本文转自【鲁网】；
ChatDoing开言万境：企业级AI员工开始进入真实业务岗位
过去两年，企业使用AI的方式正在从通用能力调用，进一步走向具体业务执行。
写作、搜索、分析、数据处理等能力，让AI首先成为员工手中的效率工具。随着大模型理解、推理、工具调用和业务连接能力继续提升，企业开始尝试另一种AI应用方式：围绕具体岗位训练AI，让AI掌握企业自己的业务知识、工作规则和流程，让AI进一步参与需求识别、信息采集、服务推荐、预约邀约、售后处理等完整业务流程，在明确的职责范围内承担实际工作。
2026年7月1日，北京尘锋信息技术有限公司推出ChatDoing开言万境。经过内测上线、持续迭代，目前ChatDoing为新一代企业级AI员工平台，面向企业提供AI员工的创建、训练、测试、部署和管理能力，使企业能够基于自身业务知识、工作流程和岗位要求训练AI员工，并将其应用于实际业务场景。
一、企业训练AI员工，核心是把“怎么做事”教给AI
AI进入企业以后，训练内容已经不只是产品资料和常见问题。
一个真实岗位通常同时包含业务知识、判断标准、工作流程和服务要求。相同的一句话，在不同客户状态、不同业务阶段下，对应的处理方式可能完全不同。
因此，ChatDoing把AI员工的训练建立在企业真实业务之上。
企业可以通过自然语言描述岗位职责和工作要求，例如这个AI员工负责什么业务、需要了解客户哪些信息、什么情况下推荐某项服务、什么时候推进预约、遇到哪些问题必须交由人工处理。企业已有的产品资料、业务知识、服务规范和SOP，也可以作为AI员工的工作依据。
与需要预先拆解大量节点和条件的配置方式相比，ChatDoing允许熟悉业务的人员直接通过自然语言参与AI员工训练，并在实际测试过程中继续修改其工作规则和知识。
由此，AI员工训练的主体由技术团队转变为业务团队，让企业的AI应用可以进一步向业务一线靠近。真正了解岗位的人，可以直接参与定义AI应该如何完成这项工作。
二、从创建到上岗，AI员工需要经过完整的训练和验证过程
企业中的AI员工面对的是真实客户、真实业务数据和真实工作结果，因此，AI员工要真正懂业务、会做事、能上岗。
在ChatDoing中，企业可以先根据具体岗位创建AI员工，再补充岗位所需的知识、规则和技能，并通过沙箱环境进行测试。
测试过程中，业务人员可以模拟不同类型的真实客户，与AI员工进行连续对话，检查其对业务知识的掌握情况、流程执行方式以及异常问题的处理结果。如果AI的回答或执行方式不符合要求，可以继续通过自然语言调整。
完成测试后，AI员工可以被部署到相应的客户沟通渠道和业务环境中。对于超出AI处理范围、符合人工介入条件或者需要人工判断的问题，可以转由人工继续处理。
这一过程更接近企业训练一个岗位员工的过程：明确岗位、提供知识、教会规则、进行测试，再进入实际工作。
与此同时，企业还需要知道AI员工做过什么、依据什么信息工作，以及哪些任务最终由人工接手。ChatDoing因此提供相应的工作记录、人工协同和管理能力，使AI员工进入业务以后仍然处于企业可查看、可调整的管理范围内。
三、AI员工正在沿着具体岗位进入企业业务
公开信息显示，目前ChatDoing已应用于教育培训、汽车销售与服务、医疗健康、保险等多个行业场景。9月，ChatDoing对20个已经投入业务使用的AI员工案例进行了整理，其中包括AI课程顾问、汽车服务顾问、健康服务助手、保险顾问等不同岗位。
在教育培训行业，使用ChatDoing生成的AI课程顾问可以承接新线索进入后的第一轮沟通，完成课程介绍、班型比较、政策答疑，了解客户的学习目标和基础情况，并在客户产生进一步意向后完成信息采集，交由销售或老师继续跟进。
在汽车销售与服务行业，使用ChatDoing生成的AI员工可以根据具体岗位承担车型咨询、维修保养咨询、服务需求了解等工作。面对客户咨询时，先确认车型、车况及实际需求，再结合企业能够提供的服务继续沟通，并在形成明确意向后推进预约到店。
在保险业务中，AI员工可以参与投保前的初步沟通，完成产品信息介绍、客户基础情况了解和相关信息采集，再将已经整理的客户情况和沟通记录交由销售人员继续服务。
在医疗健康场景中，AI员工则可以参与服务前后的持续沟通，承担常见问题解答、服务信息说明、注意事项提醒以及后续回访等工作。
四、 企业级AI员工的关键，正在从模型对比转向业务表现
随着基础模型能力持续提升，企业判断一个AI产品是否真正可用，关注点也开始从“使用了什么模型”，转向AI进入具体业务后的实际表现。
对于企业级AI员工而言，理解、推理和生成只是基础能力。真正决定它能否承担岗位工作的，是它能否在企业自己的业务环境中，掌握正确的知识、遵循既定规则、判断当前任务所处阶段，并持续推进下一步工作。
例如，同样是课程咨询，AI不仅要能够回答课程内容，还要知道什么时候需要继续了解客户情况、哪些信息必须采集、满足什么条件后可以推荐课程，以及什么时候应该交给销售继续跟进。汽车服务、保险咨询、售后处理也是如此。一个岗位最终如何完成工作，依赖的是企业长期沉淀下来的业务知识、判断标准和工作流程。
这也是企业级AI员工与通用AI工具之间的重要区别。通用AI提供基础智能，而企业需要进一步把自己的业务经验训练给AI，让它按照企业已经验证过的方式完成工作，并能够连接客户渠道和业务系统，在明确的权限范围内执行任务。
围绕这一需求，ChatDoing支持企业针对不同岗位分别创建AI员工，为其配置对应的知识、规则和技能，并通过测试、工作记录、人工协同等方式持续管理和调整AI员工的实际表现。
对企业而言，AI员工是否真正可用，最终看的是它能否在具体岗位中稳定地把工作完成。
这也意味着，企业AI的竞争正在进入一个新的阶段。 当基础AI大模型能力逐渐成为各行默认的基础能力，真正拉开企业AI应用差距的，将越来越不是“用了哪个模型”，而是谁能更快把企业已经沉淀下来的知识、流程、判断标准和工作经验，转化成AI可以理解、执行和持续优化的工作方式。
从这个角度看，AI员工并不是给现有软件增加一个对话入口，也不只是给员工多配一个效率工具。它开始成为企业承接具体工作的另一种生产力形态：企业定义岗位，训练能力，设置边界，让AI进入真实业务并对结果负责。
ChatDoing所代表的企业级AI员工平台，也正在围绕这一方向继续演进。企业真正需要解决的问题，已经从“AI能不能做”，进一步变成了——企业如何把自己最成熟的做事方式，变成AI真正能够执行的能力。
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