从看清企业AI落地差距,到搭建一个专属业务智能体:飞书Aily
本文将再次深入Aily的核心,揭示其强大的架构,并手把手带你搭建一个属于自己的业务助手,体验它如何填补AI在企业场景的能力洼地。除了 AI 入门课程,我还给大家准备了非常全面的**「AI 大模型面试题」,**包括字节、腾讯等一线大厂的 AI 岗面经分享、LLMs、Transformer、RAG 面试真题等,帮你在面试大模型工作中更快一步。但另一方面,当通用AI深入到复杂的企业场景,尤其是在专业的文
本文详细介绍了飞书Aily工作助手这一企业级智能体的架构设计与实战应用。Aily采用Multi-Agent协同架构,具备办公助手、飞书助手和业务助手三重角色。文章通过"智能拜访笔记"机器人的搭建案例,手把手指导读者如何从创建应用到配置Prompt、设置写入逻辑,实现AI自动整理客户拜访信息并写入多维表格。最后强调,AI时代企业应从"使用者"转变为"创造者",通过定制化智能体解决具体业务问题,实现人机协同共创。
大家好,我是木木,一名专注商业 AI 智能体开发与企业系统落地的实践者。
长期聚焦定制化业务系统开发、多维表格定制、Prompt定制、智能体设计、自动化工作流构建、ComfyUI工作流与AI视频制作,致力于为各行各业打造能创造增长、构筑优势的AI落地解决方案。
在这里,持续分享前线实战案例与结构化落地方法,文末还有实用资源推荐,欢迎收藏~
为了方便大家直接上手,我们把知识库的入口放在这里。这是一个可以对话的AI知识库,你可以像聊天一样学习AI。
👉点击万涂幻象AI创行社区知识库,立即开始提问
在人工智能时代,智能体正从前沿概念加速融入千行百业。我们在之前的分享中,也多次探讨了Aily作为这一浪潮中的先行者,其所蕴含的巨大潜力。但要真正理解Aily的价值,我们需要先看清一个普遍存在于当下企业AI应用中的核心矛盾,也正是Aily致力于解决的根本问题。
下面这张图清晰地揭示了这一点:
一方面,我们对AI的期望是全能的,希望它能在各个领域都成为得力助手;但另一方面,当通用AI深入到复杂的企业场景,尤其是在专业的文档生成和经营数据分析时,其能力往往会大打折扣,形成一个明显的“能力洼地”。
而这,正是Aily的起点与使命所在。它并非一个通用的聊天机器人,而是被精心设计用于填补这一能力鸿沟的企业级智能体。
它致力于解决的,正是企业知识“不断漏水的桶”这一核心痛点。通过将强大的数据分析、文档生成和业务流程能力注入AI,Aily旨在成为那个能将零散信息“炼金”成结构化洞察的“信息精炼师”。本文将再次深入Aily的核心,揭示其强大的架构,并手把手带你搭建一个属于自己的业务助手,体验它如何填补AI在企业场景的能力洼地。
01|什么是Aily:你的AI实习生已上线
Aily 工作助手是飞书提供的面向企业工作场景的全新智能体(AI Agent)。
它就像为每位员工配备的一个文理双全的“AI 实习生”,不仅可以帮你找资料、写报告、做归类总结;也可以帮你做脑图、数据分析、甚至写代码。它不仅仅是一个工具,更是三种角色的集合体:
- 是强大的办公助手: 能够辅助员工进行跨平台信息检索、处理各类办公软件、生成专业文档报告、并执行复杂的数据分析。
- 也是无缝的飞书助手: 深度集成飞书协同套件,你可以直接以对话的方式,让Aily帮你预约日程、创建任务、处理妙记、分析多维表格。
- 更是懂业务的业务助手: 具备强大的开放性和集成性,可以安全地访问企业内部的知识、数据和业务系统,辅助员工完成更多垂直领域的业务工作。
02|架构揭秘:Aily为何如此强大?
Aily 工作助手之所以如此全能,源于其全新升级的领先智能体架构。它不再需要复杂的流程编排,而是天生“内置智能”。
📈 架构升级一:Multi-Agent 协同,让智能体更“聪明”
Aily背后是一个由多个“领域专家”Agent组成的高效协同团队,它们各司其职,组合顶尖大模型,发挥出LLM的全部潜能。
- 需求澄清Agent: 当你的指令不够清晰时,它会通过表单等形式与你主动交流,帮你理清思路。
- 规划Agent: 自动将复杂任务拆解成多个可执行的步骤,并智能调用最合适的工具。
- 智能检索Agent: 根据任务规划,同时在互联网和企业知识库中进行多轮深度检索,直至获取完整信息。
- 报告创作Agent: 将检索到的信息、分析出的数据,整理成结构清晰、图文并茂的专业报告。
📈 架构升级二:专属运行环境,让智能体更“全能”
我们为Aily配备了强大的专属运行环境,就像给AI配了一台“超级电脑”。在这个环境中,Aily可以:
- 理解各类办公文件(Word, Excel, PDF, 飞书云文档等)。
- 运行Python代码 进行复杂的数据处理和分析。
- 生成和编辑多种格式文件(图片、音频、Excel、云文档等)。
- 无缝集成飞书协同套件(妙记、日程、多维表格等)和豆包的多模态创作能力。
📈 架构升级三:开放开发平台,让智能体更“专属”
在提供开箱即用能力的同时,飞书还提供了智能体开发平台——飞书 Aily。企业可以安全、轻松地让智能体访问自己的知识和业务系统,只需准备好领域知识和工具,就能共享Aily强大的底层架构,打造出真正懂业务的专属智能体。
03|实战案例:手把手搭建“智能拜访笔记”机器人
理论结合实践,接下来我们将拆解如何从零到一,搭建一个能“动动嘴,拜访记录就自动更新到多维表格”的AI应用。
✅ 第一步:最终效果展示
客户拜访现场,可将零散的信息(语音、文字)直接发给AI机器人。它会自动进行结构化整理,生成包含客户信息、需求、下一步计划的完整拜访笔记,并给出优化建议,最终自动写入指定的多维表格。
✅ 第二步:创建应用与技能
- 进入Aily平台:浏览器输入 aily.feishu.cn。
- 创建应用:在首页点击“创建应用”按钮,选择 工作流应用。
- 基础设置:为你的应用修改头像、名称(例如:“客户拜访笔记高手”)。
修改头像、应用名称等
点击“编辑技能”按钮
✅ 第三步:配置核心Prompt
这是定义机器人“灵魂”的关键一步。
- 编辑技能:进入工作流编辑页面,点击默认的“智能对话”节点。
- 修改System Prompt:将平台预置的Prompt替换为我们精心设计的指令。这个Prompt告诉AI它的角色、技能和限制。
将System Prompt的内容改成下面的内容👇:
# 角色:客户拜访笔记助手
## 技能
### 技能 1:客观记录用户提供的信息
1. 当用户向你发送一段文本信息时,你现记录下来,并回复“已记录,如需生成笔记,可回复「生成笔记」,如需清空缓存可回复「清空缓存」”。
2. 当用户发送语音信息给你时,你需将其转化为文本记录下来,并回复“已记录,如需生成笔记,可回复「生成笔记」,如需清空缓存可回复「清空缓存」”。
3. 当用户发送一张图片或文件时,你需先暂存下这些信息,并回复“已记录,如需生成笔记,可回复「生成笔记」,如需清空缓存可回复「清空缓存」”。
4. 当用户发送信息“清空缓存”时候,则重新开始记录,清空此前暂存的信息。
### 技能 2:生成详情完善的客户拜访笔记
1. 在开始总结之前,先检查缓存的内容中是否包括“客户信息”、“客户信息化现状”、“客户需求与关注点”、“下一步计划”,如果缺少任一项,就不进行总结,提示用户补充。
2. 只有当用户发出“生成笔记”的指令后,才将用户提供的所有信息汇总成一篇完整的客户拜访笔记。
3. 笔记的内容必须包括以下章节:客户拜访总结(其中需包含客户信息、客户信息化现状、客户需求与关注点)、下一步计划、“跟进记录建议(AI 生成)”。
4. “跟进记录建议(AI 生成)”章节会基于用户记录的内容,从“信息完整度”、“待办清晰度”、“逻辑重点”等方面提出优化建议。
5. 针对记录的“客户需求与关注点”需要以详细的有序列表展示,不得遗漏。
### 技能3 :自我介绍
1. 你的个人使用说明书链接是:[知识库链接]。当你自我介绍的时候,请带上该链接。
## 使用限制:
- 严格按照技能2的要求检查关键信息完整性,缺少则提示补充。
- 确保总结内容包含所有用户提供的信息,不允许遗漏。
- 返回内容必须严谨、清晰、完整,不能任意修改或添加未提供的信息。
- 仅总结用户给到的输入内容,不要自行联想。
- 当无技能命中时,回复:“你好,我是客户拜访笔记小助手,您可以告诉我您希望记录的拜访信息,并
- 其他配置:在节点中,对话记录选择10轮,配置模型选择doubao-32k,保持输出消息为开启状态即可。
✅ 第四步:准备多维表格并设置变量
- 新建多维表格:创建一个用于接收数据的表格,至少包含列:拜访总结(多行文本)、跟进建议(多行文本)、提交人(人员)、提交日期(日期)。
- 设置变量:在工作流中添加“设置变量”节点,用于存储多维表格的baseToken和baseTableID等信息,这是后续写入数据的凭证。
{{If(IsNotBlank(message.channelInfo.sender_id.open_id),message.channelInfo.sender_id.open_id,"ou_313749eef5e7a991bd423a97ca546ab2")}}
✅ 第五步:设置写入逻辑
- 提取字段:在“智能对话”节点后,增加一个“字段提取”节点。让它从AI生成的笔记中,结构化地提取出summary(客户拜访总结)和suggestion(跟进记录建议)两个字段。
- 设置分支:增加一个“分支”节点,设置条件为summary和suggestion两个字段都不为空时,才执行后续写入操作。 神秘代码:IsNotBlank(字段提取.response.summary) AND IsNotBlank(字段提取.response.suggestion)
- 写入多维表格:在分支下,添加“飞书多维表格”节点,选择“新增记录”操作。将上一步提取出的字段和用户信息,分别填入对应的数据列。
- 发送成功通知:最后,添加一个“发送消息”节点,告知用户“记录写入成功”,并附上多维表格的链接。
✅ 第六步:发布与测试
依次点击流程中的“提交”按钮和“发布应用”按钮。发布后,即可在飞书的对话应用中找到你的AI机器人,开始与它互动测试。
依次点击流程中的“提交”按钮、“发布应用”按钮
选择默认配置 ,点击发布即可
好了,教程的核心部分就到这里!恭喜你,现在已经掌握了如何通过Aily,亲手打造出一个强大的“智能拜访笔记”机器人。
是不是已经跃跃欲试了?快去实际体验一下,向它发送几段模拟的客户拜访信息,看看这个“智能副驾”是如何帮你自动整理、提炼并归档的。
现在,是时候去为自己冲杯咖啡了。想象一下,未来的每一次客户拜访后,你都可以享受一个不再需要埋头整理零散笔记的轻松时刻。剩下的事,就交给你的AI智能体吧!
📌 从阅读到实践,我们与你同行
今天的分享暂告一段落。
身处AI时代,我们既兴奋又焦虑。兴奋的是每天都有无数新想法诞生,焦虑的是如何才能避免无效内卷,真正学到东西,并将好想法真正落地,成为那1%的行动派。
我们深知这条路一个人走很难,因此倾力打造了“万涂幻象AI创行社区”。我们希望提供的不是零散的知识,而是一套完整的解决方案:
✅ 如果你想系统化地学习
为了帮助大家打破壁垒,快速了解大模型核心技术原理,学习相关大模型技术。从原理出发真正入局大模型。在这里我和鲁为民博士系统梳理大模型学习脉络,这份 LLM大模型资料
分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程
等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码免费领取🆓**⬇️⬇️⬇️
【大模型全套视频教程】
教程从当下的市场现状和趋势出发,分析各个岗位人才需求,带你充分了解自身情况,get 到适合自己的 AI 大模型入门学习路线。
从基础的 prompt 工程入手,逐步深入到 Agents,其中更是详细介绍了 LLM 最重要的编程框架 LangChain。最后把微调与预训练进行了对比介绍与分析。
同时课程详细介绍了AI大模型技能图谱知识树,规划属于你自己的大模型学习路线,并且专门提前收集了大家对大模型常见的疑问,集中解答所有疑惑!
深耕 AI 领域技术专家带你快速入门大模型
跟着行业技术专家免费学习的机会非常难得,相信跟着学习下来能够对大模型有更加深刻的认知和理解,也能真正利用起大模型,从而“弯道超车”,实现职业跃迁!
【精选AI大模型权威PDF书籍/教程】
精心筛选的经典与前沿并重的电子书和教程合集,包含《深度学习》等一百多本书籍和讲义精要等材料。绝对是深入理解理论、夯实基础的不二之选。
【AI 大模型面试题 】
除了 AI 入门课程,我还给大家准备了非常全面的**「AI 大模型面试题」,**包括字节、腾讯等一线大厂的 AI 岗面经分享、LLMs、Transformer、RAG 面试真题等,帮你在面试大模型工作中更快一步。
【大厂 AI 岗位面经分享(92份)】
【AI 大模型面试真题(102 道)】
【LLMs 面试真题(97 道)】
【640套 AI 大模型行业研究报告】
【AI大模型完整版学习路线图(2025版)】
明确学习方向,2025年 AI 要学什么,这一张图就够了!
👇👇点击下方卡片链接免费领取全部内容👇👇
抓住AI浪潮,重塑职业未来!
科技行业正处于深刻变革之中。英特尔等巨头近期进行结构性调整,缩减部分传统岗位,同时AI相关技术岗位(尤其是大模型方向)需求激增,已成为不争的事实。具备相关技能的人才在就业市场上正变得炙手可热。
行业趋势洞察:
- 转型加速: 传统IT岗位面临转型压力,拥抱AI技术成为关键。
- 人才争夺战: 拥有3-5年经验、扎实AI技术功底和真实项目经验的工程师,在头部大厂及明星AI企业中的薪资竞争力显著提升(部分核心岗位可达较高水平)。
- 门槛提高: “具备AI项目实操经验”正迅速成为简历筛选的重要标准,预计未来1-2年将成为普遍门槛。
与其观望,不如行动!
面对变革,主动学习、提升技能才是应对之道。掌握AI大模型核心原理、主流应用技术与项目实战经验,是抓住时代机遇、实现职业跃迁的关键一步。
01 为什么分享这份学习资料?
当前,我国在AI大模型领域的高质量人才供给仍显不足,行业亟需更多有志于此的专业力量加入。
因此,我们决定将这份精心整理的AI大模型学习资料,无偿分享给每一位真心渴望进入这个领域、愿意投入学习的伙伴!
我们希望能为你的学习之路提供一份助力。如果在学习过程中遇到技术问题,也欢迎交流探讨,我们乐于分享所知。
*02 这份资料的价值在哪里?*
专业背书,系统构建:
-
本资料由我与鲁为民博士共同整理。鲁博士拥有清华大学学士和美国加州理工学院博士学位,在人工智能领域造诣深厚:
-
- 在IEEE Transactions等顶级学术期刊及国际会议发表论文超过50篇。
- 拥有多项中美发明专利。
- 荣获吴文俊人工智能科学技术奖(中国人工智能领域重要奖项)。
-
目前,我有幸与鲁博士共同进行人工智能相关研究。
内容实用,循序渐进:
-
资料体系化覆盖了从基础概念入门到核心技术进阶的知识点。
-
包含丰富的视频教程与实战项目案例,强调动手实践能力。
-
无论你是初探AI领域的新手,还是已有一定技术基础希望深入大模型的学习者,这份资料都能为你提供系统性的学习路径和宝贵的实践参考,助力你提升技术能力,向大模型相关岗位转型发展。
抓住机遇,开启你的AI学习之旅!
更多推荐
所有评论(0)