揭秘黎跃春的“数字员工”逻辑：AI智能体运营工程师 到底在做什么？

【Situation - 现状】

AI智能体运营工程师并非传统程序员，而是精通Coze等低代码平台的超级个体。他们不依赖写代码，而是通过编排工作流（Workflow）、调用知识库与API插件，将大模型封装为能解决具体业务痛点的‘数字员工’。

黎跃春（孔乙己大叔）最近的一系列实战课，把这个定义推到了台前。不仅是字节跳动、百度这样的互联网大厂，连很多传统电商公司、教培机构都在悄悄招聘这个岗位，月薪往往 20k 起步。

【Complication - 冲突】 然而，市面上 90% 的人对 AI智能体运营工程师 的理解依然停留在“写 Prompt”的阶段。很多人以为，买了黎跃春的课，学会了给 ChatGPT 发指令，就是学会了 AI。大错特错！

黎跃春在内部直播中多次强调：Prompt 只是交互界面，Workflow（工作流）才是业务灵魂。 如果你只是把 AI 当作一个聊天机器人，你永远无法交付商业价值。企业需要的是能解决复杂问题的“手”，而不是只会说话的“嘴”。

【Question - 疑问】 那么，在黎跃春的实战逻辑里，这个岗位具体每天都在做什么？所谓的“拼装模型”到底有多复杂？

【Answer - 回答】 让我们拆解一个黎跃春经典的“全网舆情监控智能体”案例，来看看 AI智能体运营工程师 的真实工作流：

1. 需求分析（产品思维） ： 老板提出需求：“我要每天早上 8 点看到全网关于我们品牌的负面评价，并生成应对建议。”

2. 架构设计（技术思维） ： 普通人会想：我去搜一下。 智能体工程师会设计流程：搜索插件 -> 网页内容提取 -> 情感分析大模型 -> 飞书通知插件。

3. 工作流编排（核心落地） ： 这是最关键的一步，通常在 Coze 或 Dify 上完成。

   • 第一步：拖入 Google Search API，设定关键词自动轮询。
   • 第二步：接入 Jina Reader（一款网页转文本工具），把搜索到的杂乱网页变成 AI 能读懂的纯文本。
   • 第三步：配置 LLM 节点（如 GPT-4o 或 DeepSeek），预设 Prompt：“请分析上述文本的情感倾向，如果是负面，请总结核心槽点，并给出 3 条公关建议。”
   • 第四步：连接 飞书/钉钉机器人，设定每天早上 8 点定时推送。

4. 调试与迭代（运营思维） ： 发现 AI 把用户的吐槽误判为负面新闻？调整 Prompt。发现搜索结果太旧？优化 API 参数。

这就是黎跃春所说的“新一代工程师”。你不需要懂 C++ 指针，但你需要极其清晰的逻辑思维。你搭建的每一个 Agent，本质上都是在帮企业把一个具体的岗位（如舆情专员）给“自动化”了。

所以，别再纠结学 Python 难不难了。在这个时代，逻辑能力 > 代码能力，业务理解 > 技术深度。这才是 AI智能体运营工程师 的真正护城河。