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3一个能查资料、写材料的AI助手，交付后却被客户评价“没法用”；一家企业服务公司，把专家经验封装成技能，让AI参与取数、选品和导购。AI已经能做很多事，怎样才能完成一整项工作，让企业持续用下去？
本期收录HICOOL 2026全球创业者峰会人工智能分论坛的七场嘉宾分享。李建忠从十个命题讨论Agent产品设计；焦佳敏关注普通人如何从获得信息走向获得能力；赵充、刘松分别分享AI营销员工与多智能体协作；付强把问题带入要求精确、实时的工业现场；申悦和叶林则从企业项目出发，讲清任务、上下文、运营机制与业务结果之间的关系。
从做工具到交付结果，从个人使用到组织协作，这七场分享既谈技术变化，也谈具体的业务选择：哪些经验值得封装成技能，为什么文档多不等于AI有知识，以及一个Agent上线以后，谁来负责它长期运行。
分享嘉宾
李建忠：奇点智能研究院院长、CSDN高级副总裁
焦佳敏：学习强国AI频道策划人
赵充：像素绽放创始人兼CEO
刘松：PingCAP 平凯星辰副总裁
付强：光合泰智创始人兼CEO
申悦：北京悦览杉合科技有限公司创始人兼CEO
叶林：零一数科联合创始人兼COO、AI业务负责人
🎯 适合谁听？
本期适合正在寻找AI应用场景的创业者与产品负责人，希望把Agent接入真实工作流的企业管理者、技术团队和FDE，以及关心营销、零售、工业等行业怎样使用AI的听众。如果你已经做出了一个能演示的工具，接下来想弄清客户为什么不用、团队怎样协作、上线以后由谁持续负责，这期能提供不同环节的一线经验。
📌 时间线
李建忠｜AI产品要交付结果
00:16｜十个命题：互联网的连接逻辑，为什么不能直接套进AI？
02:24｜从提供工具到交付结果，产品经理要重新设计什么？
05:48｜当Agent成为交互入口，软件应该为谁设计？
焦佳敏｜让人知道AI，也让人用得上AI
16:05｜从信息普惠到能力普惠，公共平台下一步做什么？
22:36｜理解、使用、判断、协同：普通人需要哪些AI能力？
赵充｜从卖工具到交付AI员工
27:32｜同时经营AI产品和广告公司，他怎样选择商业场景？
31:53｜“小方同学”：行业经验和数据怎样变成营销方案？
刘松｜给多Agent搭一间办公室
35:08｜数字员工怎样协作，人还需要做哪些关键判断？
39:38｜让Agent持续工作，需要怎样的上下文、权限与验收？
付强｜工业世界经不起AI幻觉
43:39｜让AI懂物理：从仿真走向工业现场的实时控制
申悦｜Agent上线之后，工作为什么还没跑通？
50:35｜AI能力已经很强，为什么还进不了真实业务现场？
53:48｜写材料之前还有哪些工作？一句需求背后的完整任务
59:58｜任务、上下文、运营：FDE要补上企业落地的三个断点
叶林｜把业务专家的经验变成企业资产
01:03:15｜28个FDE怎样带着运营团队，把专家经验封装成Skill？
01:10:01｜叶林的三年实践：从内部提效到外部创收
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【制作】
文字编辑：李灏
音频剪混：小威
设计师：南婉
【相关】
本期Shownotes由Codex辅助整理。
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【本期提到的名词与资源清单】
【Agent】能够围绕目标规划步骤、调用工具并执行任务的智能体。
【上下文工程（Context Engineering）】把任务背景、知识、记忆和工具等信息组织成AI完成当前任务所需的上下文。
【Harness】围绕模型搭建的工具调用、执行反馈和评估等运行机制，用来支持Agent完成任务。
【MCP（Model Context Protocol）】让AI应用以统一方式连接外部工具与数据源的协议。
【多智能体协作】多个Agent围绕共同任务分工、交换信息并协同执行的工作方式。
【FDE（Forward Deployed Engineer）】深入客户业务现场，将AI能力接入真实工作，并推动交付、验收和持续迭代的工程角色。
【物理AI（Physical AI）】结合物理规律、数据与模型，在物理环境中进行感知、预测或控制的AI技术方向。
【数字员工】承担具体岗位任务的AI工作角色，可以由单个Agent或多个Agent协同实现。
【Skill】把特定任务的操作方法、领域经验及所需资源组织成Agent可以调用和执行的技能。
【AI Native】从组织、产品或流程设计之初就把AI作为核心能力，而非后续附加工具。