十八年的经验,怎样装进AI助手?

做房产经纪人AI助手，最初的想法很直接：从AI视频自动剪辑切入，把我十八年的房地产经验整理进去，帮助经纪人处理日常工作。

真正开始做，才发现“把经验交给AI”并不简单。

资料可以保存，知识可以检索。但客户一句“我再考虑一下”，到底是嫌贵、需要家人商量，还是委婉拒绝？同一句话，放在不同的场景里，意思可能完全不同。

所以，最近的工作不只是增加功能，而是在梳理：用什么技术，才能让这些经验在合适的时候派上用场。

我们正在建设专家经验库，技术上叫Expert Brain。

它不是把过去的聊天全部存进去，而是围绕客户、房源、匹配、谈判和交易风险，把经验与案例重新整理。

其中用到的Skill，可以理解为一项项具体的专业能力。遇到客户跟进问题，调用相关的判断方法；遇到房源匹配问题，再找对应的经验和案例。

这一步解决的是：经验不能只躺在文档里，要让助手找得到、用得上。

但整理工作仍在推进，有了经验库，也不等于AI已经具备了成熟的业务判断。

第二部分，是业务状态系统。

经纪人的工作不是一次问答。客户从咨询到看房，再到比较、报价，需求和想法一直在变化。

我们正在用状态机制组织这些信息，让助手处理问题时，能够结合客户处于什么阶段、前面发生过什么，而不是只盯着最新一句话。

比如客户说“特别合适的话，预算可以再加一点”，这是一条需要进一步确认的信息，不能直接把原来的预算改掉。

项目还在推进Agent路由、专业能力调用和记忆机制。

路由，就是先理解经纪人想解决什么，再找到对应的能力；记忆，则是让后续交流能够延续已经确认的信息，减少重复交代背景。

这些结构听起来复杂，但目的恰恰是让使用变简单。

我始终希望它保持轻输入、轻应用。经纪人可以自然地描述问题，系统在背后组织信息，而不是为了使用AI，又多填一堆表、学一套复杂操作。

另一个正在建设的部分，是业务测试体系，也就是Benchmark。

它不是测试AI会不会解释房地产名词，而是拿具体案例检查：有没有漏掉关键条件，建议有没有依据，会不会把不确定的事情说得太肯定，有没有推荐不合适的动作。

我做过经纪人，也带过团队和新人，很清楚有些回答听起来没问题，放到实际业务里却帮不上忙。

所以，不能只看AI说得是否专业，还要看它面对具体事情，能不能给出经得起推敲的建议。

现在，经验整理、状态机制、能力调用和测试体系都在推进。接下来更重要的一步，是把经验背后的判断过程继续拆清楚。

看到了什么信号？为什么这么判断？缺少哪些信息？什么情况下要改变判断？下一步可以做什么，哪些动作不应该做？

我们准备先从已经积累的对话和案例里整理这些内容，再逐步形成销售判断能力，接入助手进行验证。这部分还没有成为完整、独立的判断引擎，不能提前说已经实现。

做到这里，我越来越清楚自己的工作是什么。

我不需要亲自成为程序员，但必须把业务讲清楚，把不合理的建议指出来，把经验成立的条件和边界留下来。

最终，我希望房产经纪人AI助手成为一个随身顾问：能帮忙分析、提醒和处理事情，也知道什么时候应该多问一句、什么时候必须交给人确认。

它应该减轻经纪人的负担，而不是增加负担；帮助经纪人做判断，而不是替他掌控工作。

十八年的经验，不能靠上传文档就完整复制。但现在，我们正在一步步把它变成可以被调用、被检验，也能继续完善的能力。