AI实战：亲手打造第一个团队智能助手

在产品开发过程中，我常遇到一个棘手难题：

随着产品日益完善，积累的相关文档资料也呈指数级增长。

涵盖产品介绍、技术参数、操作手册、需求文档、宣传册、培训资料以及演示视频等等。

最终大家只会说：“这个去问产品经理。”

因此，我萌生了一个想法：构建一个嵌入企业微信的AI机器人，

让产品知识摆脱对个人的依赖，转而成为团队随时可用的公共资产。

因此，我决定开展一项新的实验：

从零起步，打造一个真正服务于团队的产品智能体。

让团队成员在需要时能直接提问，迅速获取精准的答复及相关资料。

第一阶段主要验证：检索能力、回答质量以及实际可用性。

像之前制作AI视频一样，我没有先钻研工具，而是先向AI阐述需求：

如何实现一个供公司内部使用的产品智能体？

让AI协助分析可行性、所需工具及不同的实现路径。

最终结合自身需求与能力，选定了一条相对简单的路径：

先制作最小可用版本，随后边测试边优化。

接下来，我将遵循AI给出的路径逐步执行。

谁来使用？解决什么痛点？首批引入哪些资料？

先搭建最小版本，确保跑通后再逐步丰富内容。

过去使用AI时，我也编写过简单的提示词，如设定“你是谁”或“帮我做什么”。

但为了真正供团队使用，仅设定角色是远远不够的，必须更全面地考虑：

这也是我第一次如此正式、系统地设计一套完整的系统提示词。

这次我意识到，必须明确告知AI：

如何执行、执行标准以及行为边界。

在此过程中，AI分享了许多我以前未曾了解的知识。

例如：

AI并非像人类那样“读懂”PPT。

它主要是从文件中提取、拆分和检索信息。

因此，在构建知识库时，必须考虑诸多细节：

这些细节在整理资料时，我以前很少顾及。

给人类阅读的资料与给AI检索的资料并不完全相同。

准备好资料和提示词后，即可正式创建智能体。

创建过程其实并不像想象中那么复杂。

流程主要包括：

创建 → 配置提示词 → 上传知识库 → 发布 → 测试

遇到不确定的配置项，我会直接截图发给AI，询问下一步操作。

整个过程比预想中顺利得多。

最后一步是跟随AI指导，将其接入企业微信。

大功告成！

Q2：智能体更新后，是否需要重新发布？

测试结果显示需视情况而定：

① 仅更新知识库（如上传文件、修改Excel索引），通常无需重新发布。

② 修改智能体配置（如提示词、模型、工作流、功能设置），则需重新发布。

这里有个小陷阱：重新发布时，记得将知识状态从“仅调试生效”更改为“调试/发布都生效”，否则现有智能体可能仍使用旧版本。

整个流程已基本跑通，达到了最初设定的目标：

同事现在可以直接在企业微信中询问产品问题、查找资料，并获得准确的答复和资料链接。

目前它还并非完美，知识库、回答准确性和用户体验仍需持续迭代。

但作为V1.0版本，已经具备可用性。

无论是之前的视频创作，还是这次的智能体搭建，都不算什么“大工程”。

但对我而言，

许多过去需要长时间学习、反复查阅资料和试错才能完成的事，如今可以在AI协助下，边做、边学、边解决问题。

不要预设所有困难，先开始，

遇到问题，就去解决。

逢山开路，遇水架桥。

AI并没有让我突然拥有所有能力，但它显著降低了跨入新领域的门槛。

对于产品经理而言，我也开始意识到：

未来需要设计的，可能不再仅仅是页面、功能和软件。

还包括：

知识如何被AI理解、规则如何被AI执行，以及人与AI如何协作。

这也是我未来想继续探索的方向。

实验者001，继续记录。