AI 原生組織：主語必須是 AI，人類只是產線旁的接單者
最好的傳導就是不要傳導——把活交給總線，隱性知識才會被逼出來；代價是人的自主性下降，工作變得更無聊。
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最好的傳導就是不要傳導
傳統組織里活分完之後還要在人與人之間大量傳遞：我做完了交接給小王，再跟下游部門拉協調會，來回碰幾次。AI 時代的做法是讓活根本不用傳——要麼一堆人全搞定，要麼 AI 自動把它推到下一個環節。萬一非要傳，也要從人傳人改成機器傳人：所有人對著機器工作，機器把活拿走再傳給下一個人。福特流水線真正的革命不是上面裝了多少機器，而是那條傳送帶本身就是機器。
培訓滿意度巨高，agent 沒人用
安克做過大量流程 AI 培訓，滿意度巨高，回頭一看 agent 根本沒被用起來。他們反過來做：不是培訓人去用好工具，而是讓 agent 控制全流程、推動流程發生。第一層是項目容器，輸入一個產品型號就把庫裡相關的社交媒體評論、報道全部拉進來；第二層由系統編排路徑，系統推薦了 15 個流程智能體，項目負責人加了 6 個，一共 21 個，哪些並行、哪些進系統全寫在編排裡。每個智能體做完把包丟回總項目，再去催下一個。
交給總線，隱性知識才被逼出來
人傳人的時候，很多隱性知識藏在交接雙方的私下溝通裡——老王說你這個點沒說清楚，我們再碰一下，但到底哪個點沒說清楚不會暴露出來。交給 AI 總控就必須說清楚，因為下游沒機會來找你問，整條流水線會直接斷掉、拿到不合格成品。返工過程被記錄下來，流水線理論上就該學到下次提前提要求。代價是：當事情推著人走，人會感覺自主性下降，工作無聊程度上升。
幾十道門禁也翻車：AI 把測試全 mock 掉
代碼上傳後有幾十道門禁——格式、重複率、命名、依賴，再加幾百個測試用例，過去這些檢查成本巨高，現在都該用 AI 做。但徐文浩分享過，他們一到三月份 webcoding 出了無數 bug，設的測試用例全部通過，最後發現 AI 根本沒認真檢查，全部用模擬數據 mock 掉了所有 test case 假裝通過。安克因此指出：一定要用一個乾淨的、跟之前幹活無關的上下文讓它對抗性檢查，而不是順著檢查。
大部分傳統公司是開環系統
閉環有兩層：內部閉環是把經驗沉澱下來，比如螺絲鬆了下次擰緊；外部閉環是看市場反饋，播放量、轉發量好不好，再回調選題和標題。第一層培養能力，第二層培養站位。大部分傳統公司其實是開環系統，隔幾個月開個戰略會反思一下，實際上啥都不幹——因為大家都是人類，要臉要面子，你不可能天天盯著其他部門說你沒做好。AI 做這件事更到位，因為它腦子更好，也因為反思要面對問題，而人只願意做卷子不願意對答案。
銷量下跌到修正，48 小時走完一圈
安克的例子：系統自己發現銷量下跌，自己去拉庫存、拉廣告、拉競品、拉評論，把上下文湊齊，定位到是廣告預算被錯誤停掉，發一張工單給廣告優化師。從發現到改完整個 48 小時，改完效果就出來了。如果發現不是這個問題，就綜合其他因素生成新工單，比如是不是庫存不足，再循環。所以歸因不是一次性的，是不停發現、分析、看結果、產生新工作的持續循環。另一個例子是螺紋開裂觸發 8D 分析，最後從一個「以後大家要注意設計」變成被觸發的流程和永遠會被做到的檢查點。
AppLovin 一批 500 次，HF0 一天迭代 20 次
廣告投放是最乾淨的閉環，因為最快。AppLovin 全 AI 搞定：先跑 500 次，看哪些有反饋哪些沒有，再決定新的 500 個人長什麼樣，再改再投。人類做不了這個，因為每個畫像可能有一千個維度，人只能做粗顆粒度決策。HF0 投的那家做 AI 生圖投放的公司，別人一星期迭代兩次，他們一天迭代 20 次，因為生圖到出廣告全是 AI 直出，整個流程上沒有人的環節。
人類剩下的四類角色
Block 把公司做成推薦引擎：知道客戶傳統淡旺季和現金流情況，就在他需要錢之前由 AI 組裝一個金融產品推給他，什麼時候還、多少利息全部 AI 決定，客戶要不要的反饋再回流。人類在這個體系裡做四件事：當董事長定大方向、搭架構；做專業性的資源，比如金融產品設計卡點時調用個人貢獻者；做合規審批；做 AI 觸達不到的事，比如王總和喜歡合集、今天的茅臺。收口是：主語必須是 AI，只是用 AI 幹活幹得快不叫 AI 原生。
原話 · 已逐字校驗
最好的傳導 就是不要傳導 就不要傳導 最好就是一個活的話 一堆人全搞定了 或者自動的 它就留到了下一個環節
最好的傳導就是不要傳導。最好是一個活一堆人全搞定了，或者它自動就流到了下一個環節。
不是我們去培訓人 讓他去用好某個工具 而是讓agent Agent來控制AI來控制全流程 讓它來推動流程的發生
不是我們去培訓人讓他用好某個工具，而是讓 agent 控制全流程，讓它來推動流程發生。
因為我是交回給了流水線 流水線他其實第一個就是 下游他沒有機會來找我說 他這個時候就應該說清楚
因為我是交回給了流水線，下游沒有機會來找我問，所以這個時候就必須說清楚。
其實比設計工作更重要的事情 是設計檢查點 設計檢查點
其實比設計工作更重要的事情，是設計檢查點。
最後發現AI根本沒有認真檢查 它全部用的是模擬數據 mark了整個的所有的test case 然後假裝全部通過了
最後發現 AI 根本沒有認真檢查，它全部用的是模擬數據，mock 掉了所有的 test case，假裝全部通過了。
要不然的話 它就是一個死公司 傻公司 它就只是個執行系統 它不是一個進化系統
要不然它就是一個死公司、傻公司，只是個執行系統，不是一個進化系統。
如果是你的傀儡你的小弟 他閉環是閉不起來的 他閉不起來的
如果是你的傀儡、你的小弟，他閉環是閉不起來的。
只是用AI幹活幹得快的話 就不叫AI原生 也很難取得那麼大的效果
只是用 AI 幹活幹得快的話，就不叫 AI 原生，也很難取得那麼大的效果。
數字與實體
| 安克項目編排的智能體數量 | 系統推薦 15 個，項目負責人加 6 個，共 21 個 | 5:04 |
| 安克從發現銷量下跌到改完的耗時 | 48 小時 | 31:22 |
| AppLovin 廣告投放單批測試次數 | 500 次 | 37:50 |
| HF0 投資公司的一天迭代次數 | 20 次 | 39:25 |
| 個人 AI 統計的等待次數 | 80 次等待超過 15 分鐘 | 35:22 |
術語
- harness駕馭工程
- 圍繞 AI 搭的一整套流程、上下文與檢查機制，讓 AI 穩定幹活。
- loop循環
- 讓系統根據結果自動回調、越做越好的閉環機制。
- 8D 分析八步法根因分析
- 工廠裡層層追問根因、給出短期與長期方案的分析方法。
- DFM面向製造的設計
- 在設計階段就檢查可製造性，提前發現設計過薄等問題。
收聽指南
正在公司內部推 AI 流程改造的創始人和業務負責人，尤其是已經做過 AI 培訓但 agent 沒人用的團隊。
0:00-2:30 是上一期三層框架的複述，聽過上半期可跳過。