AI Agent
过去150天，我"经营"着一家很小的公司：13个员工，零工资，没有一个是人。它们是跑在开源框架上的AI Agent——战略、产品、研发、QA各司其职，每天跑25个自动化任务，沉淀了1300+篇知识、600MB组织记忆，并行孵化14个项目，其中一个即时零售定价产品已经在真实商家手里跑。做了20年供应链，我最大的心得却反直觉：Agent时代管理的第一课，不是让AI更聪明，而是假设它一定会犯错。我把这叫"为失败而设计"，落成四条规矩：1️⃣ 置信度分级：审批权不看职级、看把握。高置信自动执行，中置信事后审批，低置信升级到人。2️⃣ 独立QA：干活的和查活的不能是同一个。让Agent自查，它总能给自己找到理由——像业务部门自己审自己的报销。3️⃣ 预算熔断：失控的勤奋比懒惰更贵。一个死循环的Agent每分钟烧几万token，还觉得自己很努力。数字化的最高价值，不是让对的事更快，而是让错的事死得更早、伤得更轻。4️⃣ 组织记忆：模型两个月一代、谁都买得到；把二十年的Knowhow结构化成AI用得上的记忆，才是别人抄不走的。多数公司的AI预算都在买模型、很少在建记忆——我觉得花错了地方。150天最意外的发现：管AI和管人，相同远多于不同。20年带团队的方法论八成能平移，剩下两成才是新的——人需要激励，Agent需要护栏；人怕单调，Agent怕失控。所以真正的问题也许不是"AI会不会取代你的员工"，而是：如果明天100个不知疲倦、但一定会犯错的AI员工入职，你的公司有制度接得住吗？你会先给它们立哪条规矩？评论区聊聊。#AI #MaaS #Harness
发布于 广东
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