【亚马逊AI应用篇】Hermes+Codex+飞书=亚马逊数字员工基座

一、数字员工架构说明

上一篇文章总结了过去一年多我们团队在AI方向实践探索踩过的坑和总结的经验，指出了应用AI，必须先梳理清楚自己的业务逻辑，找到最重要最值钱的问题，然后再从ai技术上找契合点来解决。

花了一周时间想清楚我们自己最重要的问题后，就需要找一个适合的技术架构方案来实现，这里我们选的是Hermes+Codex+飞书。因为我们的现状在于，不需要技术人员来做项目开发，而是由业务人员直接牵头与AI技术架构进行沟通，让信息损耗最小化的同时，更快的反馈和迭代这个系统，在这个架构里：

• Hermes 是主管：因为他长期记忆与自我进化的逻辑，能记能想，适合做调度、复盘、知识沉淀，公司的判断逻辑都存在它这里；
• Codex 是工程师：因为他的代码质量与思维深度更加稳定，专门负责写代码、搭数据管道、审核；
• 飞书是数字办公室：我们团队本身协作本身就在飞书，把人与人/人与AI的交流放在飞书上天然就更加丝滑；

然后就要来聊聊Hermes的profile，我们可以理解为一个profile就是一个数字员工，在现实世界里，假设我们有选品/开发/运营三个岗位角色，他们需要拥有的背景信息和知识技能是不一样的，而profile就可以帮助我们实现这样的功能，下面这张图里有紫色“智能体”的机器人，就是不同的profile。其中第一个Hermes就是主管agent，他是我们第一个要建立的机器人，我现在每天花时间最多的聊天就在他的窗口，在这里把我对业务逻辑的理解和对系统的要求和他进行沟通，然后再由他指派给Hermes后台的子agent去进行对应的写代码/审核/查数据等工作（不是聊天页面的机器人，当然如果需要的话吗，也可以安排），协作方式有两种：

• 第一种是在主agent对话框聊逻辑，让ai充分理解逻辑后，派发任务给子agent执行，然后在主窗口反馈调整，把一个业务闭环跑通后，就可以让他把这个业务相关的知识/技能全部打包，新建出一个profile专门负责对应的工作，下面的CFO，还有那些没带“智能体”标签的群聊（优先事项管理/定时任务巡检/链接监控），就是通过这种这个方式，先把对应业务的逻辑和基础架构都搭建起来后，就把所有财务相关工作从Hermes转移过去。

• 第二种方式是直接让主Agent搭建其他的profile，然后在这个profile机器人里从0开始搭建业务逻辑，这种适合完全隔离的业务板块，比如图里的“Feynman助手”和“复盘教练”，这个是和亚马逊业务逻辑没有关联的，属于个人成长方向。如果要单独拉出来做业务逻辑的机器人，当然也没有问题，只是看个人习惯，我偏向先在一个主Agent把一个业务块打通再衍生新机器人而已。

整体来说，其实这个架构与真实环境下的架构非常像，Hermes主agent就是你的大内总管+HR，负责承接你的战略方向和架构设计，可以由他直接搭建业务框架（主管亲自带队搭sop），也可以由他新建其他profile搭建（主管指挥人搭建sop），沉淀自己的业务逻辑后，由专门的agent机器人负责（sop成型后交给专门的员工负责）。

二、实践案例

说实话原来我对飞书CLI接入AI Agent还没有什么感觉，但是这一套架构搭建起来之后，数字员工的地基就彻底夯实。以往我们招聘新员工需要培训，需要带练，他所有的知识/成长/工作内容本来都要在飞书沉淀，去读去写去记录，而飞书CLI+Agent就让AI至少具备一个员工能做的90%的事情。

tips：飞书CLI就是给AI装了一双能进飞书的手——文档、表格、多维表、消息、待办，员工在飞书里怎么干活，它就能怎么干活。

既然是这样，那其实可以想象的空间就非常大了，下面列举几个我觉得比较有用的案例：

案例一，财务BP视角，每日经营战报

领星erp虽然能看到所有链接的财务数据，再加上亚马逊DD+14的政策，导致实际经营数据无法直观查看，财务数据的延迟必然导致行动的延迟，在接通领星erp API后，就可以搭建自己的数据库和表单，并设定结算逻辑，每天定时发送每日经营情况和链接诊断。

案例二，定时巡检：链接库存到货提醒

每天更新库存数据，在第一时间掌握库存信息，链接数量多了之后，可以及时的知晓链接动态，后续再扩展为多维表格登记信息，能够补上通知到责任人的闭环。

案例三，优先级管理

这个虽然不直接和亚马逊业务相关，但他可以决定你的业务效能有多高，原来没有这个agent之前我每天至少要花30分钟时间来梳理每周或每日的待办，问自己几个问题：什么更重要？什么最重要？哪些产出的结果能够对其他事项有杠杆作用。把我过去的事项安排复盘和思考投喂给这个agent后，他就能够根据我的习惯判断和原则逻辑，快速帮我整理工作安排。尤其是在使用ai开发工具后，这个工具尤为重要，正如上篇提到的，ai的快速反馈会让人掉入完成式陷阱，在做ai工具时常常会有新的想法思路蹦出来，而这个优先级管理机器人，就能及时把自己拉回来。

总结一下，以上只几个最基础用法，后续随着其他更多数据接口的打通，可以想象的空间就更多了，可以说，只要人能够做的事情，用这个架构的数字员工，能够更快更好更精准的做到。但前提还是回到那句话，你得先知道你要解决的最重要的问题是什么？

三、开发和运营读后感（旭荣和君哥）

旭荣：

一开始，用存粹的网页版AI，再到Codex+飞书CLI，解决重复性工作的问题，解决了自动化的问题，但是跟业务生态还是衔接不是很丝滑，现在通过Hermes+Codex+飞书，算是真正解决了智能化的问题。三个阶段的演进，本质是从“辅助工具”走向“智能同事”。因为开发日常会有大量时间花在数据整理和记录上，数字员工相当于增加了私人助理，能够每天提醒你要做什么，然后及时把报表整理给你做判断。真正把人的精力从“盯进度、催回复、填表格、做记录”中解放出来，回到真正需要专业判断的事情上——选什么材料、用什么工艺、怎么在成本和品质之间找到最优解。

君哥：

关于龙哥开始搭建这个亚马逊数字员工的时候，我举双手赞成，如果仅仅是用AI，那可以解决工作一波流的问题，如果AI+飞书可以解决工作间断流的问题，如果是AI+飞书+Hermes就可以去解决持续流的问题，目前我们走到了第三个阶段，第三个阶段可能还需要半年就可以走完，搭建【选品/开发/运营/财务】的数字员工，那么接下来就会更加高效，对比招聘，数字员工的成本和效率更加高。目前大部分的卖家已经走完第一阶段，部分走到第二阶段，少部分走到第三阶段，有些大卖公司可能已经走完第三阶段。如果还没有走到第二阶段，也不要急，只要舍得花时间，是可以突破的。