10月22日下午2点，学生中心一场特别的分享会吸引众多同学围观。信息与智能工程学院大数据2501班马庆同学担任主讲，于海娇老师担任指导。不同于常见分享，本次分享不开班、不带货，聚焦AI落地实践，引导大家学会借助AI赋能工作学习，刷新了不少同学对AI提问应用的认知。
10月22日下午，学生中心的空气有点不对劲。 本来大家是冲着"AI 讲座"来混学时的，结果开场三分钟，全场笑不出来了——因为主讲人的第一句话是： "今天不讲怎么提问。今天讲，怎么让 AI 自己干活。" 一句话，把全场的"提问艺术家"们干沉默了。 在座的各位，谁不是每天对着 AI 客客气气："帮我写个报销说明""请问这个制度啥意思""再改一版，刚才那版太AI了"……而主讲人马庆 ，大数据2501，已经在琢磨一件更"离谱"的事：给 AI 立规矩、定岗、发任务单，让它像个真员工一样把活干完。 值得一提的是，这次分享从选题打磨到内容框架，都离不开 学业导师于海娇老师的悉心指导——从"财务报销"这个既接地气又有技术含量的切入点，到整场分享"先讲透原理、再落到 实战"的节奏设计，于老师都给出了关键建议，把一个学生的奇思妙想，打磨成了一场人人听得懂、人 人有收获的完整分享。 有人负责"不按常理出牌"，就总得有人负责把牌打好——于老师就是那个稳稳守住牌桌的人。
分享的标题也很嚣张：《告别"只会提问"：用 Python + AI Agent 破解财务报销难题》。标题嚣张，内容更嚣张。往下看。
第一趴，马庆直接甩出一张"格局图"，当场给 AI 圈排了辈分：
• 搜索引擎 ：你问，它扔给你一堆链接，剩下自己悟；
• 大语言模型（LLM）：你问，它答，答完拍拍屁股走人；
• 多模态 AI：能看图能听话，本质还是一张"更聪明的嘴"；
• AI Agent：LLM + Agent Harness + 工具技能 = 大脑 + 手。一句话总结全场：别人养 AI当军师，他养 AI 当员工——军师出主意，员工真干活。
现场同学默默看了看自己收藏夹里积灰的"AI 提示词大全"，陷入沉思。
马庆拿财务报销开刀，现场演示了一套"降维打击"：
1. 先写出会计行业的工作日志 ——搞清楚一个会计每天到底在干嘛；
2. 把工作职责拆碎 ——报销初审、分类汇总、异常排查，一项一项列清楚；
3. 划定"能不能自动化"的红线——规则明确的交给 AI，需要专业判断和审批的，必须留给人；
4. 把人话变代码 ——把制度里的自然语言转成规则表、转成 JSON 数据结构，AI
才不会"看懂了但干错"；
5. 写成 SOP 说明书——哪步必须发生、什么条件能继续、什么问题必须升级，白纸黑字；
6. 组装成 OPC（一人公司）+ Agent 工作流——一个人 + 一队 AI，跑完整套流程。台下同学的表情变化大概是这样的：
"就这？" → "等等，这不就是把报销流程拆成流水线吗" →"卧槽，这不是说我以后一个人能干一个部门的活？"
马庆还很实在地补了一句免责声明：自动化判断标准因事而异，不是普适公式， 技术可行 ≠业务适用，别一上来就 All in。——难得一个不按常理出牌的人，最后记得按刹车。这份冷静，据说也是于海娇老师反复强调的学术态度。
最硬核的环节，马庆抛出灵魂拷问："Agent 执行到一半，上下文满了怎么办？"全场安静。随后他给出四套方案，直接封神：
• 上下文压缩 ：让 AI 把废话整理成摘要，轻装上阵；
• 断点续跑 ：干完一批存一次档，游戏读档既视感；
• 任务交接 ：上一个 Agent干不完？写好交接文档，换班继续——而且交接文件必须由状态存储和运行日志生成，不能靠 AI自己"回忆"（是的，他连 AI 的嘴都不信）；
• 子 Agent 分工：搭一棵"工作树"，多个 Agent 分头干活，谁也别想摸鱼。一句现场金句流传甚广："对 AI，既要放手让它干，又要留好它的工牌、考勤和交接单。"
分享最后，马庆援引 Anthropic 和 NIST 的研究观点，把全场拉回理性：优先采用能满足业务需求的简单实现，只有复杂架构真的带来价值时，才给 Agent 加自主性。
简单说就是： 别为了用 Agent 而用 Agent，能用 Excel 解决的事，别惊动一个智能体。——这大概就是本次讲座最"不按常理出牌"的地方：一个讲 AI 的人，最后劝大家"能简单就简单"。散场时，学生中心门口有人小声嘀咕："我刚才是不是该记个笔记？"旁边同学幽幽来了句："不用记，以后让 Agent 帮你记。"
2026年11月4日 星期三
一审一校 | 于海娇
二审二校 | 王景泽
三审三校 | 李成名 尹 娜
