不只会问答，更要主动干活｜用友薪福社全球人力智能体训练营&走进阿里圆满落幕-动态资讯-北京联索科技有限公司

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不只会问答，更要主动干活｜用友薪福社全球人力智能体训练营&走进阿里圆满落幕

2026-09-01 16:27:39 腾讯 [查看原文]

当大模型的热度慢慢褪去，出海 HR 群体正在面对一个很现实的困境：下载了一堆 AI 工具，却大多停留在聊天、写文案的层面。面对多国用工政策核对、外派成本测算、跨境人事流程推进这些硬核业务，AI 依旧很难真正介入。HR 脑海里日积月累的业务判断、踩坑经验，依然锁在个人大脑里，人员流动就意味着经验流失。

8 月 28 日，用友薪福社「全球人力智能体训练营・AI 赋能实战」北京站落地阿里巴巴·北京朝阳科技园。活动开篇，学员先行参观阿里展馆，近距离感受企业级 AI 与数字化实践。

1 抛开工具崇拜：智能体跃迁，本质是认知的迭代

课程开场，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，分享了AI智能体历时数月的完整迭代历程。从 3 月初混沌初创遭遇路由黑洞，到 4 月体系成型破解协作盲区，5 月进入运营探索打磨用户体验，直至 5 月之后稳定成熟，完成系统减负。

每一轮能力升级，并不是来自底层模型的更新，而是一次次认知升级：从把 AI 当成工具，到视作同事，再到搭建完整运行的业务系统。很多团队做 AI 落地，一上来就追求让 AI 包揽全部工作，结果反而处处碰壁，这些来自真实运营的踩坑复盘，成为本场训练营最珍贵的前置认知。

“今天底层大模型正在快速走向平权，不同模型之间的差距持续收窄。技术不再是最大门槛，真正拉开企业差距的，是业务人员能不能把自己的行业洞察、实战经验，训练交付给 AI。”

现场用通俗类比帮学员建立认知框架：智能体是厨师，工作流是做菜流程，Skill 就是一项项厨艺。厨师依照流程，调用不同厨艺完成完整产出。映射到出海 HR 场景，国别用工政策核查、外派 ROI 核算、跨文化人力管理、全球人力盘点，每一项专业能力，都能够封装为独立 Skill。

“你不需要成为算法工程师，你只需要成为最懂业务的翻译官。”

这句话打消了很多 HR 的顾虑。训练营的底层预设非常清晰：参训者是人力资源业务专家，不是技术开发人员。大家要学习的不是写代码，而是学会把现实业务逻辑，翻译成智能体能够执行的规则。

现场梳理 AI 发展三代演进：

1.0 分析时代：BI、数据看板，输出分析结果，人完成全部决策；

2.0 生成时代：大模型完成文本生成，被动应答人类提问；

3.0 智能体时代：具备感知、决策、执行、记忆，能够拆解目标、调用工具，在人的监督下自主推进业务任务。

同时拆解三层架构：大模型层作为算力大脑，智能体层承担任务调度与规划，应用层飞书、钉钉、企业微信等工具作为“手脚” 完成实际操作。而支撑整套体系稳定运转的，正是 Harness (AstraWorks) 底座，它解决普通对话式 Agent 的痛点：任务不会因为对话结束就中断，依靠 Loop 机制实现状态留存、自动观察、主动推进，只在风险节点向人发出提醒。

2 做一次 “时间审计”，找准值得交给 AI 的业务原点

还没有急着上手搭建 Skill，训练营先引导所有人向内审视自己的日常工作，完成一场面向自身业务的 “时间审计”：你觉得哪些工作最应该被AI替代：

交流之后，大家得到高度趋同的结论：大量时间被数据统计、国别政策检索、重复核算、信息确认、流程跟进所占据。这类工作标准清晰、高频重复，却很难沉淀组织经验，这就是 HR 的 “时间黑洞”，也是 AI 落地的最优切入点。

杨锴院长提醒大家：AI 落地第一刀，不要瞄准宏大复杂的全业务体系，优先切向高频、标准化、高耗时的工作，从最小可行性场景起步。

找到时间黑洞之后，关键一步是完成能力转译：不再描述“我每周要核算外派薪酬” 这类任务，而是提炼需要达成的能力，比如外派成本自动计算、多区域外派成本横向对比、外派预算风险预警。

3 给AI办一场入职：底座、人设、知识库、安全护栏、Loop调优五步法

把经验变成可运行 Skill，整套流程就如同给一名新员工办理完整入职，不能只扔给它任务，要讲清楚身份、知识、权责边界，还要建立持续迭代优化的循环。

第一步：部署 Harness (AstraWorks) 底座，建立 Loop 运行基础

区别于普通对话窗口，Harness 底座提供 Skill 注册、Loop 编排、知识网关、任务调度、日志回放、团队协作八大核心能力。它带来 L1‑L4 四级 Loop 体系：从单次计算的单步 Loop，多步骤流转的工作流 Loop，遇到异常自动重试的自适应 Loop，直至跨职能端到端的业务级 Loop。

Loop 优化核心三件套：可观测、可回放、可决策。一套完整流程为：定义起点→运行执行→定位失败点→修正组件→再次测试迭代。同时明确红线：高风险人事决策、不可逆操作依旧必须保留人工确认环节。

第二步：双视角七字段，写好 AI 的岗位说明书

就像新人入职需要岗位 JD，AI 同样需要清晰的身份定义，也就是双视角七字段角色定位文档。

HR 视角：写明自身岗位、核心业务、高频工作、服务对象；

AI 视角：设定 AI 身份角色、明确输出交付物格式、划定整套执行规则。

把这些信息输入底座，智能体才不会不断猜测你的意图，实现人机协作零偏差。

第三步：搭建结构化知识库，拉高 AI 能力天花板

“智能体本身不生产知识，它只是知识的加工者。”

学员现场学习将企业内部资产分为三类上传沉淀：制度文档（SOP、合同模板、审批流程）、经验文档（踩坑记录、成本模板、问答清单）、资源文档（官方网站、服务商清单、国别卡片）。

知识库不是简单文档堆砌，需要构建三类知识关联：包含关系、对比关系、流程关系，让 AI 拥有推理能力；同时执行可信度分层，从政府官网、国际机构、内部沉淀、供应商资料到公开资讯分级标记来源，每一条知识可溯源、可更新。

第四步：架设三层安全护栏，守住出海业务合规底线

出海人力涉及多国劳动法、数据隐私，AI 幻觉会带来不可估量的业务风险，三层边界规则必不可少：

1.信息边界：政策汇总不等于法律意见，数据整理不等于专业精算，AI 输出只作为参考，不能替代人的最终决策；

2.灰色地带预警：遇到法规模糊、隐私边界不确定场景主动提示风险；

3.职能转介机制：复杂法律、财税问题自动提示对接法务、财务专家。

第五步：Skill 搭建与 Loop 持续调优

完成地基之后，进入本次训练营核心实操环节，学员现场从零打造自己的第一个 Skill。设置唤醒触发词、限定知识库访问范围、定义输出格式，配置任务完成后的自动动作：发送通知、生成待办、同步多维表格。

更关键的不是一次做出完美版本，而是建立 Loop 闭环：拿真实业务案例反复测试，发现偏差就回溯调整组件，让 Skill 不用整体重构，就能够随着业务变化持续进化迭代。

4 打通办公系统，从 “给出答案” 走向 “推动事情发生”

当 Skill 调试完成，下一步就是打通飞书、钉钉、企业微信等日常办公系统，搭建属于自己的 AI 工作台。

很多人对 AI 的想象止步于 “提问‑回答”，而真正的业务价值，在于完成端到端流转：自动抓取数据、生成报表、推送提醒、触发协作待办。AI 不再仅仅回答问题，而是主动推动业务向前跑。

杨锴院长现场提出人机协作三代跃迁：传统模式“人‑人协作”；进阶模式 “人‑Agent 协同”；未来模式 “Agent‑Agent 互联”。企业的新能力公式：Agent + Skills + Data = 企业新能力。智能体执行业务，沉淀 Skill 与数据资产，资产反过来又持续增强智能体，形成自我生长的能力飞轮。

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，阿里云解决方案总监邢浩、友太安保险经纪运营总监林琳依次登台。二人分别围绕千问办公企业级AI智能体落地应用、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，逐一演示自研的HR智能体Skill与专属AI工作台。大家结合自身出海业务场景，讲解技能搭建逻辑、实操提效成果与优化思路，现场交流研讨、互学互鉴，碰撞出诸多智能化落地新思路。

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。

出海企业最大的痛点之一，就是宝贵的业务经验依附于个体。HR 离职、人员轮岗，大量实战积累就随之流失。

AI 平权时代，工具人人可得，但藏在业务细节里的判断力，才是 HR 不可替代的财富。把这些经验拆解、训练、封装成 Skill，个体经验，就真正转变成为企业可以持续复用、持续迭代的组织资产。

用友薪福社全球人力智能体训练营还将持续奔赴更多城市，面向出海企业人力从业者开放实战课堂。如果你也希望跳出 AI 工具的浅层使用，把团队的人力经验变成企业数字资产，可以持续关注我们后续活动动态。

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