第 7 章　什么时候一个 AI 员工就够了，什么时候才需要专家团

01先看任务，不先看岗位数量

一个任务如果目标清楚、步骤稳定、结果由一个人就能检查，一个 AI 员工就够了。只有当任务确实需要不同专业判断，才考虑多个角色协作。

• 整理一段聊天、改写一份文案、生成会议清单 → 一个 AI 员工
• 既要做用户分析，又要做产品判断和内容表达 → 多个角色分工
• 涉及价格、合同、客户承诺和最终发布 → AI 产出底稿 ＋ 人工确认

02AI 员工岗位卡最少写五项

负责什么任务：
输入从哪里来：
应该交付什么：
不能替谁做决定：
遇到异常交给谁：

不要只写"内容专家""销售专家"这种头衔。岗位必须和一项工作绑定。

03专家团不是把多个答案拼在一起

如果使用多个角色，先写清谁先做、谁检查、谁整合，以及谁拥有最终判断权：

没有清楚的交接关系时，专家越多，结果越容易互相重复或互相打架。

04手把手：召唤一位专家 / 组一个专家团

专家和专家团是什么。一位专家 = 人设 + 方法论 + 工具链，相当于一个有明确岗位和专业经验的 AI 同事；专家团 = 多位专家协作，由团长自动拆解任务、分配下去、并行推进，最后整合成一份结果。

手把手：召唤一位专家。

手把手：创建一位自己的专家。

手把手：召唤一个专家团。打开面板选"专家团"，点"召唤"，提交你的需求，团长会自动拆解并分配。

Luna 场景（二选一）：

• 课程服务：组一个"课程交付专家团"，让课纲、讲义、答疑三个角色分工，最后整合成一套可交付材料；
• 创始人 IP：创建一位"公众号创作专家"，固定你的选题口味和语气，之后写稿直接召唤它。

05完成检查

• 我先判断任务是否真的需要多个角色；
• 每个 AI 员工都有具体任务边界；
• 我写清了输入、输出、不能决定的事和异常出口；
• 多角色之间有明确顺序；
• 涉及高风险决定时仍保留人工确认。