吻路 AI 落地咨询沟通
会议纪要
会议概述
本次会议由 tutu 主持，向吻路团队的孔纵鹏部长、杨伟部长介绍蜜蜂时代 Openclaw AI 工作平台的能力，以及蜜蜂时代为吻路提供的咨询服务内容。会议通过工具演示、概念讲解、案例分享等方式，围绕 AI 在企业工作流中的应用、分身机制、咨询服务体系等核心议题展开讨论。
一、Openclaw 平台介绍
tutu 介绍了 Openclaw 作为 AI 工作平台的核心特点，以及与飞书云端版本的差异。
■ 1.1 与飞书云端版本的主要差异
- 部署方式：Openclaw 支持本地化部署，飞书云端版仅运行在云端；
- 数据安全：本地化部署可避免数据在网络传输过程中的安全风险，知识库可对接企业内部数据；
- 性能与响应：本地化部署在响应速度、并发处理等方面更稳定；
- 可造性：本地化部署后，知识库和工作流的扩展能力更强。
■ 1.2 与飞书的协同方式
飞书可作为人与 Openclaw 交互的通道——通过飞书的对话界面向 Openclaw 发送指令，Openclaw 在本地或远程电脑上完成具体任务，适合远程办公场景。
二、分身机制：老板分身与业务分身的区分
会议中重点澄清了两类分身的不同定位，以及各自的训练方式和使用场景。
■ 2.1 老板分身
- 定位：模拟老板的决策风格、性格特点、战略视野；
- 服务对象：企业全体员工；
- 核心能力：辅助员工在与老板沟通前完成方案预审、风险识别、思路对齐，提升协作效率；
- 训练机制：分 L1 / L2 / L3 三个层级递进。L1 是基础分身（回答几个关键问题即可上线）；L2 / L3 通过老板本人持续喂养逐步深化；
- 训练资料：可包括会议讲话纪要、文章、视频、书籍等能体现老板风格的资料，资料越丰富分身越接近本人。
■ 2.2 业务分身 / 岗位分身
- 定位：处理具体业务流程的执行型分身；
- 服务对象：特定岗位或业务线的员工；
- 核心能力：执行 skill 任务，如简历评估、内容生产、客户分析等；
- 配置方式：对接业务知识库，搭载相应 skill，可根据业务调整持续迭代。
■ 2.3 两类分身的本质区别
三、Openclaw 工具能力演示
■ 3.1 Skill 的创建演示：简历评估项目
tutu 以吻路自己的「简历评估」项目为例，演示了用 Openclaw 创建一个完整 skill 的过程：
- 通过自然语言对话，让 Openclaw 理解项目目标（学生简历与央国企岗位匹配、三档差距分析、成长路径推荐）；
- 提供评估报告模板，Openclaw 自动理解并复用样式；
- 生成可执行 skill，后续可通过自然语言命令调用；
- 演示了上传一份学生简历后，skill 自动完成画像抽取、能力评分、岗位匹配、差距分析、补差建议的全过程；
- 输出格式可选（飞书文档、HTML、PDF 等），并可根据反馈对 skill 本身进行修改。
■ 3.2 工具灵活性演示：视频处理工作流
tutu 演示了用 Openclaw 处理视频的工作流：输入一段 23 分钟的录屏视频，Openclaw 完成无声段落剪除、字幕添加、模型识别准确率优化、加速、删帧等一系列操作，全程通过自然语言对话完成，无需切换第三方软件。
该演示展示了 Openclaw 的几个关键特性：
- 调用多个底层工具完成复合任务，无需用户手动切换；
- 具备自我反思与迭代能力（如自主识别字幕模型不准确，主动建议下次默认使用更高准确率模型）；
- 灵活响应用户的临时调整需求（加速、删帧、修改格式等）。
■ 3.3 与第二大脑的对接
Openclaw 可与吻路现有的第二大脑知识库直接对接。本地化部署后，这种对接的速度和稳定性会显著提升。
四、咨询服务内容
tutu 介绍了咨询服务的整体框架，包括三条服务线和配套的本地化部署。
| 服务类别 | 频次 | 内容说明 |
|---|---|---|
| 战略咨询 | 6 次 / 年 | 由周品（品总）主导，从企业整体战略层面分析 AI 介入方向、节奏与资源配置。其中 4 次线下，2 次线上。 |
| 业务咨询 | 10 次 / 年 | 由 tutu 主导，每月一次。每次对接吻路核心业务人员，梳理一条具体业务流程，设计人机协作工作流，落地一条 skill 或工作流，并跟进使用情况。 |
| 工程能力培养课 | 20 次 / 年 | 由工程团队主导，教企业人员掌握 AI 辅助编程、API 接入、自动化系统搭建。可视吻路实际情况决定是否开启。 |
| 第二大脑本地化 | 赠送 | 作为老客户福利，蜜蜂时代为吻路免费完成第二大脑本地化部署（市价约 10 万），便于知识库对接和数据安全保障。 |
■ 服务保障
- 课程之外配套答疑机器人，7×24 小时基础答疑；
- 复杂问题由人工咨询师在 4 小时内回复；
- 全年陪跑，而非单次培训。
五、关键议题讨论
会议中，孔部长与杨部长围绕 AI 落地的具体疑问与 tutu 进行了深入交流，以下逐项记录。
■ 5.1 关于全员 AI 基础能力建设
孔部长：在企业里推行 AI 工具，需要先给全员做 AI 基础培训。
tutu：蜜蜂时代的咨询服务正是基于这个判断设计的——不是单次培训，而是全年陪跑、手把手教。同时配备答疑机器人（基础问题秒级响应）和人工咨询师（复杂问题 4 小时内回复），覆盖学习与使用的全过程。
■ 5.2 关于本地化部署
孔部长：本地化部署需要什么样的设备？成本如何？并发响应是否有影响？云端部署与本地化的本质区别是什么？
tutu：大模型本身不需要本地化（普通企业本地化大模型成本过高，效果也有限），本地化的是知识库、工作流和分身配置。这部分对设备要求不高，普通办公电脑可以承载。本地化部署与云端部署的本质区别在于三点：数据安全（避免传输过程中的敏感信息泄露）、对接能力（可直接对接企业内部的多个知识库与系统）、响应稳定性。
关于本地化的范围与设备配置，会后与工程团队对接后，补充更准确的说明：
- 本地化指第二大脑（知识库与工作流）的本地化部署，不做大模型本地化；
- 对设备要求并非「普通办公电脑即可」——需要配置稍好一点的机器，预算约 2 万元人民币左右。
■ 5.3 关于行业专属大模型
孔部长：不同行业是否应该使用专属模型？比如教育版模型是否会比通用模型更适合吻路？
tutu：所谓「行业专属模型」，底层仍是通用大模型，差异主要在「知识库校准」层面——给模型对接行业知识库后，模型会向该行业的回答倾斜。在本地化部署的体系下（包括工作平台与第二大脑），可以灵活切换不同大模型作为后端，根据具体需求选择。教育行业的专属能力主要通过知识库构建实现，而不是绑定某个特定模型。
同时，如果市面上确实存在提供 API 接口的第三方行业专业模型，也支持对接。模型的选择是企业可以自主决定的——不是「必须用通用模型」，也不是「必须用行业模型」，按实际场景灵活组合即可。
■ 5.4 关于工作流标准的界定
孔部长：AI 在工作流中执行任务时，需要恒定的标准。这个标准由谁来界定？比如王总自己发的 50 条短视频只符合王总的标准，但不一定符合平台和市场的标准。
tutu：标准由三方动态形成。第一，吻路的业务人员定义「我们想要的样子」（基于企业自身风格、目标客群和历史经验）；第二，蜜蜂时代咨询师配合，把业务标准翻译成 AI 可执行的工作流；第三，平台和市场数据反向校准（账号诊断、竞品分析、数据反馈），不断调整。第一周即可形成初版，持续迭代——这是动态标准，不是一次性的死标准。
■ 5.5 关于老板分身的功能边界
孔部长：老板分身到底服务于谁？能否进行具体决策？比如 10 万的投流预算，分身能批吗？
tutu：老板分身服务于企业全体员工。它的核心价值不是替代老板做决策，而是：
- 帮员工在与老板正式沟通前完成方案预审，识别潜在问题；
- 通过类老板风格的反问，启发员工思考方案的盲点（成本、风险、价值等）；
- 缩短员工与老板的反复确认次数，节省双方时间。
最终的决策权仍在老板本人。分身可以提供分析与建议，但拍板由人完成。
■ 5.6 关于业务理解偏差（杨部长测试反馈）
杨部长：测试老板分身时发现分身存在业务理解偏差——例如把电商概念中「人货场」的「人」理解为团队成员，而非用户。
tutu：这个偏差不是分身的能力问题，而是工具的使用范围问题。老板分身的训练目标是模拟决策风格，不是理解具体业务概念。业务相关的细节理解，需要由「业务分身」配合 skill 和业务知识库共同完成，这是两个不同的分身。
■ 5.7 关于业务分身如何理解业务
杨部长：如果业务分身没有 skill，它如何理解我们下面的业务？
tutu：业务分身底层对接的是大模型，因此具备基础的语言理解能力。但具体的业务理解需要三个层面叠加：基础大模型的通用能力、对接业务知识库带来的领域知识、专属 skill 带来的执行能力。咨询服务的核心工作之一，就是帮助企业把每一条业务流程拆解，设计对应的 skill 和知识库结构，让业务分身逐步成熟。
■ 5.8 关于 Openclaw 咨询与简易飞书云端 AI 工具（如 39.9 元版本）的本质差别
孔部长：如果用 39.9 元的飞书云端版本，定义一个王总分身，持续给它喂养王总的会议纪要、短视频文案等资料，最终生成的结果会不会与 Openclaw 一致？
tutu：不会一致。关键差别有五个层面：
- 记忆机制：云端轻量版的记忆空间有限，无法承载企业级规模的知识。Openclaw 采用专家抽象方法，把记忆分为长、中、短期分层管理，避免每次问答都全量检索；
- 训练方法：云端轻量版是被动喂养（发什么记什么）。Openclaw 老板分身有 L1 / L2 / L3 系统训练方法，从基础上线到深度逼近本人，有完整的成长路径；
- 知识库对接：本地化的 Openclaw 可以直接对接第二大脑等企业知识库，实现知识与分身能力的协同；
- 安全性：云端轻量版在多人共享对话时可能泄露敏感信息，本地化部署可做数据隔离；
- 咨询陪跑：Openclaw 咨询服务不只交付工具，而是一整套企业 AI 能力建设的方法体系——这是「让企业内部长出 AI 能力」，与「买一个工具自己用」是本质不同的事情。
六、客户使用案例
tutu 分享了一个金融领域大 V 客户的使用反馈，该客户以视频号中视频内容为主要业务形式，使用蜜蜂时代分身服务后：
- 第二大脑解决了 85% 的客户咨询问题；
- AI 帮助完成 70% – 80% 的短视频文案写作。
七、AI 在企业工作流中的应用理念
会议中 tutu 阐述了 AI 落地的整体方法论。
■ 7.1 AI 时代的本质变化
过去使用大模型主要是「提问获取答案」——AI 给方法，人执行。今年的本质变化在于 AI 可以「伸出手来」自己完成完整任务——不仅给方法，还能调用工具、生成文档、发送结果。
■ 7.2 人机协作的设计原则
- AI 不替代人，而是融入工作流，人机协作；
- 重复性工作交给 AI，关键决策点由人把控；
- AI 工作流要保留人的判断节点，而不是追求完全自动化。
—— 纪要整理完毕 ——
蜜蜂时代 BEEBEE AI · 吻路国际教育科技集团
本纪要整理于 2026 年 5 月 13 日会议