8月29日，由中关村创坛联合凤凰网数字经济频道主办的“AI破局·增长”主题论坛于北京举行。大模型技术飞速迭代，开发AI产品的门槛持续降低，但大量项目困在演示Demo阶段，难以落地产生真实商业价值。 多位一线AI产品实践者、产业实战嘉宾围绕AI原生产品落地、智能体工程实践、超级个体人机协同、垂直场景商业增长等核心议题展开分享。论坛直指当下行业共性痛点：当下大模型能力快速普惠，快速做出AI产品已经不再是门槛，但如何实现可靠落地、构建真实壁垒、完成从功能到可持续生意的跃迁，成为摆在从业者面前的核心命题。六位分享者分别从企业Agent工程、AI产品0到1、Skill优先的个人工作流、个体AI工作台、垂直行业商业增长、AI时代个体就业卡位多个维度输出实战思考，为AI产业从技术Demo走向真实商业价值提供来自一线的实践参照，探寻AI从技术原型迈向可持续业务的破局之道。
1、AI装机师南山｜大厂工程师，AI创业人
分享主题：我想改变AI使用电脑的方式
市面上不少企业智能体仅实现界面模拟点击，面对真实复杂业务频频出现逻辑漏洞与闭环缺失。南山立足电商客诉真实业务场景，提出企业Agent建设不能迷信鼠标模拟，要以业务结果责任为核心搭建整套系统。企业级Agent不追求让AI学会点击鼠标，核心目标是让AI可靠办完一件完整业务。
南山以电商客诉全流程处理作为典型业务样本展开剖析：真实客诉场景中，客服人员需要在7个业务页面之间来回跳转，完成读投诉、查订单、定位履约原因、核对制度、执行退款、回复用户、留存工单整套链路。当前很多Agent方案仅仅实现模拟鼠标点击操作，但会出现找错订单、读取过期制度规则、执行完成却无工单闭环等可靠性故障。企业真正需要的不是“能够操作界面”，而是对业务结果负责。
他提出企业Agent建设应当先定义一份“任务合同”，明确任务目标、输入条件、成功验收标准、禁止行为边界。企业Agent并非单一大模型，而是六层系统架构：任务合同层、上下文层、规划层、工具层、运行时层、治理层。执行上采用“计划-执行-验证决策”循环，每一步校验真实业务状态；工具策略优先调用稳定API，老旧无接口系统才使用界面模拟操作，高风险动作强制人工确认。上线采用阶梯式灰度路径，从仅观察、给出建议、确认后执行，逐步放开自治权限，配套完整审计与身份工号体系，给AI分配工号，用权限、审计、验证、失败恢复机制保障企业业务安全运行。
2、钟文峰｜中国未来独角兽企业AI产品经理
分享主题：从灵感到上线：一个AI产品人的速度与思考
AI工具大幅压低01开发成本，快速制作MVP已经成为行业常态，但速度不等于竞争力，很多产品上线之后迅速陷入增长停滞。钟文峰结合黑客松与项目实操经验，提醒从业者把目光投向产品长期生存的核心命题。 AI极大压缩产品从01的周期，速度只是入场券；真正的竞争发生在从1走向N的阶段。
钟文峰结合黑客松、创业项目实战经历表示：今天借助AI，软件MVP开发周期已经从按周按月压缩到按天完成，快速产出原型的能力正在普及。但“做出来”不等于“活得下去”，黑客松热闹的现场体验、亮眼演示不等于产品拥有真实生命力，120小时可以完成交付，但第121小时之后，谁持续使用、谁愿意付费、如何避免被替代，才是真正考验产品的命题。
他抛出三个拷问产品的核心问题：第一，核心壁垒在哪里？警惕把模型自带能力当成自身壁垒；真正难以被模型迭代拿走的是独有业务数据、行业Knowhow、用户信任迁移成本、复杂线下履约供应链。第二，护城河在哪里？用“一年测试”审视产品：用户使用一年之后，离开成本是否发生变化，健康护城河来自于越使用价值越累积，而非锁死用户。第三，思想碰撞在哪里？AI放大个人全栈能力，但不能替代多元视角的认知碰撞。他提出核心理念：AI是乘数，人是被乘数，工具可以迭代升级，但人的理解、判断、问题定义能力才是根基。最后留下三把自检标尺：拿掉模型和界面还剩下什么；一年后用户为什么愿意留下；你的判断经过了哪些不同视角的碰撞。
3、范承昊｜北大法学硕士在读，腾讯云AI校园大使、AI Skill独立开发者
分享主题：别急着做Agent，Skill可能才是个人工作流的第一步
不少个人开发者热衷于直接开发全功能自治Agent，却忽视自身业务方法沉淀，最终系统臃肿难以维护。范承昊从自动化测试真实案例出发，倡导Skill优先的建设思路，为个人AI工作流提供轻量化落地方案。个人构建AI工作流，优先沉淀可复用Skill，而非直接构建大型自治Agent。
范承昊从真实自动化测试开发案例切入，提出个人AI系统三层划分：执行引擎Agent Runtime、可复用能力Skill、编排Workflow。通用Agent运行时已经提供工具调用、状态、重试等基础能力，个人稀缺的不是通用推理引擎，而是沉淀自身业务方法、质量标准、证据留存、人工审批节点、交付边界。
落地路径采用Skillfirst：先人工把一件事做对，从中提取稳定方法，固化为Skill，在真实使用中暴露缺陷迭代优化。对比Agent，Skill维护成本更低，把安全边界、证据契约、停止条件等真实不变量固化，把模型可优化部分释放给大模型迭代。复杂场景可以由多个Skill拼装Workflow，例如教辅批改场景，由检索Skill、拆点Skill、批改Skill、学情沉淀Skill组合完成完整学情分析。并给出判断时机：当业务需要主动发起任务、跨任务状态管理、动态调度能力、主动升级人工介入，此时才需要叠加Agent层。最后抛出三个自我提问：哪件任务已经和AI重复做过多次；哪些标准边界总在反复解释；当下缺的是复用能力，还是自主目标驱动Agent。
4、周全Leo｜体育AI创业者、AI原生产品与增长实践者，前互联网大厂产品经理
分享主题：从功能到生意：运动健康类AI应用的增长实验
很多AI应用堆砌大量酷炫功能，却无法实现留存与商业转化，始终停留在工具层面。周全基于运动健康赛道两大落地项目，阐释AI产品想要做成生意，必须深度嵌入真实持续的服务交付流程。AI应用做出来容易，长起来很难；真正的增长不是功能堆砌，而是深度进入真实持续的服务交付场景。
周全以跑步AI教练、运动场馆AI经营两套项目展开解读。传统增长依靠大团队处理用户全生命周期；而AI可以下沉到个体用户，持续读取用户上下文、识别用户状态、动态调整服务策略，而不是执行固定脚本。真正激活不等于注册完成，而是用户完成第一次真实任务，切实感知到产品价值；留存也不等于高频打开APP，而是用户进入持续产生价值的现实场景之中。
他把AI增长拆解成队列化实验：针对不同状态的用户（注册未首训、训练掉训、完赛后断层），设计针对性干预动作，观测首训率、训练完成率等业务指标。进一步延伸到线下运动场馆场景，打通会员、教练、店长多端工作台，AI经营助理介入服务全流程，识别风险会员、整理教练反馈、触发跟进提醒，把留存、复购、服务效率统一成为经营命题。垂直AI真正机会不只是单次生成结果，而是持续理解人的动态变化，深度参与真实服务交付，完成从功能到生意的跨越。
5、谷哥｜AI实践探索者
分享主题：一个人+一个Agent，AI实验室
脱离大企业平台和团队资源，普通个体如何利用AI完成学习思考与决策，是当下超级个体的现实难题。谷哥以个人投资学习工作台为样本，探索人机分工模式，实现个体认知的持续迭代。脱离原有团队资源，借助AI工具搭建个人工作台，AI承担功课辅助，人保留最终判断与决策。
谷哥分享自身离开平台团队之后，借助AI重新学习投资的实战历程。个体资源有限、时间稀缺，信息过载容易被市场消息裹挟，人很难沉淀属于自己的独立判断。于是他搭建个人AI工作台，把信息收集、筛选、记录、复盘完整链路线上化。设置多类AI助手分工：信息帮手、数据帮手、研究帮手、复盘帮手。AI只负责做功课、整理素材、核对数据，分析之后最终判断、责任仍然由人承担。
这套个人工作台方法论也迁移到实体门店经营、内容创作等其他领域。核心逻辑不是让AI替自己做决策，而是把零散信息归集，把思考过程、当时的判断理由完整留存，后续复盘对照结果校验思考对错，完成个人认知迭代，实现一人模式下持续的自我进化。
6、申俊｜水木申AI创业就业导师、青创联盟AI生态圈创始人、锐捷新程(北京)AI实训就业基地投资人&董事长
分享主题：AI时代如何卡位
AI快速迭代引发大众普遍的岗位替代焦虑，很多人对未来职业发展充满迷茫。申俊结合创业与人才实训经验，拆解焦虑根源，给出普通人借助AI实现自我卡位的实操方法论。 AI淘汰的是旧技能，而不是人；个体应当放大人类独有优势，借助AI杠杆完成卡位。
申俊结合多年电商创业、人才实训经验剖析大众AI焦虑的根源：未知恐惧、媒体替代论渲染、把AI视作对手的认知偏差。引用就业报告数据说明AI既会消灭岗位，同时也大量创造新岗位。他提出“人人有位”底层逻辑 = 人类独有优势 × AI工具杠杆 × 精准场景匹配。人类的温度共情、创意洞察、实操调谐、资源连接能力，是AI难以完全替代的四大价值坐标。
同时给出普通人落地三步实战路径：能力重构，用以致学；成果外显，打造个人AI+领域标签；价值链接，把能力转化岗位与合作机会。企业端需要摒弃“用AI直接替代员工”的误区，重构人机协同流程，帮助员工完成能力升级。面向个体，提倡成长型思维，小步快跑微迭代，在人机共生的时代找到自身不可替代的生态位置。
整场论坛形成共识：AI技术底座快速进化，模型能力不再是核心壁垒。未来竞争重心，落在业务可靠性、业务闭环、真实壁垒构建、人机分工边界、个体与组织如何善用AI之上。无论是企业级Agent、个人工作流、C端AI产品还是普通人就业转型，共同的底层逻辑：AI放大能力，而人的判断、行业经验、价值主张，才是决定产品与个体能走多远的关键。产业需要走出“Demo崇拜”，回归业务价值，完成从“把AI做出来”到“让业务活得好”的破局增长。
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