老梁AI电商第28期：3天2夜，学员到底能带走什么？

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距离第28期开课还有5天，最近被问得最多的问题不是“还讲哪些新工具”，而是：

“3天2夜结束以后，我到底能带走什么？”

先把答案说在前面。

老梁AI电商，帮电商企业把 AI 真正落到业务里的实战培训。

第28期现场可见的交付，是7套直接可用的Agent系统，加1套飞书多维表格工单系统模板；更深一层的交付，是一套从业务经验出发，整理私有知识库、搭建岗位Agent、进入流程协同，再逐步走向AI数字员工的企业AI化路径。

换句话说，学员带走的不应该只是几个“今天能用”的工具，而应该包括三样东西：第一批能跑起来的成果，一套能持续复制的方法，以及回到企业后知道从哪里开始的判断力。

这三样，才是这3天2夜真正要解决的问题。

一、如果只带走几个工具，这门课的价值就太低了

AI行业变化太快。

前两年大家还在集中学提示词，后来开始做GPT Agent、Coze Agent和工作流，现在越来越多企业又开始关注Codex、本地工作区Agent、浏览器操作和AI数字员工。再往后，工具还会换，模型还会升级，交互方式也会继续变化。

如果一门课程只教“某个按钮在哪里”“某个页面怎么配置”，学员当下可能觉得很热闹，但过一段时间，工具一更新，原来的操作就可能失效。

所以第28期仍然会讲工具，而且会让大家亲自动手。因为不真正用过AI作图、AI短视频、内容生成，就很难理解什么叫稳定输入、什么叫合格输出、什么信息必须提供给AI。

但工具只是入口，不是终点。

企业真正需要建立的是一套不跟着工具一起过期的能力：能拆业务流程，能整理企业资料，能把经验写成AI读得懂的知识库，能把一个岗位的工作封装成Agent，还能判断哪些环节该交给AI、哪些节点必须由人审核。

这也是为什么我一直强调：企业AI化，不是买一个工具，更不是找一个“全自动神器”，而是建设企业自己的AI能力体系。

二、先看最直观的：7套Agent系统 + 1套飞书工单模板

第28期，学员现场会接触并带走的成果，可以分成三组。

第一组，是3个GPT Agent框架：

小红书图文写作Agent；

高点击率主图Agent；

优质短视频脚本策划Agent。

这3个Agent不是现场发一个链接就结束。Day2会围绕指定品类和产品，把完整制作过程走透：先把工作流程写出来，再测试流程；然后把每一步的方法、技巧和案例萃取成知识库Markdown；最后撰写执行指令、封装Agent并测试验收。

白天用指定案例学方法，晚上再用自己的品类和产品练习。重点不是“拿到一个别人做好的Agent”，而是知道这个Agent为什么能工作、换成自己产品时应该替换哪些知识、结果不好时应该改哪里。

第二组，是4个Codex Agent系统：

小红书自动图文写作与辅助发布系统；

高点击率主图自动批量制作系统；

短视频策划及分镜短视频切片生成系统；

复杂Excel处理系统。

其中，小红书系统会把内容生成、打开发布页面、填写标题正文和图片串起来，最终发布按钮仍由人确认；主图系统面向批量任务；短视频系统从策略走到分镜切片；复杂Excel模块则会从空白起步，演示在没有现成知识库的情况下，如何一步步创建一个能处理具体任务的Codex Agent。

第三组，是1套飞书多维表格工单系统模板——“电商货架场上新工作流”。

这套模板覆盖选品、定品、调研、主图与详情制作、上架等环节，内置选品Agent、调研Agent、主图Agent和详情Agent。每个Agent完成任务后，都接一道人工审核；审核通过，工单才进入下一步。

它要让大家看到的，不只是“飞书多维表格还能这么用”，而是企业如何把岗位Agent放进真实流程：谁领单、谁执行、谁审核、什么状态可以流转、异常情况交给谁处理。

这就是第28期最直观、最容易看见的交付。

但如果只看见“7+1”，仍然只看见了表层。

三、比7套Agent更重要的，是你能不能做出第8套、第9套

别人做好的Agent，当然有价值。它能缩短起步时间，也能让学员快速看到一个完整系统应该长什么样。

但企业之间的差异太大了。

同样做小红书，服饰、食品、家居、滋补、母婴面对的是不同用户；同样做主图，不同品类的点击逻辑、卖点优先级和视觉标准也不同；同样做客服，不同品牌的话术、边界和售后流程更不可能完全一样。

所以真正决定Agent能不能进入业务的，不是它叫“小红书Agent”还是“主图Agent”，而是它背后有没有你的产品知识、品类经验、用户洞察、内容标准、成功案例、失败复盘和岗位SOP。

通用大模型很强，但它默认不懂你的企业。

它不知道你的产品为什么比竞品贵，不知道你们内部怎么判断一张主图合不合格，也不知道哪些客户问题必须升级人工处理。没有这些私有知识，AI最多只能给出一份“看起来像答案”的通用内容。

因此，课程真正下重功夫的地方，是把企业经验变成AI可以长期调用的Markdown知识资产。

比如：

产品与品类知识库；

用户痛点与产品卖点；

小红书、主图、详情页、短视频方法论；

客服、直播、成交与异议处理话术；

成功案例与失败复盘；

岗位流程、审核标准和异常处理规则；

AGENTS.md、Skills与工作流SOP。

这些文件不是为了“把资料整理得更漂亮”，而是为了让企业经验从某个人脑子里，进入一套可以被AI调用、被团队复用、被持续更新的系统。

第27期有位学员，原本使用Claude，后来切换到了Codex。他的直接感受是，底层逻辑是相通的，迁移并没有想象中复杂。背后的原因并不神秘：知识库和指令已经沉淀下来，变化的只是执行工具。

这也是课程希望学员建立的能力：今天可以先做出3个GPT Agent，再迁移到Codex；明天出现新工具，也不需要把企业知识重新做一遍。

能把第一个Agent做出来，是成果。

能掌握方法，回去继续做出第8套、第9套适合自己企业的Agent，才是能力。

四、企业AI化不是一步到位，而是四个阶段逐步推进

很多老板学习AI时容易走两个极端。

一种是一直停在工具层：团队用了很多软件、参加了很多培训，但每次任务还是从零开始，经验没有沉淀，换个人就断。

另一种是还没有跑通单个任务，就直接追求“全自动化”“AI数字员工”，结果流程没写清、标准没定义、异常没边界，系统越复杂，返工越多。

更稳妥的路径，是分四个阶段推进。

第一阶段：纯用工具手搓。

先用大模型、AI作图、AI视频等工具完成真实任务，建立输入与输出的手感。这个阶段解决的是“AI能做什么、怎样给信息、怎样判断结果”。

第二阶段：简单岗位Agent。

把已经跑通的任务，加上企业知识库、岗位指令和输出标准，封装成GPT Agent或Coze Agent。这个阶段让一次性的个人使用，开始变成可以反复调用的岗位能力。

第三阶段：本地岗位Agent。

当任务需要读取本地文件、跨会话积累、多步骤执行、把结果写回企业资料时，就进入Codex这类本地工作区Agent。此时升级的是执行层，原来的知识库和指令仍然可以继续使用。

第四阶段：SOP流程自动化与AI数字员工。

当单个岗位Agent已经稳定，企业再把流程SOP化，用飞书多维表格承载工单，让AI数字员工进入组织协作：按工单领活、执行、回填状态，在关键节点由真人审核。

贯穿这四个阶段的，不是某个工具，而是私有知识库和SOP的持续沉淀。

这条路径还有一个重要原则：Human in the loop，人在回路中。

人的存在不是因为AI“不够高级”，而是有些节点本来就必须由人决定。品牌审美属于价值判断，对外发布代表企业表达，异常情况又超出了预设规则。AI可以提效，但不能替企业承担这些责任。

真正成熟的自动化，不是把人全部拿掉，而是让人从重复执行中退出，把精力放到方向判断、质量验收和异常处理上。

五、3天2夜，具体是怎样把这条路径走一遍的？

Day1，先建立认知和工具手感。

上午看懂AI在电商企业里的真实场景，理解工具、岗位Agent、工作流和AI数字员工之间的递进关系；下午聚焦AI作图和AI短视频的主力工具，亲手完成电商素材生产；晚上练习白天内容，并观看一份知识库Markdown第一版如何从零整理出来。

Day2，把经验变成知识资产，再封装成Agent。

围绕小红书图文、高点击率主图和优质短视频脚本三个案例，完整经历“写流程—测试—萃取知识库—写指令—封装Agent—验收”的过程。下午还会把同一套知识库和指令平移到Coze，让大家亲眼看到：一次萃取，可以在不同工具里复用。晚上用自己的产品继续练习，并接触飞书多维表格的便捷AI应用。

Day3，让Agent走出对话框，进入本地文件和业务流程。

全天以Codex为核心：把Day2做出的Agent迁移到Codex，用AGENTS.md定义角色、边界和工作规则；学习如何在使用中继续迭代知识库；从零创建复杂Excel处理Agent；再把岗位Agent放入飞书工单系统，现场跑通一个简单流程，理解AI数字员工如何与真人协作。

这3天不是把很多名词堆在一起，而是让学员沿着同一条主线不断升级：

先亲手做，知道结果从哪里来；

再把经验写下来，让结果可以复用；

再把知识装进Agent，让个人能力变成岗位能力；

最后把岗位放进流程，让AI开始进入组织协作。

六、回到企业以后，第一步不是“全面铺开”

课程学完，最危险的动作，是回公司以后立刻宣布“所有部门都要AI化”。

企业AI落地更适合从一个边界清晰、结果可验收、错误可承受的任务开始。

可以按下面五步走。

第一步，确定负责人。

AI不能成为“大家有空就研究一下”的项目。企业内部需要一个真正负责的人，持续整理资料、测试Agent、记录问题、迭代知识库。老板负责方向与资源，AI负责人负责落地。

第二步，选一个高频小场景。

先选团队反复在做、流程相对稳定的任务，例如小红书内容、主图策划、短视频脚本、评论分析，或者某类固定Excel处理。不要一开始就选跨十几个部门的大流程。

第三步，整理最小可用知识库。

先把这个场景需要的产品信息、用户痛点、工作流程、成功案例和验收标准整理出来。不求第一次就做成百科全书，先让Agent能在真实任务里跑起来。

第四步，小范围测试。

让一两位真实使用者持续试用，记录哪些结果能用、哪些结果不能用、问题来自指令还是知识库。每次修改都沉淀下来，不要只在聊天框里临时纠正。

第五步，稳定后再进入流程。

当单个Agent可以稳定完成一次任务，再考虑批量处理、工单流转和跨岗位协作。顺序走对，系统会越用越厚；顺序走反，自动化只会放大混乱。

七、这3天能解决什么，也不能解决什么

我更愿意把边界讲在前面。

3天2夜能帮助老板看懂企业AI化的方向和路径，帮助AI负责人掌握知识库与Agent的基本方法，带走第一批可以继续复用的成果，并明确回企业后应该从哪里开始。

但它不承诺3天让一家企业完全AI化，也不意味着所有学员现场就能独立搭完整个复杂Agent体系。

真正的企业AI化，需要回去后持续整理资料、测试Agent、补充知识库、优化SOP。不同企业的品类、团队、流程和数据基础不同，落地速度也一定不同。

因此，第28期课程结束后一周内，还会安排2小时内部学员群直播，继续实操Codex进阶场景，处理知识库整理、Agent调试和工作流搭建中的真实卡点；后续每月一次直播，一年内持续更新与答疑。

这不是一句“学完就都会了”的承诺，而是一套更符合企业现实的学习节奏：线下先看懂、做出、跑通，回去再消化、试点、迭代。

八、什么样的人更适合来？

最推荐的组合，是企业老板 + 企业AI负责人。

老板要解决的是方向问题：企业现在在哪个阶段，应该从哪个岗位开始，哪些资源需要投入，哪些事情暂时不要做。

AI负责人要解决的是执行问题：整理知识库，搭建与测试Agent，推动团队使用，维护流程并持续迭代。

如果企业还没有明确的AI负责人，可以从运营负责人、内容负责人、新媒体负责人，或者愿意长期钻研、又真正理解业务的核心骨干里选一个。

这门课也适合电商操盘手、品牌负责人、设计视觉负责人、客服负责人、直播团队负责人和投流负责人，但有一个共同前提：愿意动手，愿意整理企业资料，也真的承担业务落地责任。

如果只是想听几个工具教程，网上有很多免费内容；如果期待找到一个不需要整理资料、不需要人工审核的“全自动方案”，这门课也不适合。

九、第28期课程信息

课程：老梁AI+电商实操训练营第28期

时间：2026年7月25日—7月27日

周期：3天2夜

地点：杭州余杭区赛银国际8幢1楼多功能会议室，紧邻阿里，海创园地铁站旁

交通：地铁19号线“海创园”站E口，步行约11分钟

费用：9800元/人

咨询微信：19883159193

最后再回到开头的问题：3天2夜，学员到底能带走什么？

不是只带走7套Agent和1套飞书工单模板。

更重要的是，带走一套把企业经验变成知识资产的方法，一条从工具、Agent到流程协作的清晰路径，以及回去以后知道第一步该怎么走的判断力。

工具还会继续变，但企业自己的产品知识、流程、案例、话术和SOP，会越积越厚。

老梁AI电商，帮电商企业把 AI 真正落到业务里的实战培训。