销售数字员工
整理客户信息、生成跟进建议、准备沟通材料，发送前由销售确认。
任务高频 · 输入可得 · 结果可复核重点产品 · 企业数字员工
不是多一个聊天窗口，而是多一个能接活的数字岗位。
企业数字员工通过微信、网页或工作台接收任务，连接企业数据、业务工具、智能体框架以及 Claude、GPT、GLM、MiniMax、DeepSeek 等模型，按真实工作消耗算力。
客户只需要先回答一件事
你希望数字员工，每天替哪个岗位完成什么工作？
我们再配置入口、企业数据、智能体技能、模型路线和预算。客户不需要先理解 API、向量数据库或模型参数。
任务入口微信 / 网页 / 工作台→完整任务读取 · 分析 · 执行→结果出口证据 · 确认 · 记录
评估第一个数字岗位
先看工作，不先看技术
数字员工可以从四类岗位开始。
不替代整个部门，先承接边界清楚、材料可获得、结果能复核的一段完整工作。
经营助理数字员工
汇总经营信息、研究政策与市场、形成决策备忘和待办清单。
任务高频 · 输入可得 · 结果可复核知识服务数字员工
在权限范围内检索制度、合同、SOP 与项目资料，回答时返回原文证据。
任务高频 · 输入可得 · 结果可复核工业协同数字员工
连接设备、工艺、SOP 和研发资料，辅助排查问题并组织跨岗位协作。
任务高频 · 输入可得 · 结果可复核客户常问
已经有豆包，
为什么还需要数位人？
豆包适合快速获得通用问答、搜索和内容生成能力；数位人面向企业岗位，把企业资料、权限、业务工具、多个模型、人工确认与运行日志组织成一条可验收的工作链。
简单判断只需要日常问答，豆包更简单；需要 AI 长期承担岗位工作、接入企业系统且过程可追溯，再选择数位人。
查看完整对比与适用边界对比项通用 AI 助手数位人
核心对象一次问答或内容任务一段岗位工作
企业数据按产品能力提供资料按权限连接资料与系统
工作记忆使用产品提供的记忆机制可管理、纠正和删除
执行动作以对话与生成为主调用工具并连续执行步骤
模型选择使用平台提供的模型能力按任务路由多个模型
责任与验收用户判断输出是否采用人工确认，按完成率与证据验收
一条工作链
客户看到任务和结果，底层能力沿链路协同。
数字员工不是把问题转发给单一模型，而是组织数据、技能、工具、模型与人工责任。
工作入口
微信、网页、客户工作台或业务系统接收任务。
企业数据
按权限查找制度、客户资料、SOP 与历史记录。
智能体中枢
理解目标、拆解步骤、选择技能并调用工具。
模型与算力
按任务质量、地域、延迟和预算选择模型。
人工确认
关键动作由人复核，结果、纠偏和用量进入日志。
运行底座
数据分层管理，模型按任务路由。
企业清楚什么被保存、谁可以使用；员工无需每次手动选择模型。
企业数据与记忆
资料不是随意塞进模型。
- 01原始资料
制度、合同、SOP、客户与项目文件保留在企业控制的环境中。
- 02检索索引
先定位授权内容和原文证据，再组织回答。
- 03长期记忆
只保存获授权的规则、偏好与已确认事实，可纠正或删除。
- 04工作日志
记录任务、工具、模型、人工确认与算力用量。
国内外模型路由
不同任务安排不同专长。
- Claude
长材料、谨慎写作与复杂智能体任务
海外 - GPT
通用多模态、工具调用与复杂协作
海外 - GLM
中文任务、企业知识与国内场景
国内 - MiniMax
中文交互、长上下文与内容任务
国内 - DeepSeek
推理、代码与成本敏感的批量任务
国内
通俗理解
企业文件是“档案室”，检索索引是“目录卡”，长期记忆是“员工工作笔记”，工作日志是“办事记录”。它们不是同一个东西。
智能体框架能力
把一件工作连续做完。
模型负责理解和生成，框架负责计划、记忆、工具、质量检查与人工审批。
- 01接收目标
确认结果、期限、材料与授权。
- 02拆解任务
形成步骤与角色分工。
- 03调用数据和工具
检索资料并连接业务系统。
- 04模型路由
匹配模型和备用路线。
- 05复核与确认
检查证据，关键动作交给人。
- 06结果与沉淀
交付成果并形成可复用技能。
一项“客户跟进准备”任务
- 读取会议纪要与客户历史
- 分析意向、风险与下一步
- 生成沟通提纲与材料
- 确认由销售审核后执行
部署与治理
先确定岗位，再开通数字员工。
从真实任务开始，按结果决定是否扩大。
- 01选择岗位
明确谁使用、交什么任务。
- 02配置数据
确定资料、权限和记忆规则。
- 03装配能力
配置技能、工具、模型与预算。
- 04试运行验收
用真实输入检查质量与异常。
- 05持续运营
复盘采用、纠偏和实际用量。
场景评估 · 商务负责人 孙景璐