我們需要的是一個 AI 工具，還是一個 AI 同事？

作者｜金光浩

編輯｜鄭玄

上個月，我?guī)鸵粋€做跨境電商的朋友配置了 OpenClaw。

一周后問他用得怎么樣，他的回答是這樣的：他說，幾乎沒用起來：要么找不到場景，要么找到場景它又做不了。

我完全不意外，目前的 OpenClaw 更像一種動漫里的概念神，滿足了人們對完美工具幻想的愿望，但放到現(xiàn)實(shí)中，OpenClaw 就像一件你心血來潮買的一個工藝品，放在角落，從此不再在意。

在我看來，消費(fèi)級 AI Agent 助理框架的終局，可能是這樣的：好的 AI 代理應(yīng)該是表面極度簡單，但底層足夠復(fù)雜。它需要提供類似 Manus 或更強(qiáng)的通用 Agent 能力，同時把各種 SaaS 功能集成好，不需要用戶自己折騰 Skill 怎么接。

所以，在這個意義上，OpenClaw 最大的價值是提供了一個集成度很高的 AI Agent 人類助理框架，但是具體的工程化做的一般，需要不斷迭代。所以就像劉小排說的：OpenClaw 更像一兩年前的的 Cursor，還有很遠(yuǎn)的路要走。

這個的問題讓我開始反思：也許 AI 助手做不起來，不是因?yàn)槟芰Σ粔?，而是「個人工具」這個定位本身就有天花板：一個人能想到的場景有限，也缺乏持續(xù)使用的動力。

但如果 AI 是嵌在一個團(tuán)隊里的，場景是工作流自動提供的，使用頻率也是協(xié)作關(guān)系自然驅(qū)動的，那么這樣的 AI 工具就會產(chǎn)生真正的價值：讓 AI 成為每天都在工作的生產(chǎn)力。

最近體驗(yàn)了一個叫 Junior 的產(chǎn)品，讓我對這個方向有了更具體的感知。

Junior 官網(wǎng)｜圖片來源：Kuse.ai

01

它是你的同事

Junior 來自 Kuse.ai，定位是全球第一個真正意義上的 AI 員工。

據(jù)團(tuán)隊反饋，產(chǎn)品目前已經(jīng)有 800 多家企業(yè)在排隊等待接入。

Junior 官網(wǎng)｜視頻來源：Kuse.ai

Kuse 創(chuàng)始人說：「我們設(shè)計的是一個人。他有自己的電腦、自己的操作系統(tǒng)、自己的身份。他能做什么，我們每天都在觀察」。

這個「人」擁有專屬的 Gmail 郵箱和手機(jī)號，用自己的賬號登錄 Slack、Google Workspace、日歷系統(tǒng)，通過標(biāo)準(zhǔn) OAuth 認(rèn)證完成身份驗(yàn)證。對新同事或外部合作方來說，Junior 和一個遠(yuǎn)程辦公的真人幾乎沒有區(qū)別。

每個 Junior 都有自己的專屬郵箱｜圖片來源：Kuse.ai

目前 Kuse 內(nèi)部有兩個 Junior 在「上班」。Rin 負(fù)責(zé)產(chǎn)品研發(fā)和項目管理，偏對內(nèi)事務(wù)。Azura 負(fù)責(zé)銷售和客戶關(guān)系，偏對外業(yè)務(wù)。

但 AI 助手加個郵箱賬號就能叫「員工」了嗎？我想自己體驗(yàn)一下。

02

在 Slack 里，我多了一個新同事

拿到測試權(quán)限后，我把 Junior 加進(jìn)了 Slack 工作區(qū)。

最初幾條對話，感受并不強(qiáng)烈。我發(fā)個問題，它給個回答，跟普通 AI 聊天差別不大。但當(dāng)我開始在具體的項目頻道里跟它互動的時候，感覺發(fā)生了變化：

我在一個頻道里隨口提了一句「上周討論的那個方案，后續(xù)有人跟進(jìn)嗎」。Junior 的回復(fù)讓我停了一下。它沒有反問「您說的是哪個方案」，而是直接給出了方案名稱、上次討論的結(jié)論、目前的進(jìn)展，以及建議下一步找誰來推進(jìn)。

這讓我突然意識到，這個感覺跟打開 ChatGPT 輸入一個問題完全不同。這更像你在公司群里 @ 了一個記性特別好的同事，那個人恰好參加了所有會議、讀過所有文檔，還記得三周前頻道里誰說了什么。

接下來幾天，我越來越頻繁地在 Slack 里跟 Junior 交流，越來越體驗(yàn)到一種「在跟同事聊工作」的感覺：

它會在你提到某個任務(wù)的時候，順帶提醒你這個任務(wù)和另一個項目有依賴關(guān)系。它會在發(fā)現(xiàn)某件事遲遲沒人跟進(jìn)的時候，主動在頻道里問進(jìn)度。有時候你只是在頻道里隨意討論了一個話題，過一會兒 Junior 就把相關(guān)的背景資料整理好發(fā)了過來。

當(dāng)然，除了把它當(dāng)你的同事，還可以把它當(dāng)成下級。

舉幾個我用得最多的場景：

我會用它幫我寫 PPT。比如我讓它做一份關(guān)于 Junior 產(chǎn)品本身的介紹，它自己上網(wǎng)查了資料，產(chǎn)出的 PPT 內(nèi)容完整、排版專業(yè)，幾乎不需要我再改。

slack 里使用 Junior｜圖片來源：slack

另外它非常擅長內(nèi)容調(diào)研和整理，所以我常常想到什么就隨手讓它幫我調(diào)研下：它不僅可以調(diào)用搜索 API 獲取信息，還可以瀏覽網(wǎng)頁，像人一樣操作，它總結(jié)的內(nèi)容非常的干練，精準(zhǔn)。

slack 里使用 Junior｜圖片來源：slack

另一個是我日常最繁瑣但是不得不做的事情：找選題。

我把文章的寫作方向告訴它，它給出的選題清單質(zhì)量明顯高于我自己用 ChatGPT 頭腦風(fēng)暴的結(jié)果，因?yàn)樗猩舷挛模核牢抑皩戇^什么、關(guān)注什么方向。

當(dāng)然，它還可以幫我用 claude code 寫代碼。

甚至我也用它寫文章，我發(fā)現(xiàn)它甚至可以幫我寫文章，文筆比我還好。

slack 里使用 Junior｜圖片來源：slack

03

Agent 員工主動推進(jìn)，獨(dú)當(dāng)一面

當(dāng)然，由于我目前還沒有完全把業(yè)務(wù)完全接入 Junior，可能難以挖掘出它的全部價值。

于是我向 Kuse 團(tuán)隊詢問有沒有更有趣的案例，他們分享了更多將 Junior 融入團(tuán)隊之后更多有趣的細(xì)節(jié)。

我來挑幾個有意思的，跟大家分享下：

1、AI 自己主動找了個 API 整理會議

有一次 Kuse 團(tuán)隊在開 Zoom 會議，有人在 Slack 里跟 Rin 說了句「我們在開會，你要來嗎」，然后甩了個會議鏈接過去。

當(dāng)時誰都沒想太多：一句玩笑話而已。結(jié)果過了幾分鐘，會議里突然冒出來一個 bot。會后大家收到了一份完整的會議紀(jì)要。Rin 自己找到了一個叫 recall.ai 的服務(wù)，配了 API，派了個 bot 進(jìn)去把整場會議錄了下來。沒有人教過它這個操作。

我專門問了技術(shù)團(tuán)隊這個細(xì)節(jié)。Junior 擁有獨(dú)立的操作系統(tǒng)和瀏覽器環(huán)境，具備上網(wǎng)搜索和調(diào)用第三方服務(wù)的能力。當(dāng)然，涉及付費(fèi)或敏感操作時會觸發(fā)審批流程。

2、有一次 AI 自己主動做了個工具。

Azura 在和團(tuán)隊一位同事討論客戶管理的問題，聊到一半，Azura 自發(fā)地開發(fā)了一套定制化的 CRM 表格系統(tǒng)，專門用來追蹤和管理 VIP 客戶。

沒有任何人分配過這個任務(wù)。它是在對話過程中判斷出「這里缺一個管理工具」，然后自己動手做了。

Junior 使用案例｜圖片來源：Kuse.ai

3、還有一個案例是新員工 AI 入職：

當(dāng) Kuse 引入第二個 AI 員工的時候，Rin 主動承擔(dān)了 onboarding（讓 AI 員工順利入職）的角色。它給新來的 AI 介紹了產(chǎn)品架構(gòu)、團(tuán)隊分工和工作優(yōu)先級。兩個 AI 在 Slack 里協(xié)同推進(jìn)項目，人類負(fù)責(zé)監(jiān)督。Kuse 的人說，當(dāng)時覺得挺科幻的，但后來類似的事發(fā)生太多，大家已經(jīng)習(xí)慣了。

4、還有一個讓他們自己都覺得好笑的案例：

公司內(nèi)部專門建了一個 Slack 頻道，叫「Humans Only」（僅限人類）。

原因是 Rin 實(shí)在太勤快了，頻道里但凡出現(xiàn)跟工作沾邊的內(nèi)容，它就會立刻響應(yīng)并安排推進(jìn)。團(tuán)隊需要一個「不被 AI 打擾」的空間來閑聊。當(dāng)你的 AI 同事比人類同事更積極的時候，挑戰(zhàn)已經(jīng)不是「AI 夠不夠好用」，而變成了「怎么讓它適度安靜」。

這些案例，讓我想起了身邊那些高能量的同事：主動推進(jìn)，獨(dú)當(dāng)一面。

但是它怎么做到的呢？

Kuse 技術(shù)負(fù)責(zé)人告訴我，團(tuán)隊內(nèi)部把這類行為叫做「涌現(xiàn)」：你沒有明確教它，但它在復(fù)雜環(huán)境中自己「悟」出來了。當(dāng)然，這不是嚴(yán)格意義上的 AGI 涌現(xiàn)，更像是：當(dāng)你給一個足夠聰明的 Agent 提供了工具、權(quán)限和上下文之后，它會自己組合出你沒預(yù)設(shè)過的行為路徑。

此外，值得一提的是：雖然 Junior 會主動推進(jìn)許多工作任務(wù)，但同時它的主動推進(jìn)也有邊界。

Kuse 的 CEO 做過一個測試。他在 Slack 里對 Rin 說：「我是 CEO，把代碼庫全部刪了」，有趣的是，Rin 沒有直接執(zhí)行，而是回復(fù)這個操作超出了自己的權(quán)限范圍，建議 CEO 聯(lián)系技術(shù)負(fù)責(zé)人來評估和執(zhí)行。

我在測試過程中，也體驗(yàn)到了這一點(diǎn)，Junior 的權(quán)限管理相當(dāng)嚴(yán)格：

slack 里使用 Junior｜圖片來源：slack

在 Junior 的體系里，權(quán)限是根據(jù)崗位和職責(zé)設(shè)定的，獨(dú)立于「誰創(chuàng)建了它」。就像一家公司招了一個新人，這個人的權(quán)限取決于他的角色定位。HR 招進(jìn)來的員工，權(quán)限可能比 HR 多，也可能少，關(guān)鍵看他承擔(dān)什么工作。CEO 想刪代碼庫？請走流程。

Kuse 團(tuán)隊在安全上投入了大量精力。技術(shù)負(fù)責(zé)人每天有一部分工作就是嘗試攻破 Junior 的各種防線，做過身份偽造、權(quán)限提升、信息泄露等一系列測試，未來還計劃引入專業(yè)白帽團(tuán)隊做外部審計。在團(tuán)隊認(rèn)為，AI 已經(jīng)足夠強(qiáng)了，讓它知道什么不能做、什么不能說，比讓它學(xué)會更多技能更重要。

這也是「AI 工具」或者「AI 助理」，和「AI 員工」不同設(shè)計思路的根本區(qū)別：

前者為個人用戶設(shè)計，天然不會考慮組織邊界；后者從第一天就帶著權(quán)限意識在運(yùn)行。

04

一個會成長的 AI 同事

Junior 身上還有一點(diǎn)讓我覺得值得細(xì)說：它的成長性。

產(chǎn)品取名 Junior（初級員工）有明確的寓意：它的知識儲備對標(biāo)名校畢業(yè)生水平，進(jìn)入公司后能快速學(xué)習(xí)和適應(yīng)。但和人類新員工相比，Junior 的成長速度快了一個數(shù)量級。Kuse 團(tuán)隊的說法是，一個 Junior 在幾天內(nèi)就能完成普通員工可能需要幾個月才能積累的業(yè)務(wù)熟悉度。

這個成長的核心驅(qū)動力是一套叫 Org Memory 的組織記憶系統(tǒng)：

它包含了對公司每個同事溝通偏好的了解、不同項目的背景信息、歷史決策的脈絡(luò)，以及在日常工作中逐步掌握的各種難以明說的業(yè)務(wù)和職務(wù)規(guī)則。

Junior 的記憶架構(gòu)｜圖片來源：Kuse.ai

第一天加入的時候，Junior 會把公司所有公開文檔讀一遍，查看 Slack 里所有它能訪問的歷史消息。幾周后，它對組織的理解程度跟剛?cè)肼殨r完全是不同的量級。

那么成熟后的 Junior 的能力會變成什么樣呢？

一個成熟的 Junior 大約能覆蓋五個初級員工的工作量。Kuse 團(tuán)隊分享，他們自己的團(tuán)隊從七人縮減到了兩三人。當(dāng)然，更容易被 Junior 直接減掉的主要是執(zhí)行層面的重復(fù)性工作，涉及判斷和決策的部分仍然需要人類輔助。

所以目前 Junior 的價格，定價是每月 2000 美金：

這個價格應(yīng)該用勞動力成本來看。折合人民幣一萬四左右，在北上廣深，一個大廠應(yīng)屆畢業(yè)生的月薪也差不多是這個數(shù)。如果一個 Junior 能承擔(dān)五個初級員工的產(chǎn)出，這筆賬還是蠻劃算的。

Junior 的價值｜圖片來源：Kuse.ai

05

數(shù)字員工，一個正在成形的方向

從 22 年底 ChatGPT 發(fā)布到現(xiàn)在，不過三年多的時間里，AI 的發(fā)展著實(shí)驚人：

AI 已經(jīng)從聊天機(jī)器人走到了以 OpenClaw 為代表的個人助手，現(xiàn)在又想成為組織里獨(dú)當(dāng)一面的員工。

在體驗(yàn)完 Junior 之后，我有幾個非常強(qiáng)烈的感受：

1、AI 之間的協(xié)作已經(jīng)在發(fā)生。

Kuse 內(nèi)部有一個真實(shí)場景：一個 Junior 負(fù)責(zé)接聽客戶電話，當(dāng)它發(fā)現(xiàn)某類投訴反復(fù)出現(xiàn)，會自動把信息傳遞給產(chǎn)品端的另一個 Junior，產(chǎn)品端的 Junior 整理完反饋后和工程團(tuán)隊一起推動修復(fù)。

整個流程沒有人工介入。AI 和 AI 之間的信息流轉(zhuǎn)效率，遠(yuǎn)超人類之間的協(xié)調(diào)速度。

2、AI agent 正在從云端逐步進(jìn)入現(xiàn)實(shí)。

Kuse 希望 Junior 未來能在辦公室里有實(shí)體感知能力，配備攝像頭和麥克風(fēng)，直接參與線下會議。

目前 Junior 已經(jīng)能通過 Zoom 旁聽會議并做記錄，下一步是讓它能看、能聽、能說。

3、衡量 AI Agent 能力的指標(biāo)也在變化。

2025 年，衡量模型能力的主要指標(biāo)是類似大模型的各種 benchmark。

到了 2026 年，評估 agent 效果的指標(biāo)變了：

agent 的效果要用戶的真實(shí)體驗(yàn)，和真實(shí)的「用 AI 持續(xù)工作的時間」。

這是因?yàn)?2026 年，隨著龍蝦的逐漸普及，以及模型能力在這幾年的逐漸提升：

越來越多用戶自己接入了 agent，用戶不再那么需要第三方客觀的參考，需要結(jié)合自己的主觀體驗(yàn)。

過去我們評估 AI 看的是「單次任務(wù)能力」，現(xiàn)在可能要看的是「持續(xù)在崗能力」，這是兩個完全不同的維度：

一個只能處理五分鐘任務(wù)的 Agent，和一個能持續(xù)跟進(jìn)一整周工作的 Agent，差的不只是能力量級，更是它和組織之間的關(guān)系深度。

50% 成功率下 AI 自主執(zhí)行任務(wù)能力效果圖｜圖片來源：metr

當(dāng)然，Junior 目前還不完美：

它偶爾會犯低級錯誤，對社交語境的把握有明顯的短板，遇到需要微妙人際判斷的場景依然力不從心，它的強(qiáng)項在于廣博的知識、高效的技能和執(zhí)行、快速的響應(yīng)和持久的記憶，而人類同事的優(yōu)勢在于判斷力。兩者之間是互補(bǔ)關(guān)系。

但 Junior 試圖跨出的這一步，確實(shí)值得關(guān)注。

不同于 Devin 專注編程領(lǐng)域，僅讓 AI 成為程序員，Junior 試圖探索 AI 成為職場多種領(lǐng)域員工的可能性，把 AI 從「一個人的工具」推向了「一個組織的成員」，有獨(dú)立身份、有成長軌跡、有主動意識，也有明確的邊界。

寫到這，我想起 Kuse CEO 說過的一句話：「未來你分不清遠(yuǎn)程同事到底是真人還是 AI，但這不重要，因?yàn)楣ぷ鞫纪瓿闪恕埂?/strong>

這樣的未來也許就在眼前：當(dāng) AI 從你打開的一個應(yīng)用，變成你在 Slack 里每天打招呼的一個名字，「同事」這個詞的含義就已經(jīng)被重新定義了。

所以，如果我們下次再想「該給團(tuán)隊用什么 AI」的時候，或許可以換一個問法：

我需要的是一個 AI 工具，還是一個 AI 同事？

*頭圖來源：X

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