AI智能体办公实战工作坊——用Workbuddy打造你的数字员工，让重复工作自动化

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课程背景：

2026年初，随着OpenClaw在GitHub狂揽26万Stars，AI Agent完成了从“会聊天”到“会干活”的进化。国内大厂迅速跟进，腾讯推出了WorkBuddy——定位为“全场景职场AI智能体桌面工作台”。与只能在网页对话框里回答问题的传统AI不同，WorkBuddy是“能听懂人话、自主思考、操作本地文件”的桌面级AI助手——用户只需一句话描述需求，它就能像同事一样自主规划和执行复杂任务，并交付可验收的结果。

上线短短几个月，WorkBuddy全平台月活已突破2000万，日活突破1300万。第三方调研机构易观发布的报告显示，2026年二季度WorkBuddy以2097万次PC端月访问量排名国内办公智能体平台第一，超过第二、第三名总和。腾讯内部已将WorkBuddy称为继QQ、微信之后有潜力成为第三款现象级业务的产品。

然而，工具的火爆不等于用户会用。大量用户下载了WorkBuddy，却只停留在“问几个问题”的层面，远未发挥其真正的价值。用户评价呈现出两极分化——有人称其为“每天必开的办公搭子”，也有人吐槽“用了没几天就频繁翻车返工”。根本原因在于：把Agent当成普通AI来用，体验必然翻车。普通AI是“被动问答”，而WorkBuddy是“主动执行”。

本课程旨在帮助职场人士从“会用”到“用好”WorkBuddy，掌握AI Agent的任务设计方法论，让重复工作真正自动化。

课程收益：

让日常重复工作自动化——学会用WorkBuddy自动化处理日报汇总、Excel清洗、会议纪要等高频琐事，把时间还给创造性工作

零代码打造专属AI助手，覆盖文档、数据、信息整理三大场景——无需编程基础，通过Skill技能包和MCP协议，一键导入或零代码新建专属AI助手

建立AI Agent任务设计的方法论，避免“用了AI反而更慢”——掌握从“识别可自动化场景”到“设计Agent工作流”到“效果验证”的完整方法，学会判断什么任务适合交给Agent、什么不适合

跟上AI办公浪潮，成为团队中的“AI先行者”——WorkBuddy月活已突破2000万，掌握这款头部工具的使用技能，提升个人职场竞争力

课程对象：

全员（不限岗位、不限职级），无需任何AI或编程基础

课程方式：

讲师讲授+实操演示+实操练习+案例研讨+小组讨论

课程工具：

序号工具名称用途

1WorkBuddy客户端课程实操主工具（提前下载安装）

2学员自带真实工作任务（1-2份）实战练习需要

课程大纲

导入篇：为什么是AI Agent，为什么是现在？

一、日常耗时任务应用场景

1. 每周写销售周报、汇总各区域数据

2. 每月整理报销、合并多个Excel台账

3. 筛选简历、整理面试反馈

4. 收集竞品信息、做舆情简报

5. 写技术文档、整理会议纪要

数据揭示（建立认知）：

1）2026年Q2，WorkBuddy以2097万次PC端月访问量，排名国内办公智能体平台第一

2）腾讯内部评价：继QQ、微信之后，第三款现象级业务

二、AI Agent与ChatGPT的区别

对比：相比对话AI工具，它是会干活的AI

1. 交互方式：一问一答VS一句话派活，自动执行

2. 输出形态：文字建议，需手动搬运VS可直接使用的文件、表格、PPT

3. 本地文件：不能碰VS可读写，批量操作

4. 多步骤任务：每步都要人肉驱动VS自主规划、连续执行

5. 工作方式：你问我答VS你派活，我干完

底层原理：Agent=大模型的理解能力+工具调用能力+自主规划能力

【对比演示同一个任务：传统AI vs WorkBuddy】

对比场景：销售数据汇总与周报生成

操作流程：

1. 传统AI回复：“我无法直接操作本地文件，请您将文件上传……”

2. Workbuddy：约1-2分钟后，直接拿到带图表的周报

核心区别：不仅是效率上的数量级提升，更是工作范式的跃迁

三、WorkBuddy的能力范畴与局限性

1. WorkBuddy能做

1）本地文件全流程操作——读写Excel、Word、PPT，批量处理

2）多模态内容创作——文本、图表、PPT生成

3）跨平台远程控制——微信/企微语音指令，远程操控电脑

4）定时任务自动化——每天自动生成日报、定时抓取信息

5）跨应用协同——Excel→PPT→邮件，一整套流程自动完成

2. WorkBuddy不能做

1）涉及线下物理操作的任务（不能帮你拿快递）

2）需要人类主观判断的复杂决策

3）违反数据隐私和安全规定的操作（不能访问未经授权的系统）

底层原理：它不做关键词匹配，而是基于大模型对意图的深度理解

第一讲：快速上手——三种工作模式与第一个任务

痛点导入：一直用默认模式，不知道有其他模式，规划不好任务，还消耗token

一、三种模式的场景匹配指南

1. Ask（顾问）：只问不做，纯聊天

——适用场景

1）信息咨询

2）头脑风暴

3）方案探讨

2. Plan（编导）：先想方案，确认再干

——适用场景

1）多步骤复杂任务

2）涉及重要文件的修改

3. Craft默认模式（执行家）：你说我做，直接干

——适用场景：目标明确的执行类任务

1）周报/日报自动生成

2）批量文件整理与重命名

3）Excel数据清洗与可视化报表生成

4）PPT一键生成——从大纲到成品

5）跨应用协同——Excel→Word→PPT全自动流水线

核心区别：AI行动权限逐级递进

Ask-最低（只读）→Plan-中等（先审后动）→Craft-最高（全权执行）

底层原理：LLM没有“谨慎”的概念，渐进式授权是安全机制

二、跑通第一个任务（课堂实操）

导入：从最简单的整理桌面文件开始

实操演示：三种模式的实操效果对比

示例指令：帮我整理桌面上的文件，按文件类型放入不同文件夹

课堂实操练习：学员实操，对比不同模式的输出效果

三、远程操控配置——WorkBuddy“杀手锏”

痛点：人在外面，家里电脑有事要处理

远程配置关键：设置微信小程序集成，实现微信远程控制workbuddy干活

底层原理：

1）传统AI在云端，它跟你电脑隔着一堵墙，访问不了你的本地电脑文件

2）Workbuddy安装在你本地电脑，能直接访问本地文件和应用

实操演示：在微信的workbuddy小程序下发指令，电脑端的workbuddy开始干活

实操练习：配置微信小程序→微信端下发指令→电脑端workbuddy干活

第二讲：职场办公三件套——基于WorkBuddy的Excel、Word、PPT自动化实践

一、Excel自动化

场景任务：月度销售数据清洗与汇总

痛点1：数据分散，格式多样

痛点2：格式列名不统一，VLOOKUP总是报错

痛点3：做透视表、画图表耗时耗力

实操演示：一句话自动化处理，实现数据清洗、汇总、图表化的全流程

——方法论总结：四步法

第一步：明确数据源

第二步：定义清洗规则

第三步：指定分析维度

第四步：说明输出要求

底层原理：LLM理解业务语义，能识别“销售额=营收=GMV”是同一概念，比VLOOKUP的精确匹配更智能

课堂实操练习：按照四步法，完成Excel处理自动化（花名册批量处理/报销单批量核对）

二、Word文档自动化

场景任务：会议纪要整理与格式规范

痛点1：会议材料零散

痛点2：结构不一致

痛点3：格式不统一

实操演示：一句话自动化处理，实现读取材料、整理结构、统一格式的全流程

——方法论总结：三个关键点

关键1：给路径

关键2：定结构

关键3：指格式

底层原理：Workbuddy是本地安装、能直接读写文件，无需“复制→粘贴”的重复劳动，一次指令交付成品

课堂实操练习：按照三个关键点，完成文档处理自动化（周报/项目汇报/工作总结等）

三、PPT自动化

场景任务：制作工作总结汇报PPT

痛点1：内容来源多

痛点2：总结时间长

痛点3：排版美化累

实操演示：一句话自动化处理，实现读取内容、总结提炼、排版美化的全流程

——方法论总结：三步法

第一步：指定内容源头

第二步：明确PPT要求

第三步：指定汇报场景

底层原理：LLM理解数据与内容之间的逻辑关系，自动提炼要点、规划页面、完成排版

课堂实操练习：按照三步法，完成PPT处理自动化（季度汇报/项目汇报/业务汇报）

第三讲：进阶实战——Skill技能封装与高阶应用

一、进阶：Skill技能包——从使用到创造

1. Skill：可重复使用的操作说明书

维度一：工作方式

对比：每次重新描述需求VS封装成固定技能，一键调用

维度二：方法论沉淀

对比：在你脑子里，说不清楚VS固化到AI中，可共享给团队

维度三：调用方式

对比：长篇大论描述任务VS技能名+一句话参数

维度四：学习曲线

对比：每次从零开始VS越用越聪明，越用越快

2. 使用方法：输入/调用指定Skill技能+输入文本指定,即可调用

实操演示：市场竞品分析报告生成

——方法论总结：四步法

第一步：起名字

第二步：描述功能

第三步：编写指令

第四步：保存并调用

底层原理：Skill是把一系列指令固化成标准流程，方便复用

课堂实操练习：按照四步法，把你工作上重复的事情，创建成自己专属的Skill

二、高阶：Skill三个高阶功能

功能一：定时任务

解决问题：定期重复，不想每天手动触发

适用场景：日报自动生成、定时数据抓取

功能二：专家团

解决问题：复杂问题，需要多个专业视角

适用场景：合同审查（法律+财务+业务）

功能三：项目功能

解决问题：团队协作，多人+多AI一起干

适用场景：跨部门项目、团队知识库共建

【课堂真实任务实战】

课堂任务：基于本次课学到的知识，独立完成一个完整的工作流

1. 任务说明

1）选择任务：从你带来的真实工作任务中选一个

2）设计指令：用我们学的框架（路径+结构+格式/给素材+定结构+指输出）

3）执行任务：让WorkBuddy完成，观察执行过程

4）检查结果：确认输出是否符合预期，必要时调整指令重新执行

2. 独立实操（讲师指导）

1）帮助任务不清晰的学员：先想清楚：你要处理什么？期望的输出是什么？

2）指导指令设计：用框架说——要什么、结构是什么、格式是什么

3）提醒使用Skill：如果是重复性工作，先创建Skill再执行

4）解决执行中的报错和意外情况

评选最佳：各组实践+讲师辅导+分享互动+评选最佳

结语：学习总结与落地行动

1. 课堂回顾：知道→会用→熟练→创造→独立

2. 落地行动：30天行动计划（学员分享）

3. Q&A：进阶路径、课程预告、自由交流

张老师

张闻川老师 AI+企业智能提升实战专家

20+年AI算法研究应用和实战经验

国防科学技术大学 计算机科学与技术/博士

海军大连舰艇学院 信号与信息处理/硕士

高校特批引进的高层次AI人才

曾任：深信服科技（上市）丨高级数据科学家

曾任：腾讯科技（世界500强）丨高级研究员

曾任：北京奇虎360科技有限公司（上市）丨AI专家

曾任：宽拓科技（前高盛CTO带队的金融量化科技）丨数据科学家（北京团队负责人）

→主操推进落地30+AI智能化提效落地项目：包括【大模型问答系统】、【AI销售预测】、【AI商业线索生成及企业客户流失AI预警】、【金融云脑项目】等核心AI战略项目，在企业战略管理、营销管理、财务、人力资源等多场景覆盖，累计为企业提供有效线索5万/年，降本增效超5000千万元；

擅长领域：数智化转型、数智化营销、AI办公应用、知识库搭建、智能体应用、工作流自动化、大数据与人工智能解决方案、数据可视化、数据安全……

>>>>>20+年专注数智化研究和应用，更懂AI底层原理<<<<<

→以第一作者发表高水平AI国际期刊论文，包括SCI论文2篇，EI论文5篇（英文），EI论文1篇（中文），撰写专著1部《海洋纪事》，博士论文获明评通过；

论文题目类型

Real-time navigation of nonholonomic mobile robots under velocity vector control《非完整约束移动机器人在速度矢量控制下的实时导航》SCI

Real-time path planning of multiple robots in a dynamic certain environment《确定性动态环境下多机器人的实时路径规划》SCI

On-line centralized path planning of multiple mobile robots in dynamic environments《动态环境下多移动机器人的在线集中式路径规划》EI

A new path tracking approach for a mobile robot under velocity field

《速度场下移动机器人的一种新路径跟踪方法》EI

A real-time path tracking approach for a wheeled mobile robot

《轮式移动机器人的一种实时路径跟踪方法》EI

An improvement approach based on linear navigation law for mobile robot

《基于线性导航律的移动机器人改进方法》EI

Real-time trajectory tracking of a wheeled mobile robot with kinematic and dynamic constraints《运动学与动力学约束下轮式移动机器人的实时轨迹跟踪》EI

实战经验：

张闻川老师拥有20+年AI算法研究与大型企业数智化应用实战经验，是国防科技大学博士科班出身的AI专家。曾任职腾讯、360、深信服等世界500强及上市企业，主导落地30+AI提效项目，涵盖大模型、销售预测、客户预警等核心场景，善于从0到1搭建数智化体系，助力企业实现显著降本增效。

①〖数智化工具全景应用落地〗——从顶层设计到底层落地闭环，业务场景全维覆盖

【01】-主导深信服公司的数智化战略项目规划与落地，涵盖从顶层设计到流程标准化建立，主导落地4个高效能AI数智化工具，实现业务场景全覆盖：

工具1：【产品】-大模型问答系统&：利用LLM提升销售产品查询效率与准确性，基于GPT-3.5构建LLM知识库，提升销售查询效率300%，缩短新销售查询耗时50%；

工具2：【需求】-AI销售预测系统：用AI算法替代人工预测供应链销量，提前备货降库存、提高交付及时率，预测正确率从51%提升到70%，效率从3人/天提升到5分钟，覆盖公司所有在销产品，节约资金3000万/年；

工具3：【线索】-AI商业线索生成系统：预测未来3个月即将增复购客群，生成AI线索辅助销售拜访，新建AI线索线上下发系统形成数据闭环，每月新增AI线索4000条（复购3K、增购1K），全年线索5万条/年，促成转化率从6%提升到24%；

工具4：【客户】-企业客户流失AI预警平台：分析流失现状，对即将流失客户建模并提前预警，创新客户流失预警AI新范式，预计挽回营业额8千万+，挽回营收损失3千万；

【02】-从0→1组建宽拓科技北京数据团队，搭建多个数智化平台，规划数据分析挖掘流程，基于数据统筹业务对接与需求管理，帮助客户公司业务从经验驱动向数据驱动转型：

工具1：【营销】-线上营销体系&客户全景BI系统：从0到1构建起客户公司的完整客户画像体系，业务分析体系，实现了客户公司的数字化转型；

工具2：【决策】-金融产品推荐系统：设计了新的推荐策略（二级匹配），解决近100万券商产品购买数量无法支撑协同过滤推荐码以及业务专家推荐结果存在严重偏向性问题，实现金融产品的人工推荐到智能系统推荐的跨越，推荐精准率提升50%；

工具3：【运营】-券商数据平台：建立统一的企业级数据管理平台和分析平台，有力支撑上层的数据应用，推动券商向数据驱动式运营转变，数据管理应用和客户运营效率的大幅提升；

②〖AI算法模型商业化项目落地〗——海量数据深度分析，构建智能决策体系驱动业务增长

【01】-主导腾讯科技公司数万维度的金融数据治理与智能风控模型体系建设，覆盖信用评估、反欺诈、质量监控等核心风控场景：

案例1：【信用评估与反欺诈项目】：规划设计基于数万维度的支付数据、身份特征，建构信用模型、反欺诈建模，应用于现金贷、供应链金融、消费金融等场景，从微信10亿+客群中精准挖掘出有相应需求的客户，赋能内外部客户，开拓了业务新增量；

案例2：【质量监控项目】：对2000+风控标签进行质量监控，对入模特征、模型分进行波动性环比同比、稳定性PSI等质量监控并可视化，支持特征和模型问题的排查定位，从数据基座保证了质量，奠定了模型的可用性可靠性；

案例3：【数据源应用系统】：支撑数据源接入和使用管理，高效地从数万外部字段中选择有效的字段进行特征构建和规则构建，有效补充了内部数据的不足，从更全面的角度审查客户的风险；

【02】-主导360科技公司【智能风控与反欺诈项目】，基于数亿级的客户数据，从0到1搭建金融智能风控与反欺诈体系，涵盖风控建模、反欺诈识别、智能营销等全链路能力：

案例1：【金融风控模型项目】：利用自有数据和外部数据分析挖掘逾期客户的特征，同时利用APP行为数据进行反欺诈识别，构建用户金融画像，基于渠道用户事件分析进行渠道反欺诈分析挖掘，提高贷款量3000万/天，降低逾期率至0.1%；

案例2：【金融云脑项目】：主导安全信用分和智能营销项目，探索对外输出智能金融技术，将集团内部成熟的金融风控能力产品化，面向外部数十家金融机构提供智能风控SaaS服务，拓展了技术变现的新业务模式。

部分授课案例：

序号企业课题

1深信服科技《AI算法原理与企业落地应用》

《供应链销售预测的AI实战应用》

《企业数字化转型的整体思路和框架》

2腾讯科技《金融信贷风控中的算法应用实战》

《基于多源数据构建客户完整画像》

3360科技《金融反欺诈模型的构建和应用》

4酷友会《AI在数字化转型中的应用实战》

主讲课程：

《AI办公10倍效率提升——从认知到实战、场景落地》

《AI智能体数据分析实战——人人可用的WorkBuddy实操课》

《AI赋能业务增长与科学决策——从获客到利润的经营闭环实战》

《AI工作流自动化实战——用WorkBuddy打造7x24小时无人值守办公》

《AIAgent从入门到实战：从工具使用到自主开发——不会代码也能打造智能体》

《AI智能体办公实战工作坊——用Workbuddy打造你的数字员工，让重复工作自动化》

项目：

【AI信用评估】、【AI反欺诈】、【AI销售预测】、【AI线索生成】、【AI客户流失预测】

授课风格：

真实案例讲透AI价值：精选销售预测、线索转化、流失预警等30+实战项目，用“痛点→方案→结果”一条线讲清AI怎么落地

复杂技术拆成简单步骤：国防科大博士出身，把算法模型翻译成业务人能听懂、管理者能决策、执行者能上手的方法

带业务来，带成果走：现场搭智能体、做应用、练数据分析，用自己的真实问题产出可用结果，不搞纸上谈兵

从战略到执行形成闭环：帮企业找到AI与增长的最佳结合点，从顶层规划到落地推广，让AI真正变成生产力

——一句话总结：听得懂、学得会、带得走、用得上。

部分客户评价：

课程让我挺意外的，贴近业务实际情况，AI线索生成这个案例，把我们怎么找客户、怎么判断谁要复购讲得很有条理。原来AI不是啥玄学，是真能帮到我们的。已经让团队重新梳理思路了，几个模糊的画像现在清晰多了。

——深信服科技 营销总监 王总

我们供应链做销量预测一直靠老经验，经常备错货。老师用AI的方法告诉我们，还可以这么做，很惊喜，不是必须要靠堆人才能提高准确率。整个数据清洗、模型选型、效果评估的流程讲得很清楚，解决了困扰团队很久的老大难

——深信服科技 供应链总监 杨总

一直有个疑问，就是不知道怎么把数据更好的变现。课程把怎么选特征、怎么平衡准确率和召回率、怎么和业务方一起在优化AI模型，讲的很好。还有模型上线后的监控体系，这块我们以前做得不够，回来团队要补上。

——极光科技 信贷风控业务负责人 李总

课程把业务和技术融合的很好。从数据接入到模型上线的全链路都走了一遍，还特别强调数据质量监控这种容易被忽略的环节。讲技术时也会讲清楚业务考量，帮我解决了不少纠结。

——阳光保险 数据部负责人 张总

AI线索生成和客户流失预警这两个案例，就像专门给我们销售团队准备的一样。以前我们判断客户基本靠感觉，AI可以提前三个月可能增购的客户圈出来，转化率还提升了好几倍，AI赋能确实不错。

——传音控股 销售部负责人 高总

数字化转型的课程很受益。老师在大厂主导数字化转型的完整经历，很有共鸣感。顶层设计、流程标准化、AI切入点选择、效果量化评估等关键环节讲得很好，解答了我们很久的疑惑。既有战略高度又有落地细节。

——酷友会 战略部负责人 何总

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