2026 年 7 月 4 日至 5 日 | 上海 · 外滩 FTC
2026 年 7 月 4 日至 5 日，由 MindsLeap 心智悦动发起的「AI 实战：AI 数字员工实战坊」在上海外滩 FTC 举行。现场既有企业家 AI 俱乐部成员，也有专门报名参与本次活动的企业经营者、投资人、内容增长负责人、AI 技术交付者和组织管理者。大家围绕“一人的营销团队”“企业家第二大脑”“第一个数字员工”“AI 数字员工团队搭建”“真实业务 Demo 展示”等议题，完成了一场从业务场景拆解到现场动手搭建的深度实战。
这次工作坊把问题推进到更实操的一层：企业家如何定义一个可以上岗的数字员工，如何把多个数字员工组织成团队，并让它们进入市场、销售、投研、招聘、知识管理等真实业务链路。
现场形成的一个共识是：
企业 AI 落地的关键，正在从单点工具使用，转向岗位设计、工作流资产和数字员工团队建设。
从一人营销团队开始：Lincoln 拆解 AI 营销数字员工团队
实战坊的开场，由 MindsLeap CEO Lincoln 分享「用 AI 打造一人的营销团队」。他选择“营销团队”作为第一个样板，是因为营销天然连接市场洞察、内容生产、渠道发布、用户反馈和复盘迭代，既高频发生，又足够依赖企业自己的品牌资产和业务判断。
Lincoln 提出的“一人的营销团队”，更接近一个人带着一支 AI 数字员工团队工作：人负责目标、判断、品牌和关系，AI 数字员工负责高频、可复现、跨工具的执行链路。
在这个框架下，营销工作可以被拆成一组可协作的数字员工角色：
- 市场情报员：持续监测竞品、行业趋势、AI 搜索问答、平台热点和用户反馈，输出市场周报
- 内容策划员：把品牌资料、活动素材、专家观点和案例沉淀为可发布的内容包
- 短视频制作员：从长素材中识别亮点，生成选题、脚本、字幕、标题、封面和剪辑 Brief
- 渠道发布员：把同一份内容适配官网、公众号、小红书、视频号、邮件、社群等不同渠道
- 复盘分析员：回收内容表现和用户反馈，把错误、优秀案例和新模板写回 Skill
这部分分享把“数字员工团队”讲得非常具体。营销不再只是一堆零散任务，而是一条可以被拆解、编排、验收和复盘的工作流：从市场研究到 Campaign 策略，从内容资产库到短视频流水线，从多平台发布到数据复盘，每一个环节都可以先做成一个小型数字员工，再逐步连接成 AI 营销团队。
Lincoln 也用 ContentHub 自动流、短视频创作自动流、多平台发布和 Deck 生成等案例，展示了 AI 营销团队如何进入日常运营。比如 ContentHub 会把品牌资料、文章、活动、案例和专家观点整理成数字员工可以检索、引用和再生产的组织记忆；短视频流水线则把“灵感型创作”拆成素材输入、亮点识别、脚本包装、剪辑协同、发布复盘等步骤，让创意工作也具备可复制的生产节奏。
从这部分开始，工作坊建立了一个非常重要的判断：数字员工的价值，关键在于它能否长期服务一条业务链路。Prompt 解决一次任务，Skill 解决一类任务，数字员工则负责一条持续运行、持续改进的工作流。
企业家第二大脑：让数字员工理解创始人的判断
在 Lincoln 的营销团队样板之后，雨思进一步把视角拉回企业家自身：要让数字员工真正上岗，企业家首先要把自己的判断、经验、客户理解、行业资料和管理方法，沉淀成一个可以被 AI 检索、复盘和调用的个人数据库。
这个“第二大脑”超越了简单资料库，更像企业家和高端 AI 人才之间的脑机接口。它把人的隐性判断转化为 AI 可以使用的长期 Context，让数字员工能够理解企业家的偏好、标准、业务背景和决策边界，减少通用回答带来的偏差。
在这个框架下，现场讨论逐步展开为几个关键问题：
- 企业家应该如何整理自己的长期判断和业务资料
- 哪些内容应该进入个人数据库，哪些内容应该进入企业知识库
- 一个数字员工上岗之前，需要具备哪些输入、输出和验收标准
- 如何从真实业务卡点出发，避免从工具功能出发
- 创始人如何定义 AI 岗位，避免把 AI 使用变成团队各自零散试错
企业家第二大脑的意义，正在于给数字员工提供稳定的上下文底座。没有 Context 的数字员工，只能临时发挥；有了第二大脑，它才有机会在长期任务中理解业务、记住标准、学习偏好，并持续进化。
第一个数字员工：从岗位定义开始
在完成营销团队样板和第二大脑框架之后，课程进入第一个数字员工的设计。现场讨论的重点从“做一个看上去很强的 Demo”，转向如何让 AI 像一个真正的员工一样进入岗位。
一个可落地的数字员工，至少需要被定义清楚五件事：
- 岗位职责：它究竟负责哪一类工作，避免泛泛地“帮助老板”
- 业务输入：它需要读取哪些资料、数据、历史记录或上下文
- 交付输出：它每天、每周或每次任务要产出什么结果
- 验收标准：什么样的输出算合格，什么情况必须由人接管
- 迭代机制：它如何在真实使用中积累反馈、修正规则、持续变好
这也是本次实战坊反复强调的“老板亲自下场”。企业 AI 转型如果只停留在员工各自试工具，很容易变成零散提效。真正有组织价值的数字员工，需要创始人和管理者亲自定义岗位、流程、标准和结果。
在方法上，现场强调先选一条高频、可验证、输入相对稳定的工作流，再设计一个数字员工，最后把成功做法固化为 Skill。一个好的 Skill，类似数字员工的作业标准书：它写清楚触发条件、输入资料、执行步骤、输出格式、验收标准、人工确认点和复盘方式，让“做对一次”逐渐变成“持续做对”。
现场分享嘉宾包括 MindsLeap CEO Lincoln，MindsLeap 联合创始人雨思，Humania.AI 创办人 Lawrence，钱拓科技董事长、Allinone AI CEO 周忠杰，上海八桂资产管理有限公司董事长江南，以及冰洲 FDE 实战专家李冰洲等。几位嘉宾从市场增长、企业家第二大脑、AI Agent 工具链、投资决策、企业经营和 FDE 交付等不同角度，共同指向同一个问题：AI 数字员工怎样才能真正上岗。
从单个数字员工，进入 AI 数字团队
当一个数字员工可以稳定完成某类任务后，企业面临的下一个问题，是如何让多个数字员工形成协作，进入一条完整业务链路。
在单个数字员工阶段，大家可以围绕一个具体岗位先跑通最小闭环，例如市场情报员工、短视频脚本员工、客户跟进记录员工、会议纪要行动员工、投研资料整理员工等。到了数字团队阶段，重点就从“单点任务完成”转向“业务系统协作”：
- 内容生产从选题、资料、脚本、发布到复盘如何串联
- 投资研究从信息收集、观点整理、证据标注到决策辅助如何协作
- 销售线索从客户记录、跟进提醒、话术生成到成交复盘如何闭环
- 企业知识库从资料归档、SOP 生成、任务分发到组织记忆如何积累
现场实操让大家看到，AI 数字团队的关键在于把多个岗位、多个判断节点和多个工作流连接成一个可以持续运行的系统。这个系统里，每个数字员工都有自己的职责边界，也能在共同的业务目标下互相协作。
现场 Demo：把想法变成可以展示的工作流
本次实战坊最重要的部分，是让学员和嘉宾都把 AI 应用带到现场，展示真实可见的 Demo 和工作流。
这些 Demo 覆盖了招聘管线、投研信息整理、内容选题、市场增长、会议纪要、知识库与 SOP 等方向。相比单纯讲概念，现场 Demo 的价值在于让每个人看见：一个数字员工从岗位定义到业务输入，从工作流搭建到结果展示，中间到底需要哪些步骤。
现场学员也在自己的电脑上推进项目。有的人围绕公司市场部搭建内容选题和脚本生产员工，有的人围绕投研信息整理搭建知识库，有的人尝试把客户跟进、会议复盘和内部管理流程交给 AI 先跑一版。
这种现场实战很关键。因为 AI 落地的难点往往不在“知道 AI 能做什么”，而在“把自己的业务问题拆成 AI 可以接手的任务”。当一个想法被做成可以点击、可以提交、可以展示、可以复盘的工作流，它就不再只是一个灵感，而变成了后续 30 天可以继续迭代的起点。
FDE 视角：先懂业务，再上 AI
本次活动还补充了 FDE（Forward Deployed Engineer，驻场交付工程师）的实战视角，提醒大家关注从 Demo 到业务系统之间最容易被忽略的一环：AI 需要走出会议室，在业务现场被反复验证出来。
这个视角对现场企业家很有启发。很多企业并不缺 AI 热情，真正缺的是业务诊断、试点排序、数据验收和持续迭代机制。FDE 的价值，正是在真实业务里把“这个岗位能不能交给 AI”“先做哪一段流程”“什么指标证明有效”这些问题逐一拆开。
换句话说，AI 数字员工要真正产生价值，需要先懂业务，再上 AI；先建立基准线，再判断是否放量；先跑出一个可复用岗位，再扩展成数字员工团队。
30 天线上陪跑：让数字员工继续上岗
两天线下实战之后，本次活动并没有停在现场 Demo。按照活动设计，7 月 6 日至 8 月 6 日，学员将进入 30 天线上陪跑阶段，继续推进自己的多数字员工项目。
这 30 天的重点，是让现场完成的第一个数字员工继续向真实业务靠近。学员会围绕会议收获复盘、多数字员工项目提交、项目广场分享与群内交流，不断补充业务资料、调整岗位边界、完善工作流，并把更多数字员工串成一条业务链路。
从这个角度看，7 月 4 日至 5 日的线下工作坊更像启动仪式。真正决定 AI 数字员工能否进入企业日常的，是接下来 30 天里持续发生的三个动作：
- 把现场 Demo 接入真实业务资料和真实工作节奏
- 用数据和反馈判断数字员工是否有效
- 从单个岗位扩展到能够协作的数字员工团队
实战坊形成的共识：企业 AI 转型正在进入“岗位与系统”阶段
把这次实战坊的内容放在一起看，一个非常清晰的共识逐渐浮现：
企业 AI 转型正在从“工具使用”进入“岗位设计”和“系统搭建”阶段。
现场反复出现的关键判断包括：
- 一人的营销团队，本质上是一个人指挥一支可编排的 AI 数字员工团队
- 企业家需要先拥有自己的第二大脑，才能让 AI 更好理解长期判断
- 数字员工的起点是岗位职责，而非工具清单
- 真正可用的 AI 数字员工必须有输入、输出、边界、验收和迭代机制
- 一个 Demo 的意义，是成为真实业务系统的第一块拼图
- 多数字员工协作会成为企业从单点提效走向流程重构的重要路径
- 创始人和管理者必须亲自进入 AI 工作流，才能真正推动组织变化
这也是 MindsLeap 持续推动企业家 AI 俱乐部、AI 实战工作坊和企业 AI 陪跑的重要原因。AI 转型同时发生在技术栈、企业家的判断方式、组织流程、岗位设计和执行闭环之中。
写在最后
「AI 实战：AI 数字员工实战坊」让我们看到，越来越多企业家已经不满足于“听懂 AI 趋势”。他们更关心的是：能不能把自己的业务问题带到现场，做出一个马上可以继续迭代的数字员工；能不能在 30 天里把一个 Demo 推进成一套真正能用的工作流；能不能让 AI 从个人工具变成组织能力。
这正是 2026 年企业 AI 落地的新阶段：从会用 AI，到会定义 AI 岗位；从做出一个小项目，到搭建一支数字员工团队；从短期体验，到长期陪跑和持续上岗。
MindsLeap 将继续围绕企业家第二大脑、AI 数字员工、FDE 交付和 AI 原生组织建设，帮助更多企业家把 AI 从认知共识推进到真实业务结果。
关于 MindsLeap 心智悦动
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