管控；
应用层（手和脚）：对接飞书、钉钉、企业微信等办公工具，落地真实业务动作。
2 找准最小切口：识别时间黑洞，筛选适合自动化的首个 Skill
AI 落地最容易踩的陷阱，就是一上来追求大而全，寄希望一套智能体解决全部全球人力难题，最终项目悬浮，无法真正落地业务。
训练营引导学员向内盘点岗位工作，识别时间黑洞：高频重复、消耗大量精力、规则标准化，但很难沉淀管理洞察的事务 —— 多国用工政策检索、外派成本反复核算、资料交叉核对、流程节点跟进。
课程着重强调关键认知：并不是所有重复工作，都适合交给 Loop 自动化运行。想要进入 Loop 循环执行，业务必须同时满足 5 个条件：重复发生、具备明确数据状态、拥有清晰判断规则、结果可验证、动作支持撤销。
淘汰候选人、敲定薪酬待遇、重大法律财务决策这类不可逆、高风险事项，必须保留人工确认环节，绝对不能交给 AI 自动执行。
结合出海人力赛道，现场梳理四大核心业务工作流：新业务区域人力配置、外派人力成本 ROI 核算、外派全生命周期管理、全球人力盘点。同时讲解 Skill 三层架构，规避重复造轮子：
Foundation 基础层：通用底层能力，多国政策库、数据抓取；Domain 领域层：人力资源专业能力，劳动法核查、业务线人力分析；Integration 跨域协作层：串接多项领域 Skill，完成复杂业务，例如新国家员工入职全流程。AI 智能体落地的第一刀，应该砍在最影响效率、最依赖经验、最容易标准化的地方。不从宏大的全局改造入手，从最小可行性 Skill 起步，才是业务落地的务实路径。
3 Harness 底座：补齐对话式 Agent 短板，构建持续运转的 Loop 体系
普通聊天式 Agent 天然存在三大短板：任务依赖人主动记起；每一轮对话需要重复交代上下文；执行结束不会留存任务状态，任务极易半途停滞。聊天式 Agent 只能解决 “一次问题”；Loop 持续维护 “一个业务结果”。
Harness（AstraWorks）底座正是用来破解以上痛点，拥有 Skill 注册、Loop 编排、知识网关、MCP 集成、Agent 管理、日志回放、任务调度、团队协作八大核心能力。
底座最核心产出就是L1‑L4 四级 Loop 运行体系：
L1 单步 Loop：一次输入对应一次输出，适配单次政策查询、外派成本测算；L2 工作流 Loop：多步骤串联流转，适配海外招聘完整业务链路；L3 自适应 Loop：遇到失败自动切换信源、重试、风险预警，适配跨境政策频繁变动的复杂场景；L4 业务级 Loop：跨系统、跨职能端到端闭环，支撑新市场进入整套人力布局。Loop 优化三件套：可观测、可回放、可决策。完整迭代五阶段流程：定义起点 → 运行执行 → 定位失败点 → 修正组件 → 再次复测。Skill 不需要整体推倒重建，只需要修改局部组件，就可以跟随业务变化持续迭代更新。
底座本地控制台是人类介入的关键窗口：可以观察运行状态、审计执行证据、随时停止自动化、批准版本演化，让自主运行始终处在人的可控范围之内。
4 打通办公系统，从 “给出答案” 走向 “推动事情发生”
想要智能体稳定 Loop 运转，仅靠 Prompt 远远不够。整套初始化逻辑类比新人入职，完成身份、知识、安全边界的完整配置，实现岗位经验结构化编译。
第一步：双视角七字段，输出角色定位全景文档从 HR 业务、AI 履职双视角填写七字段文档，明确 HR 岗位职责、高频场景、服务对象；同时定义 AI 的身份、交付格式与执行规则，文档落盘至 Harness 工作空间，避免 AI 猜需求、答非所问。
第二步：搭建分层可溯源企业知识库将资料分为制度、经验、资源三类上传。跳出简单文档堆砌，搭建包含、对比、流程三类知识关联，构建知识图谱。同时启用知识可信度金字塔，按政府官网、国际机构、内部沉淀、供应商资料、公开社媒标记来源，实现输出可溯源、知识可增量更新。
第三步：配置三层安全护栏，筑牢跨境业务合规红线针对出海业务的 AI 幻觉风险，配置三层边界规则：信息边界区分 AI 参考输出与专业决策；遇到法规模糊场景主动抛出灰色地带预警；复杂法律财税问题触发职能转介。全部输出附带可信度标签，规避跨境合规隐患，学员现场输出可复用的边界配置表。
第四步：Skill 搭建、Loop 调优与 OA 工作台打通本场核心实操环节，学员从零开发专属 Skill，配置触发词、知识库权限、输出格式与联动动作。依托真实业务案例反复测试，借助 Loop 机制修正偏差，实现能力迭代。完成 Skill 调试后，对接飞书、钉钉、企业微信搭建 AI 工作台，实现消息推送、任务创建、数据同步，完成从 “给出答案” 到 “推动事情落地” 的跨越。
杨锴院长分享人机协作三代跃迁：传统人‑人协作；进阶人‑Agent 协同；未来 Agent‑Agent 互联。企业全新能力公式：Agent + Skills + Data = 企业新能力。智能体执行业务，沉淀 Skill 与数据资产；资产反过来持续优化智能体，形成自我生长的业务飞轮。
5 嘉宾干货分享+学员成果复盘，赋能全域落地
训练营尾声特邀重磅嘉宾分享，友太安保险经纪运营总监林琳围绕海外人员风险防控与企业保险合规管理策略展开干货分享，贴合出海企业人力风控刚需，为现场学员补充多元落地思路。
课程最后设置分组成果展示环节，各组学员代表依次上台，演示本组亲手搭建的 Skill 以及 AI 工作台原型。大家结合各自出海业务场景，分享场景选型逻辑、底座配置思路、当前能力边界，以及后续 Loop 迭代计划。现场互相提问点评，碰撞大量适配跨境人力场景的优化思路。
同时，训练营配套 14 天陪跑计划持续跟进：前三天把 Skill 放回真实业务场景验证，4‑7 天针对业务反馈调校优化，8‑14 天迭代升级旧 Skill、探索新业务场景。学员可以在陪跑社群持续提交作品，后续进阶课程，还将进一步探索企业级多 Agent 矩阵的搭建。
出海企业长期面临一个共性难题：宝贵的业务判断、踩坑经验依附在 HR 个体身上，人员轮岗、离职，经验随之流失。当 HR 掌握完整底座与 Loop 工程方法论，就可以把隐性业务经验，编译为企业可以持续运行、持续自我优化的组织数字资产。
用友薪福社全球人力智能体全国训练营巡讲仍在继续，下一站，期待遇见更多深耕出海人力赛道的同行伙伴
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4.只需5步，逐个击破企业外部用工难题！
5.荣誉 | 用友薪福社荣获2024“人力资源优秀服务商”
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