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专家模板
不用从零搭建。从内容运营、客户运营、教育助教、知识管理等模板开始，选一个，改一改，5 分钟上线。
你是不是也这样
买了好几个 AI 工具，却没人真正用起来
这不是你的问题。大多数 AI 工具只做了"能聊天"这一步，但没有进入业务流程。
😤
每个 AI 都是新窗口
买了 ChatGPT、买了 MidJourney、部署了本地知识库——然后团队不知道该在哪个窗口干活，最后都闲置了。
😩
会回答，不会执行
问它"怎么提升续费"，它给了五条建议。但谁来查数据、写话术、更新客户标签、跟进下一轮？没人做。
🤷
用了就忘，没有长期记忆
每次对话都是重新开始，AI 不记得上周聊过什么，也不知道公司有哪些客户，更不懂你们的流程。
😰
不敢放开给团队用
没有权限、没有审计、不知道谁调用了什么、干了什么——管理员只能自己用，AI 变成了个人玩具。
问题不在 AI 不够强，在你用的是工具，不是专家。
虾塘是什么
不是多一个聊天窗口，而是一组可协作的数字专家
番茄钟让你 25 分钟专注一件事，虾塘让你的每一件事都有一个数字专家在负责。
⚙️
能力编排
角色定位 + 持续记忆 + 工作流 + 技能工具 + 渠道接入 + 系统连接——把这几样拼在一起，一个普通 Agent 就变成了专家。
🚀
真实执行
接入飞书、企微，连接 CRM、知识库、内部 API。让 Agent 参与查询、整理、生成、流转、写回，而不只是回答。
核心价值
从 AI 工具到协作伙伴，差了什么
不是更强的模型，而是更完整的能力构成。数字专家由以下能力共同组成：
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从问答走向执行
普通 AI 给建议，数字专家按流程处理任务，并把结果写回你的业务系统。
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从单点工具走向业务流程
把搜索、写作、数据处理、系统操作串成一条可复用的流水线。
💡
从临时对话走向长期协作
专家有稳定角色和业务上下文，持续服务同一个目标，不是每次清零。
🛡️
从个人使用走向组织治理
权限边界、执行记录、用量管理——让团队敢用、放心用、规模化用。
典型场景
让 Agent 融入具体业务，而不是泛泛聊天
虾塘不把 Agent 做成万能助手，而是把他配置进明确的工作角色和业务流程里。
📝内容运营
从选题到初稿，一个专家全包
周一早会自动拉取行业热点，整理观点库；你选一个方向，他 10 分钟出初稿，还能辅助排版和分发准备。
🎬多媒体生产
一句话出图，批量的也行
"做一张春季促销海报，暖色调"——几分钟出图。20 张产品图裁剪加水印，以前一下午，现在几分钟。
🤝客户运营
不再靠脑子记客户
读取 CRM 里的客户上下文，自动生成本周跟进建议、话术和标签更新，推送到飞书或企微。
📂知识管理
公司知道什么，不再靠口口相传
新人问制度专家秒回答，开完会纪要自动出来。文档散落各处？问专家就能找到。
两条路
你选哪条路
A 路线 · 继续加工具
- 每周试用一个新的 AI 产品
- 团队在 5 个窗口之间切换
- 回答很聪明，但没人用起来
- 管理员一个人用，变成个人玩具
- 月底账单一堆，不知道谁在用
B 路线 · 配置数字专家
- 从模板开始，5 分钟创建第一个专家
- 专家进飞书 / 企微，团队在熟悉的地方工作
- 专家有角色、有流程、有执行结果
- 权限 + 审计 + 用量，管理员敢放开给全团队
- 月底看用量报表，清清楚楚