AI不只会对话，济南开发者的AI实践

当AI从生成一段文字、回答一个问题，进一步进入企业流程、项目开发和个人职业选择，人还需要做什么？

10月18日，WorkBuddy开发者沙龙济南站在槐荫区绿地·齐鲁之门京沪会客厅举行。来自企业、技术社区和高校的开发者、业务实践者及人工智能专业学生来到现场，共同探讨这一问题。据悉，济南站是WorkBuddy开发者沙龙全国城市巡回的北方首场。相比单纯介绍工具，活动更希望让企业需求与开发者能力在现场相遇，检验一项技术是否真正有人使用、能否解决具体问题。

济南某高校人工智能技术应用专业大二学生张力，是现场较年轻的参与者之一。此前，他接触过同类AI产品，也尝试用AI处理表格和文章。但他更关心的是，AI能否在未来求职和工作中发挥作用？

这种期待也构成了现场讨论的起点。对于普通使用者来说，AI是否“聪明”已经不是唯一标准。它能否理解任务、连接工具、按照规则完成多个步骤，并交付一份可以继续使用的结果，正在成为更现实的判断依据。

山东省征信有限公司AI技术团队负责人马小雨，给出了一个来自组织内部的融合路径。山东征信将自身的数据能力、WorkBuddy应用能力与一线业务需求结合，把业务经验逐步封装为技能、连接器、专家和Buddy应用。其30个共创场景覆盖11个业务域，其中24个已经上线运行，涉及投研、风控、办公和运营等不同环节。这套实践说明，企业需要的Agent不只是“生成得快”，还要做到数据有来源、过程可追溯、权限可控制、结论可复核。

兰剑智能AI CIO赵振华则展示了另一种AI使用方式：从创意构思、PPT和剧本完善，到项目代码、产品设计、动效制作，再到CI/CD脚本与安全加固。AI在这些实践中并非只负责某一个零散步骤，而是持续参与从想法到成品的多阶段协作。

腾讯云FDE专家陈大栋则以新闻热点内容生产为演示命题，拆解了如何把一个需求做成可信、可交付的Agent。结合自己的FDE实践，他认为，企业AI落地真正困难的部分往往不是模型本身，而是如何理解业务现场、找到高价值且可实施的问题，并让使用者能够接得住、用得起来。随着AI承担更多执行工作，人的价值也会更多转向规则制定、标准判断、沟通协调、结果验收和质量维护。

一场开发者沙龙无法替企业完成所有系统改造，也不能替一名学生决定未来职业方向。但它可以让不同身份的人更清楚地看到，AI进入现实世界后，真正需要解决的是什么。

腾讯云开发者星盟济南城市合伙人王通通表示，济南站之后，本地活动将继续增加实操、开发及FDE交付相关内容。按照全国城市巡回计划，WorkBuddy开发者沙龙将在半年内走入三十座城市，通过专家分享、本地开发者带练和地方行业真实命题等形式，让更多实践者参与共建。

当AI开始走出对话框，进入企业系统、个人项目和具体工作，开发者需要回答的问题也随之发生变化：不只是“AI还能生成什么”，而是“人和AI能否共同把一件事可靠地做完”。

（大众新闻记者 胡沥中）