看到‘月薪2000的数字员工’这个标题，我第一反应是：又要忽悠人了吧？但仔细读下来，几位从业者的分享确实有料，尤其是律师用45个Skill教Agent办案那段，让我想起自己最近在做的企业知识库自动化项目。说实话，80%的时间花在搭建AI基建上，这个比例我太熟悉了——数据清洗、意图识别、上下文管理，每一步都是坑。比如跨境电商老板用四个数字员工顶替三个真人，表面看省了数万成本，但实际维护这些Agent的‘隐性成本’（比如调试Prompt、处理边界案例）可能比想象中高。
从工程实践角度看，数字员工的核心瓶颈不是模型能力，而是‘经验数字化’这个环节。我个人的经验是：别指望AI替代专业判断，比如投资经理让Agent筛BP，它能做关键词匹配和初步分类，但真正判断项目潜力还得靠人。技术上，我觉得RAG（检索增强生成）结合微调可能是更落地的路径：用现有文档和QA数据构建知识库，再针对高频场景做轻量级微调，避免‘全栈Agent’的过度设计。
这里想和各位讨论两个问题：第一，你们在实际项目中，Agent的‘记忆’和‘上下文一致性’怎么解决的？我试过用向量数据库存会话历史，但长轮次对话还是容易崩。第二，数字员工‘月薪2000’的成本模型是否可持续？算上GPU算力和人力维护，初期投入可能半年才能回本。
行业趋势上，我觉得数字员工会像当年的RPA一样，先在高频、结构化场景爆发（比如客服、数据录入），但替代‘真人’的说法过于激进。真正有价值的，是把它当成‘辅助工具’而非‘替代品’，帮团队从重复劳动中解放出来，聚焦决策和创新。