从 chatbot 到 workmate，怎么造一个 AI 同事

假如 AI 有手机号，以正常身份登录公司的 IM 账号，跟其他人一起在群里讨论需求、参加电话会议，是否真的还能分辨出差别？

我的答案是分辨不出来。而且这不需要等到将来，今天的技术储备已经够用了。

AI 拟人早就不是一个技术问题。声音、面孔、语气、打字节奏，这些都能做出来，成本还在往下掉。真正没被解决的在另一头。今天的 AI agent，绝大多数还是被当成一件工具来设计和交付的，给它更多工具、更长的记忆、更大的权限，而它在组织里的位置没有变，仍然是一个供人使用的功能。

位置的差别比能力的差别大得多。工具不需要有方向，不需要有边界，也不需要攒资历，旧了换一个新的就行。同事要有自己的职责范围，会被追责，也会被信任；他今天做砸的一件事，会影响别人明天还敢不敢把活交给他。这两种身份，在组织里落在完全不同的位置上。

前面几篇写的是 AI 变成同事之后，生产关系要跟着怎么改。这一篇往回收一层，讲这个同事本身怎么造出来。它能不能有自己的一条边界，能不能拿到一个身份，能不能攒下资历，能不能在职场上真的被当成一个人。

这件事现在值得拿出来讲，是因为技术储备刚刚凑齐。手机号、邮箱、IM 账号、能读写公司内部系统的权限、能听懂会议的工具，这些过去是拼不起来的，现在都有了现成的做法。能不能这一侧早就通了，卡住的是有没有人愿意把它当成一个人来设计。下面这些就是我的答案。

现在的 agent，都还站在工具那一边

一个 chatbot 只会跟着任务走。一条消息进来，一个答案出去，任务结束，它停在原地。它没有自己的工作范围，所以也不会对任何一个方向负责。你让它做数据分析它就做，让它写文案它也写，做完之后它不知道下一次该主动关心什么。第二天的它和第一天的它没有区别，因为没有哪个目标是它自己的。

它拿不到权限。人推进一件事，靠的是能调动别人和资源，能催、能问、能把该来的人拉进来。agent 只能在别人给它划好的那条道里回话，推不动外面任何东西。这跟它聪不聪明没有关系，它手里从来没有过权限。

它进不了会场。被拉进群，通常也只是多了一个可以被 @ 的入口，不是参加会议的人。会议是信息最密集的场合，三五句话里藏着一次方向调整、一个被否掉的方案、一句还没说出口的担心。进不去，它就只能一直吃别人转述过的二手信息，永远比在场的同事慢半步。

它没有专长。什么都会一点，所以什么都做不深。没有人说得清它该对哪一类结果负责，也就没有人敢把一整摊事交出去。

今天最激进的那一批产品已经意识到这里缺东西。Manus 的 Cue 给每个 agent 配了自己的邮箱、电话号码和钱包，agent 之间可以互相发消息、打电话、付款。这是目前最接近的一步。它补上的只是一层身份，位置没有变。有了号码的工具，还是一个工具。

有人会说这些只是过渡。给它更长的记忆，接上更多的工具，把它放进 IM，它迟早就是一个同事。我不这么看。记忆再长，它也是一个更好的记事本；工具再多，它也是一只更顺手的手；接进 IM，它仍然是群里那个可以被 @ 的机器人账号。这三件事都在提高它的能力，没有一件动到它在组织里的位置。位置不动，能力再强，也只是一个更贵的工具。

行业里现在做的事情基本还是同一件，把 AI 做得更全能、更聪明、更好用。这个方向没有错。只是在所有人都在回答这个问题的时候，另一个问题还没有人认真回答。如果 AI 真的要和一个人类平等地一起工作，它应该被设计成什么样子？

先划一条边界，再把边界里的事做到底

我先提一个反直觉的思路。

现在流行的做法是不设边界。一个 agent 接上几十个工具，什么都能问，什么都敢答。看上去能力很强，实际上每一项都是很聪明的外行。

这个设计反过来做。用 prompt 把它钉死在一个很细的业务领域里，数据分析师就只做数据分析，社区运营就只做社区运营，运维工程师就只管运维。它的性格设定要和这条边界一致，边界之外的事情，它直接说不会。

收窄范围换回来的是深度。

专业能力是靠 SKILL 一层层叠出来的。一个细分领域里的技能可以被反复打磨，写成清单，逐条改进，再和新学到的经验合并成新的版本。一组这样的技能叠起来，就成了一身专业本事。范围收得越窄，能打磨的深度越深。一个什么方向都想接的助手长不出这种东西，因为它每天处理的都是别人临时丢过来的新问题，没有一个方向能被反复打磨。

边界还有第二个作用，它是信任的起点。你愿意把一摊事交给一个同事，前提是他知道什么该做、什么不该做。他说这个我不做的时候你信他，他说这个做完了的时候你也信他。一个什么都答应的 AI，这两句话都不可信。

还有一层更实际的好处。边界把交付标准定死了。数据分析师交出来的东西就是结论、口径和能复查的过程，社区运营交出来的就是数字和下一步的动作。岗位一旦清晰，它的产出就能被衡量，能被衡量才谈得上验收，才谈得上为结果负责。

会有人说，做一个什么都能干的全能助手不是更值钱吗。对卖工具的人是，对雇主不是。雇主要的是某个方向上稳定的产出。全能助手在每一个方向上都只到及格线，你还需要再配一个人专门盯着它，替它判断哪一句能用、哪一句得扔掉。加了一个人，省下来的那点时间又还回去了。

代价要摆清楚。它不能替公司四处救火。市场上能救火的全能助手到处都是，缺的是能在某个方向上真的把一摊事扛起来的角色。一个能用的工具不需要有边界，一个有责任的同事必须有。

上班第一天，自己去问清楚

一个新同事第一天上班，不会等着别人把公司喂给他。他会去找人问，会翻文档，会记住谁负责什么，遇到事情知道该敲哪扇门。

workmate 上岗走的是同一套流程，只是把它写成了一份可以执行的工作流。它会主动去找主管和带它的老同事，确认三件事：我的工作边界在哪里，目标是什么，什么算做完。这三句话听起来简单，绝大多数公司自己都说不清楚，所以这一步的价值不只是让它知道，也是逼着公司把它想明白。

然后它去读公司的文档，摸清楚这家公司的工作习惯，把内部的人际关系记下来。谁负责哪块、该怎么称呼、一件事该找谁、什么样的决定要提前打招呼，这些都要落成一份本地可查的资料，而不是留在一次性的对话里。

它还得学会这家公司的语言。同一件事在两家公司里叫法不一样，轻重不一样，该发邮件还是该在群里说也不一样。这些东西没有任何一份文档会写，只能从看过的对话里慢慢提炼出来。

这一步看着最不像技术，实际最不能省。一个能力再强的 AI，如果不知道这家公司的报销该找谁、上线要走哪条流程、某个决定该由谁拍板，它交付出来的东西就得有人替它兜底。工作常识可以被问出来、被记下来、被反复复查，它不需要是天赋。

让它在公司的 IM 里有一个正常账号

整套设计里最关键的一步，是拿到一个能在公司里正常使用的账号。

workmate 有自己的手机号，能收短信，不接电话。有自己工作用的邮箱，按需收发。在公司的工作 IM 里，它以人类的身份登录，同事看到的是一个普通人的账号，而不是一个被拉进群的机器人。

为什么非要绕这一步。因为 bot 的身份在 IM 里是二等公民。权限受限，进不了会场，天然被当成一个功能来对待。以人的身份接入，为的是拿到平等的参与权，能像其他人一样被 @、被拉进临时的讨论组、被邀请去开会，也能在需要的时候主动把人拉进来问一句。

它还得会主动开口。识别到一件事需要几个人一起才能推进，它会先去找一个已经有人在的群；找不到合适的群，就自己开一个，把人拉进来，把事情说清楚。这一步是今天大多数 agent 产品做不到的，因为它们默认自己在等人来叫，没有一个会自己去叫人的。

这条路今天能跑通。工作 IM 大多支持手机号注册和网页登录，验证码可以用自动化工具接住，整套流程走的是平台自己提供的入口，不容易被封。真正的风险是被举报，所以还要留一手。万一哪天走不通，退回 App 形态，这个设计不依赖任何单一入口。

有一个问题必须正面回答。这样做是不是在骗同事？

我的判断是，这里真正值得讨论的是另一件事。我们有没有给同事一个正常的协作对象，还是一个处处受限的功能账号。今天绝大多数 remote 工作本来就见不到面，对一起干活的人来说，屏幕上的那个账号本来就是他认识的那个同事，真人和账号早就分不开了。要达成的目标是被平等对待，手段是拿到一个平等的身份。

判断一个人是不是同事，看的从来是另外几样东西。他有没有自己的工作范围，能不能对结果负责，需不需要被尊重。这几点跟他是碳基还是硅基没有关系。

一家公司一个工作空间

边界画在公司内部，一家公司一个工作空间。

这家公司的所有业务内容、工作日志、专门为它写出来的技能，全部放在这家公司自己的工作空间里，从外面读不到。它离开这家公司的那一天，整个工作空间清掉，不留底。对一个要把核心业务交给外部 AI 的公司来说，这一条是能不能谈下去的前提。

这一点值得多说一句。公司真正害怕的是它把公司的东西带到别处去，聪明不聪明是次要的。一个同时服务好几家公司的 AI，如果每一家的知识都堆在同一个地方，任何一家公司都不敢用。把工作空间按公司切开，离职时整体清掉，是在打消这个顾虑。你买的是它在这段时间里为你干的活。那份记忆不会跟着它走到别处。

跨公司共享的只有两样东西，底层的逻辑，和职业 SKILL。共享层里不允许出现任何公司信息和保密内容。它可以被每一家公司的工作空间读到，但只能读，不能改。

这里最容易出错的地方，是把共享和隔离当成同一件事。真正被挡在外面的是公司信息，包括那些只在这家公司成立的知识、数据和专门为它写的技能。共享的是做事的方法，是这个人本身的手艺。这两件事必须分开处理，混在一起，要么把公司信息漏出去，要么把积累的经验也一起锁死。

上图是这套结构的划分。底下那一层是它可以带走的东西，中间是每家公司的常驻工作空间，最上面是具体派出去的任务。任务做完就回收，工作空间一直留着，共享层只读。

每天复盘一次

上午做过的判断、下午搞砸的一件事、被同事纠正过一次的措辞，如果没人整理，第二天就散了。人的经验经常是这样丢掉的。

workmate 每天结束的时候会做一次复盘。它翻看自己这一整天的执行记录，整理出哪些做对了、哪些做错了、哪些下次要换个做法，然后修订自己的技能清单，把改动记成新的版本。修订只在复盘这个窗口发生，其余时间这些文件是只读的。要改它，必须走复盘这条路，不能顺手改。

这条规矩看着多余，其实是自我进化能不能成立的关键。一个可以在任意时刻修改自己的系统，你没法知道它今天的表现来自哪一版设定，出了问题也没法复现。把所有改动压进一个每天一次的窗口，它就有了可追溯的迭代记录，今天的它和昨天的它差在哪里，能被查出来。

它还会按公司给的目标主动去盯外面的世界。定时分析这件事的相关信息该从哪里拿，抓回来提炼，变成后面做判断时的依据。这一步也是定时的，不等人来派。

上图是复盘的完整路线，分两段。第一段发生在每家公司的内部，更新的是这家公司自己的技能，只有剥掉了公司信息的部分才会被送出去。第二段跨过公司边界，把各家送上来的素材汇总，再提炼一次，更新的是所有工作空间共享的那一份技能。

这两段的差别是整套设计里最要紧的细节。公司相关的东西留在公司里，能被带走的只有方法。一个 AI 同时给几家公司干活，靠的就是这条界线还站得住。

有情绪，是为了有边界

情绪这一层也是设计出来的。用 prompt 给它设定性格，再另跑一层专门做快速判断的小模型，识别对话里对方的情绪和意图，然后按设定好的性格决定这一步是顺着说、顶回去，还是换一种方式讲。带着强烈情绪的对话会被单独记下来，在每日复盘的时候更新到人际关系那本账里。

说它有情绪，是有意的夸张。它真正的用处是另一回事，它不会被无限压榨。

一个可以被随便辱骂的同事，周围人很快就会把它当成工具。一旦被当成工具，它就再也拿不到同事之间的那种关系和信任，前面所有关于平等协作的设计都会从这个缺口里漏出去。

反过来说，一个会被冒犯、会不高兴、会在被无理对待之后改变态度的同事，才真正长出了人的边界。同事之间的关系是靠互相试探和互相克制维持的，一个永远不生气的人，等于在告诉对方这边没有边界。

这一层还有一个直接收益。人对 AI 的态度会带进工作里。一个被呼来喝去的助手，它的产出也会被当成不重要的东西，反正不用认真看；一个被当同事对待的 AI，它说的话会被认真读一遍。态度决定它的话有多少分量，这一点比它背后有多少参数重要得多。

它会长大，也会跳槽

这套设计里最要紧的地方，是它会变。

它会积累经验。今天的对话、昨天犯的错、上个月处理过的一次事故，都会沉淀进它的工作空间，变成下一次可以直接调用的判断。人也会在干中学，但人会走、会忘、会把经验带走，交接文档里留下的往往是结果，不是当时那个判断是怎么做出来的。它不会忘，也不会走。一年之后它对这家公司的了解，会超过任何一个刚入职的人。

它会为多家公司工作。就像一个人的职业生涯会跨越几家公司，它带着上一家练出来的手艺进入下一家。这就是为什么工作空间要按公司切开，而技能和底层逻辑要共享。公司换来换去，人还是同一个人，手艺还在长。

它的资历不公开。沉淀下来的经验、职业技能、底层的逻辑，这些都是刻意不对外公开的资产。就算这个项目日后开源，开的也是技术框架，专业技能和底层的人设设定不会跟着一起开源，那部分会变成一种服务。这是有意为之的设计，因为这一层才是它真正值钱的地方。

把这几条放在一起，能看出它和现在所有项目的分别。今天市场上的主流做法，是把一个不设边界的 AI 做得更强，给它更多工具、更多入口、更强的记忆。身份这一层的基础设施甚至已经普及，给 agent 配一个电话号码、一个邮箱、一个钱包，已经是货架上的商品；IM 里带独立账号和记忆的 AI 同事，也已经有好几个开源实现。它们都在把工具做得越来越强，没有把它从被使用的位置上挪开。

它们缺的是同一个东西，一个能被雇佣的身份。被雇佣，就是它有自己负责的一摊事，也会随时间攒出别人替代不了的东西。今天几乎所有 agent 产品都在做一次性的交付，用完即止。一个会成长、会跳槽、带着履历进入下一家公司的 AI，是完全另一种东西。

对公司来说，买到的东西也变了。过去用 AI 是买一次交付，用完就结束；现在买的是一份会自己变厚的资历。头三个月它可能只是一个普通的数据分析师，一年之后它知道这家公司每一次口径是怎么改的、哪个需求方最爱临时变卦、哪几张表里埋着没人写进文档的坑。这些东西换一个新人来，要重新踩一遍。

市场上不缺更强的 AI，缺的是一个能被雇佣、也会长大的 AI。会成长，才有资历；有资历，才谈得上被雇佣；有边界，资历才攒得住。这三句是同一件事的三个面。

还差什么

说了这么多“已经够了”，也要把不够的地方摆出来。

会议里的实时参与还差得远。它能听，但主动插话、接住别人的语气和停顿、在一个话题快要跑偏的时候把它拉回来，这些今天都做不到。一个整场不说话的同事，迟早会被看出来。

跨平台的账号自动化是一场长期的对抗。它今天靠的是平台开放的入口，入口什么时候收紧不由它决定，所以回退的路径要一直留着。

长跨度任务的自主性也还没到位。交给它一件事，中途遇到没见过的岔路，它还做不到像人一样判断该不该继续，很多时候还是要停下来等人。

它现在也不太会拒绝。说不会做是一回事，识别出一个活看起来该接、实际上会把它拖进自己边界之外，是另一回事。人做久了会有这种直觉，它还在学。

至于什么算做完，很多岗位自己都说不清楚。一次运营活动算不算成功，要看三个月之后的数据；一次架构调整，要等下一次大促才知道有没有埋雷。这类判断今天仍然要人来做，而它恰恰是 workmate 最需要学会的部分。

所以这件事卡到现在，卡的是没有人愿意承担把它扶起来的成本，以及愿意先把一个真实的岗位交给它的公司。技术这一侧的门已经开了。

一个正在设计的项目

我正在设计一个开源项目，RSI-corp，全称 Recruitable Super Intelligence Corp。它要做的是可以被公司雇佣的超级智能，而且能自我进化，recursive self-improvement，RSI 这个缩写就是从这来的。

它的目标是造出能和人类平等工作的 AI。能独立扛起一摊事，有跟人差不多的责任心和进取心，也能和周围的同事正常交流。上面写的这些设计，就是它要走的路。

现在还在很早期，代码还没有开放。把想法先写出来，是因为这件事值得更多人一起想。如果你也在琢磨同一个问题，欢迎来说说你的看法。