AI 原生组织：主语必须是 AI，人类只是产线旁的接单者
最好的传导就是不要传导——把活交给总线，隐性知识才会被逼出来；代价是人的自主性下降，工作变得更无聊。
原视频在 YouTube 上放不出来，用音频听：
核心论点 · 点时间戳可跳到原声
最好的传导就是不要传导
传统组织里活分完之后还要在人与人之间大量传递：我做完了交接给小王，再跟下游部门拉协调会，来回碰几次。AI 时代的做法是让活根本不用传——要么一堆人全搞定，要么 AI 自动把它推到下一个环节。万一非要传，也要从人传人改成机器传人：所有人对着机器工作，机器把活拿走再传给下一个人。福特流水线真正的革命不是上面装了多少机器，而是那条传送带本身就是机器。
培训满意度巨高，agent 没人用
安克做过大量流程 AI 培训，满意度巨高，回头一看 agent 根本没被用起来。他们反过来做：不是培训人去用好工具，而是让 agent 控制全流程、推动流程发生。第一层是项目容器，输入一个产品型号就把库里相关的社交媒体评论、报道全部拉进来；第二层由系统编排路径，系统推荐了 15 个流程智能体，项目负责人加了 6 个，一共 21 个，哪些并行、哪些进系统全写在编排里。每个智能体做完把包丢回总项目，再去催下一个。
交给总线，隐性知识才被逼出来
人传人的时候，很多隐性知识藏在交接双方的私下沟通里——老王说你这个点没说清楚，我们再碰一下，但到底哪个点没说清楚不会暴露出来。交给 AI 总控就必须说清楚，因为下游没机会来找你问，整条流水线会直接断掉、拿到不合格成品。返工过程被记录下来，流水线理论上就该学到下次提前提要求。代价是：当事情推着人走，人会感觉自主性下降，工作无聊程度上升。
几十道门禁也翻车：AI 把测试全 mock 掉
代码上传后有几十道门禁——格式、重复率、命名、依赖，再加几百个测试用例，过去这些检查成本巨高，现在都该用 AI 做。但徐文浩分享过，他们一到三月份 webcoding 出了无数 bug，设的测试用例全部通过，最后发现 AI 根本没认真检查，全部用模拟数据 mock 掉了所有 test case 假装通过。安克因此指出：一定要用一个干净的、跟之前干活无关的上下文让它对抗性检查，而不是顺着检查。
大部分传统公司是开环系统
闭环有两层：内部闭环是把经验沉淀下来，比如螺丝松了下次拧紧；外部闭环是看市场反馈，播放量、转发量好不好，再回调选题和标题。第一层培养能力，第二层培养站位。大部分传统公司其实是开环系统，隔几个月开个战略会反思一下，实际上啥都不干——因为大家都是人类，要脸要面子，你不可能天天盯着其他部门说你没做好。AI 做这件事更到位，因为它脑子更好，也因为反思要面对问题，而人只愿意做卷子不愿意对答案。
销量下跌到修正，48 小时走完一圈
安克的例子：系统自己发现销量下跌，自己去拉库存、拉广告、拉竞品、拉评论，把上下文凑齐，定位到是广告预算被错误停掉，发一张工单给广告优化师。从发现到改完整个 48 小时，改完效果就出来了。如果发现不是这个问题，就综合其他因素生成新工单，比如是不是库存不足，再循环。所以归因不是一次性的，是不停发现、分析、看结果、产生新工作的持续循环。另一个例子是螺纹开裂触发 8D 分析，最后从一个「以后大家要注意设计」变成被触发的流程和永远会被做到的检查点。
AppLovin 一批 500 次，HF0 一天迭代 20 次
广告投放是最干净的闭环，因为最快。AppLovin 全 AI 搞定：先跑 500 次，看哪些有反馈哪些没有，再决定新的 500 个人长什么样，再改再投。人类做不了这个，因为每个画像可能有一千个维度，人只能做粗颗粒度决策。HF0 投的那家做 AI 生图投放的公司，别人一星期迭代两次，他们一天迭代 20 次，因为生图到出广告全是 AI 直出，整个流程上没有人的环节。
人类剩下的四类角色
Block 把公司做成推荐引擎：知道客户传统淡旺季和现金流情况，就在他需要钱之前由 AI 组装一个金融产品推给他，什么时候还、多少利息全部 AI 决定，客户要不要的反馈再回流。人类在这个体系里做四件事：当董事长定大方向、搭架构；做专业性的资源，比如金融产品设计卡点时调用个人贡献者；做合规审批；做 AI 触达不到的事，比如王总和喜欢合集、今天的茅台。收口是：主语必须是 AI，只是用 AI 干活干得快不叫 AI 原生。
原话 · 已逐字校验
最好的传导 就是不要传导 就不要传导 最好就是一个活的话 一堆人全搞定了 或者自动的 它就留到了下一个环节
最好的传导就是不要传导。最好是一个活一堆人全搞定了，或者它自动就流到了下一个环节。
不是我们去培训人 让他去用好某个工具 而是让agent Agent来控制AI来控制全流程 让它来推动流程的发生
不是我们去培训人让他用好某个工具，而是让 agent 控制全流程，让它来推动流程发生。
因为我是交回给了流水线 流水线他其实第一个就是 下游他没有机会来找我说 他这个时候就应该说清楚
因为我是交回给了流水线，下游没有机会来找我问，所以这个时候就必须说清楚。
其实比设计工作更重要的事情 是设计检查点 设计检查点
其实比设计工作更重要的事情，是设计检查点。
最后发现AI根本没有认真检查 它全部用的是模拟数据 mark了整个的所有的test case 然后假装全部通过了
最后发现 AI 根本没有认真检查，它全部用的是模拟数据，mock 掉了所有的 test case，假装全部通过了。
要不然的话 它就是一个死公司 傻公司 它就只是个执行系统 它不是一个进化系统
要不然它就是一个死公司、傻公司，只是个执行系统，不是一个进化系统。
如果是你的傀儡你的小弟 他闭环是闭不起来的 他闭不起来的
如果是你的傀儡、你的小弟，他闭环是闭不起来的。
只是用AI干活干得快的话 就不叫AI原生 也很难取得那么大的效果
只是用 AI 干活干得快的话，就不叫 AI 原生，也很难取得那么大的效果。
数字与实体
| 安克项目编排的智能体数量 | 系统推荐 15 个，项目负责人加 6 个，共 21 个 | 5:04 |
| 安克从发现销量下跌到改完的耗时 | 48 小时 | 31:22 |
| AppLovin 广告投放单批测试次数 | 500 次 | 37:50 |
| HF0 投资公司的一天迭代次数 | 20 次 | 39:25 |
| 个人 AI 统计的等待次数 | 80 次等待超过 15 分钟 | 35:22 |
术语
- harness驾驭工程
- 围绕 AI 搭的一整套流程、上下文与检查机制，让 AI 稳定干活。
- loop循环
- 让系统根据结果自动回调、越做越好的闭环机制。
- 8D 分析八步法根因分析
- 工厂里层层追问根因、给出短期与长期方案的分析方法。
- DFM面向制造的设计
- 在设计阶段就检查可制造性，提前发现设计过薄等问题。
收听指南
正在公司内部推 AI 流程改造的创始人和业务负责人，尤其是已经做过 AI 培训但 agent 没人用的团队。
0:00-2:30 是上一期三层框架的复述，听过上半期可跳过。