第17章 案例：内容媒体 / 咨询 / 制造 / 本地服务

第 15 章和第 16 章是两个完整的长案例：一个跨境电商独立站，从第 0 天写到第 90 天；一个软件产品加一个接单业务，从想法写到交付验收。它们把「一个人 + 一个 AI 班子」的完整路线走了一遍，每一步都标了页面和按钮。那两章是「慢镜头」，值得你摊在桌上跟着做一遍。

但你多半已经发现一件事：那两章的主角都不是你的行业。你做的可能是内容、是咨询、是工厂、是同城服务。硬套那两章的每一步，会有一半对不上——不是系统不通用，而是每个行业的「关键工序」不一样，AI 该插进去的位置就不一样。

所以这一章换个写法：不再逐日展开，而是四个精简案例。每个案例只讲同一组问题——这个行业特有的问题是什么？该建哪些 Agent？开哪些能力开关？派什么任务？盯什么指标？最容易踩哪五个坑？四个案例之后再给一张横向大表，回答「什么行业适合先上、什么行业要谨慎」。读完它，你应该能说出「我这门生意，第一步该动哪里」。

你将学会

• 内容媒体、咨询工作室、传统制造、本地服务这四个行业，各自第一批该建哪些 Agent、第一批该派哪些任务
• 每个行业该开哪几个能力开关、该建几层知识库、各自盯哪几个指标
• 每个行业最容易翻车的五个坑，以及具体的规避动作（不是「要小心」这种空话）
• 用「计费明细」算单篇成本、用「项目账本」算单项目利润率的方法
• 一张可以照着抄的跨行业 Agent 与任务卡清单，和一张判断「我的行业适不适合」的自检表

一、四个案例，一张对照表

先把四个行业的骨架并排摊开。你一眼就能看出：同样是「建公司、建项目、建 Agent」，落到不同行业，重点完全不同。

看这张表的时候，请记住一个总原则：起步时不必一次配齐，随业务按需「招聘」。内容媒体刚开始时只有你一个人，装四个 Agent 只会让你每天在四个对话框之间来回切，反而更慢。系统里有一套组织进化机制（第 08 章、第 13 章讲透了），它会根据你的运营数据建议「该增员了」，你确认才生效。所以这一章给你的不是「第一天就要全建」的清单，而是一张生长路线图：现在建一个，等业务推着你，再拆成两个、四个。

二、案例一：内容媒体——用内容换订阅

这是四个行业里「AI 最能直接顶上」的一个，因为核心工序——写——本身就是文本。但也正因为写得太顺，它是最容易批量翻车的一个。

示例公司档案卡

这个行业特有的问题

内容媒体的三个特点，决定了你该怎么配 AI：

• 内容产出是核心工序，不是辅助工作。别的行业里「写东西」是副产品，这里它就是产品本身。所以你不能像别的行业那样「顺手让 AI 写一下」，而要把它当成一条流水线来设计：谁选题、谁起草、谁核事实、谁定稿。
• 分发渠道多。同一篇稿子，newsletter 要一个版本、公众号要一个版本、社媒要拆成几条。这是纯体力活，恰好是 AI 最擅长的部分。
• 变现靠订阅与广告，都依赖「长期信任」。一篇稿子出事实错误，掉的是订阅，不是一次点击。所以核查这件事在这个行业里权重极高。

Agent 配置：起步一个，长成四个

起步期（第一个月）只建一个「内容主笔助理」，全能型，技能里带上内容写作、检索、摘要、数据整理。这个阶段你的稿量不大，一个 Agent 足够，而且要让它「看着你怎么改稿」，你改得越多，它越懂你的调性。

到了成长期（大致是「稳定周更、开始有人催更」的时候），组织进化会开始给你增员建议，这时候把全能拆成四个专职：

任务结构：六张可以直接照抄的任务卡

在「任务管理」点 新建任务，填下面这些字段。引擎怎么选：写长文、要反复打磨的活，用循环执行（loop）；信息整合、改写、分类这类快活，用 Agent 智能体。

这六张卡串起来，就是一条流水线：

能力开关：开哪几个

能力开关在「设置 → 功能管理」里，先选项目，再逐项打开。内容媒体建议先开这三个：

知识库怎么用：三个库各装什么

内容行业的知识库不是「越多越好」，而是「让 AI 写稿时能查到三样东西：我的调性、我的素材、我写过什么」。所以在「知识库」页建三个：

上传完，务必去「知识库 → RAG 检索」（页面标题「分层知识库（公司级 → 项目级）」）搜几个关键词自检，比如搜「调性」「禁用词」「上一期主题」。检索结果会显示「相似度 N%」，如果搜出来的东西不对，说明文档没解析好或者放错了库，先修知识库，再派任务。

该盯什么指标

这个行业的 5 个坑

三、案例二：咨询工作室——卖的是判断

咨询这个行业和内容行业正好相反：它最吃知识库，最怕串库。你手上握着好几家客户的机密资料，一个知识库放错层级，就可能把 A 客户的成本结构喂给 B 客户的方案。

示例公司档案卡

这个行业特有的问题

咨询的三个特点，决定了它和内容媒体的打法完全不同：

• 交付物是「方案与判断」，不是「产量」。你卖的是「我看过你的情况，我认为该这么办」。这种东西最难标准化，也最依赖你脑子里的积累。
• 需要行业知识与案例沉淀。一个成熟顾问的价值，一半在于他做过多少类似的项目。AI 在这里的作用是把你散落各处的经验变成能随时调取的库。
• 复购靠口碑。一个项目做完，客户满意就会介绍下一个。所以「案例能不能沉淀下来、下次能不能省力」直接决定你的利润。

Agent 配置

任务结构：从研究到沉淀

咨询的活几乎全是「信息整合」，所以引擎基本都选 Agent 智能体，只有大篇幅方案成文时用 循环执行 慢慢打磨。

知识库：这是最吃知识库的行业

别的行业知识库是「有了更好」，咨询行业是「没有就干不了」。建议建三层，而且层与层之间的边界要划得很清楚：

能力开关

该盯什么指标

这个行业的 5 个坑

四、案例三：传统制造——已有生意怎么上 AI

前两个行业的共同点是「从零开始」。制造不一样：工厂已经开了很多年，有产品、有客户、有流程、有一堆历史资料。这场戏的关键不是「AI 帮你造」，而是「AI 帮你把已经有的东西用起来」，以及——别让 AI 对着客户把技术参数说错。

示例公司档案卡

这个行业特有的问题

• 不是从 0 开始。你不缺内容，你缺的是把几十年攒下来的东西整理成 AI 能用的形式。所以第一步不是「让 AI 写东西」，而是「把资产搬进来」。
• 资料里有「对错」。工艺参数、公差、材质、认证——这些东西错一个小数点就是事故。内容行业写错一句是掉粉，制造行业写错一个数是掉单、甚至出事。所以必须有「待确认」这道闸。
• 要接内部系统。ERP、报价系统、图纸库都在内部，AI 要碰这些，就得通过连接器，而连接器的写操作必须有人把关。

第一步：导入既有资产（这一步价值最高）

别急着建 Agent。制造企业的第一周应该全部花在导入上，顺序是：先把散乱资料搬进系统，再加一道「待确认」的闸。三个入口：

1. 用「现有项目导入」把资料一次性搬进来

   在「AI 问答」页或项目管理里找到「现有项目导入」，页面标题是「现有项目导入」。左边卡片填项目名称（提示「已进行中项目的名称」）、项目描述（「一句话说明项目定位」），然后把产品目录 PDF、工艺文件、历史报价 Excel 拖进「既有资料」（提示「支持 txt/md/docx/pdf/xlsx/csv 等，单文件 ≤ 50MB；需先创建会话」）。如果之前和老客户的沟通要点散在聊天记录里，贴进「聊天记录」框。点「创建导入会话」，再点「上传到会话」。右边「AI 整理的项目上下文」会帮你归纳出项目背景 / 当前阶段 / 关键联系人 / 未决事项，确认没问题点「整理并完成建项」。

2. 用「知识库」把资料分成可检索的几层

   导入只是把文件放进来，要能被检索还得建知识库。建议建：产品库（产品型号、规格、材质、应用场景）、工艺与质量库（工艺流程、公差标准、检测方法、认证证书）、客户与报价库（客户名单、历史报价）。前两个可以放公司级并开共享下级（全厂通用）；「客户与报价库」务必放项目级、不要共享——报价成本是命根子。

3. 用「待确认知识清单」过一道闸（最关键）

   这是制造行业必用的一个功能。页面标题是「待确认知识清单」，顶部提示原文写着：「以下知识条目需人工确认后才会写入正式知识库并参与全局检索」。系统从你上传的资料里抽出的条目会先停在这里，状态是「待确认」，你（或者让技术工程师）逐条核对：工艺参数对不对、公差对不对、这是不是已经作废的旧版本。核对无误点 确认入库，状态变成「已入库」才真正进入检索范围。

Agent 配置

任务结构

连接器与边缘：制造行业绕不开的两个「物理接口」

这是制造行业和前两个行业最大的不同：AI 要碰真实系统、要碰真实文件。这两件事分别靠「连接器」和「边缘客户端」解决。

连接器（MCP）：AI 连接内部系统的插头

在「接入与执行 → 连接器」打开，页面标题是「连接器（MCP）」，分「连接器 / 审计」两个页签。点 注册连接器，填名称、类型、提供商、权限模式、配置、描述、数据范围、审核策略。类型有三类：通信与协同 / 开发与代码 / 数据与分析（你接 ERP、报价系统属于「数据与分析」）。

权限模式这一项要特别小心，它有三个值：

还有一个「审核策略」字段，你可以直接写上你的规矩，比如「所有发送操作需人工审核」——这就是那条通用提示里的例子。选「写需审核」时，AI 发起写操作后，你会看到结果提示「已送人工审核，待批准后执行」；这时候去「审计」页签，会看到这条记录的状态是「待审核」，批准后才变成「已执行」。

边缘客户端：本地图纸怎么进来

工程师电脑里的图纸、扫描件、本地文档，不需要你手动一个个传。装「本地边缘客户端」（第 07 章讲过怎么装），它在你电脑上跑一个小工具，自动扫描、上传。「接入与执行 → 边缘接入」页能看到：连接状态（已连接 / 未连接）、在线客户端数、客户端版本、累计上传文件数、WebSocket 端点和最近心跳。上传的文件有四种状态：已上传 / 处理中 / 已索引 / 失败。看到「失败」就点文件名查原因，通常是格式不支持或文件太大。

该盯什么指标

这个行业的 5 个坑

五、案例四：本地服务——AI 管前端，线下靠人

这是四个案例里能力边界最需要讲清楚的一个。本地服务（家政、保洁、装修、教培、维修……）的交付发生在线下：师傅要上门，老师要进教室，装修队要到现场。AI 不能替你去干活。所以你唯一正确的期待是——让 AI 把「获客 → 跟进 → 沉淀」这条前端链路管起来，把线下那部分的人解放出来。

示例公司档案卡

先划边界：AI 能做什么，不能做什么

这一节是本章最重要的教学点，请慢读。把这张表当成你和 AI 的「分工合同」：

Agent 配置

任务结构

人工节点怎么用：把「线下动作」放进系统

本地服务最有价值的用法，是把「需要打电话」「需要上门勘察」这类线下动作，做成一个个人工处理节点。这样它们就不会散落在你脑子里和微信里，而是变成有处理人、有期限、会催办的待办。

在「自动运营控制台 → 人工节点」点 新建节点，字段和本书第 09 章一致：

通道分三种：红-强制 / 黄-敏感 / 绿-例行。你的事大多走黄（敏感，需要确认）或红（强制，比如客户投诉）。建成之后，节点卡片上会显示「通道 / 自主级别 L{n} / SLA（秒）/ 处理人 / 描述」，处理时有四个按钮：确认完成、通知催促、升级处理、移动审批。人在外面跑的时候，用手机打开移动端审批页就能处理，页面上会显示「描述 / 通道 / 自主级别 L{n} / SLA(秒) / 处理人 / 已有回复」，底下两个按钮 拒绝 和 批准。

该盯什么指标

这个行业的 5 个坑

六、四个案例的横向总结

为什么偏偏是这四个行业？因为它们刚好落在两个坐标轴上，能把各种情况都覆盖到。第一个轴是「文本化程度」：内容媒体和咨询的交付物几乎全是文字，AI 能直接顶上；制造和本地服务的交付物是实物或现场服务，AI 只能当帮手。第二个轴是「是否依赖线下」：内容媒体和咨询全程在线，制造和本地服务都有一大块发生在物理世界。

把这两条轴交叉一下，你会得到四个象限：内容媒体是「高文本 + 全线上」，咨询是「高文本 + 半线下（要见客户）」，制造是「低文本 + 半线下」，本地服务是「低文本 + 全线下」。你的行业一定落在其中某一格或某两格之间——找到最接近的那一格，就知道该照哪个案例的力度用 AI：右上角放开用，左下角收着用，中间那两格「前端放手、后端把关」。这比记住任何一条具体配置都有用，因为你换个细分行业，坐标轴不变。

四个案例走完，把它们并排再看一次。这张表是本章最值得截图保存的一页。

什么行业适合先上 AI，什么行业要谨慎

这套系统不是「所有行业都一样好用」。你可以用下面四个问题快速判断，它们的权重从高到低。

从一个行业抄到另一个行业：什么能抄，什么不能抄

你如果做过一个行业的项目，想复制到另一个行业，下面这份清单能帮你少走弯路。

第一次上手：不管你选哪个行业，先做这五件事

四个案例的行业不同，但「第一次动手」的动作高度重合。如果你读完还在犹豫「从哪儿开始」，按下面这个顺序走，一周内能跑起来。

1. 把「生意的定义」写清楚，别急着建 Agent

   建项目时，「项目描述」和「项目目标」是两个真正会改变 AI 行为的字段（第 03 章讲过）。描述回答「这是个什么生意」，目标回答「做到什么程度算赢」。四个案例里没有一个是从「先建一堆 Agent」开始的，都是从「把话说明白」开始的。写不清就先别建，写清了再往下。

2. 先喂资料，再看产出

   不管哪个行业，第一周都该花在「把资料搬进知识库」上。内容是旧文与素材，咨询是方法论与脱敏案例，制造是产品目录与工艺文件，本地服务是完工照片与服务说明。资料越具体，AI 写出来的东西越像你的，而不是像路人。搬完记得去「RAG 检索」搜几个关键词自检。

3. 只建一个全能 Agent，跑通一件小事

   不要一上来就拆四个岗。建一个「什么都能干一点」的 Agent，让它先完成一件具体的小事——写一篇稿、整理一份资料、答一类客户问题。跑通之后你就知道它的脾气了，也才知道该往哪个方向拆。拆岗是「组织进化」按数据建议的，你确认才生效。

4. 把「对外的东西」全设成人工关

   发邮件、发布内容、给客户报价、承诺时效——这四类内容，不管哪个行业都要有一道人工审批。做法是把它们关进人工处理节点，自主级别设成 L3（强制人工审核），处理人写你自己。这不是不信任 AI，是这几个位置本来就该有人签字。

5. 一个月后只做一件事：看账本和复盘

   第一个月结束时，打开「计费明细」看花了多少、打开「项目账本」看收入支出、打开「经营驾驶舱」看任务完成率与预算消耗率。然后只问自己一个问题：这个月，哪一类活最占用我的时间？答案就是你下个月该交给 AI 的那件事。不要一次列十件，一个月推进一件，比什么都强。

七、本章小结与下一步

• 先找和你最像的一行，别四章全读。对照第一节的大表定位自己的行业，再精读那一个案例。四个案例的写法完全一样，跳读很快。
• Agent 起步一个就够，随业务再拆。组织进化会按数据给你增员建议，你确认才生效。第一天就建四个只会让你更慢。
• 每个行业的关键工序不同，AI 插进去的位置就不同。内容的命门是「核查」，咨询的命门是「隔离」，制造的命门是「参数」，本地服务的命门是「边界」。
• 对外的东西一律人工过。邮件、发布、报价、承诺、技术参数——不管哪个行业，这些环节都要有一道人工关。
• 知识库里「共享下级」是双向的。开了它，别的项目能查到；客户机密、报价成本、个人信息一律放项目级、不开共享。
• 指标抄不得。订阅数、询盘量、复购率是三种完全不同的生意，盯错指标等于没盯。
• 判断值不值得用，看四件事：交付物能否文本化、结果能否验证、是否需要证照、是否依赖线下。附录 C 有完整自检表。

到这里，四个行业的路都走完了。你会发现一个共同点：这套系统真正难的地方，从来不是「AI 会不会干活」，而是「你有没有想清楚要什么、有没有把规矩写下来、有没有在该点头的地方点头」。四个案例里，翻车的原因几乎全在后者。

下一章是全书最实用的一章：100 个问题 FAQ。上面这些案例里你可能会冒出的疑问——「预算设多少合适」「Agent 不干活怎么办」「知识库检索不到东西怎么修」——都会在那里集中回答。

附录 A · 分行业生长模板表

这张表给你十个行业的「生长路线」：起步时必须建什么，成长期、规模化期再加什么。用法是——找到和你最像的一行，只照抄「早期必建」那一列，后面的等业务推着你走。

附录 B · 四案例的 Agent 与任务卡清单（可照抄）

这张表把四个案例里的 Agent 和任务卡汇总在一起，共 30 行。「技能」一列指你在智能体中心给这个 Agent 装配的技能方向（系统有技能库，可按项目或组织级装配）；引擎一列，写「循环执行」的适合复杂 / 长时任务，写「Agent 智能体」的适合信息整合与快速任务。

附录 C · 判断表：我的行业适不适合用这套系统

下面 15 个问题，请你诚实地打勾。每题按「是 = 2 分 / 部分 = 1 分 / 否 = 0 分」，满分 30 分。不要为了拿高分而勾「是」——这张表是给你自己看的，勾错了只会害你。

第一组：交付物形态（文本化程度）

• 我生意的主要交付物，本质是文字、数据、方案或代码（而不是实物、现场施工）。
• 我日常有大量重复性的文字工作（写文案、写邮件、整资料、做报表、答客户问题）。
• 我的资料、案例、话术可以整理成文档放进知识库。
• 我的产品 / 服务说明不太依赖现场演示，写清楚就能让客户理解。

第二组：验证成本（错了多快能发现）

• AI 写的东西如果错了，我能很快看出来（半小时内、看一遍就能发现）。
• 我的业务允许「先出草稿、再人工修」这种工作方式。
• 我的行业不需要执业证照，或虽然有证照但对外内容不涉及受监管承诺。
• 错了之后的代价是可挽回的（改稿、道歉、重做），不至于触犯法律或出安全事故。

第三组：业务节奏与获客

• 我有持续的获客需求（要找新客户，而不只服务几个老客户）。
• 我的获客有一部分可以在线上完成（内容、邮件、问答页、搜索）。
• 我每天 / 每周有固定的重复动作，值得交给系统自动跑。
• 我愿意花时间把规矩和资料写下来（写提示词、整理知识库），而不只是想要一个「点一下就好」的按钮。

第四组：组织与预算

• 我的团队很小（1–10 人），缺人但缺的不是「再加一个打杂的」，而是缺能持续产出的产能。
• 我能接受每月几百元量级的 AI 运行成本（起步期），并愿意先用小预算试水。
• 我愿意每天花 15–30 分钟看产出、做审批、改提示词，而不是建完就不管。

怎么读你的分数

附录 D · 跨行业通用任务卡 20 条（拿来就用）

这 20 条任务，不管你做什么行业都能用。在「任务管理 → 新建任务」里照抄即可。「引擎」一列已经给了建议，「权重」按你的实际情况微调——越关键、越耗时的，权重调大。