編者按：當(dāng) AI 開(kāi)始領(lǐng)工單、進(jìn)項(xiàng)目組，人類(lèi)的工作正變成“智能體經(jīng)紀(jì)人”?？?Linear 和 Ramp 如何拆解 AI 原生組織的運(yùn)作真相。文章來(lái)自編譯。

在過(guò)去的幾個(gè)月里，我采訪了多家 AI 原生公司的負(fù)責(zé)人。現(xiàn)在我深信：

無(wú)論你的職能是什么，引導(dǎo)智能體（AI Agent））入職并管理好它們就是你的核心工作。

 

在本文中，我想分享 Linear、Ramp 和 Factory 這三家 AI 原生公司是如何踐行這一原則的。以下是各家公司的一些語(yǔ)錄：

Nan Yu（Linear 產(chǎn)品負(fù)責(zé)人）：“你將擁有 AI 團(tuán)隊(duì)成員，你可以像和人交流一樣，給它們分配任務(wù)并進(jìn)行對(duì)話?！?/p>

Geoff Charles（Ramp 首席產(chǎn)品官）：“如果你沒(méi)在使用 Claude Code，無(wú)論你擔(dān)任什么角色，你的表現(xiàn)可能都差強(qiáng)人意?！?/p>

Eno Reyes（Factory 首席技術(shù)官）：“我們將產(chǎn)品管理、前端 UI、數(shù)據(jù)分析等能力編寫(xiě)成了可重復(fù)使用的‘技能’，任何員工都可以調(diào)用?！?/p>

請(qǐng)繼續(xù)閱讀，深入了解這些 AI 原生公司是如何運(yùn)作的。

Linear：讓 AI Agent 成為“一等公民”一樣的團(tuán)隊(duì)成員

你可以通過(guò) @ 某個(gè) Agent 來(lái)創(chuàng)建任務(wù)，并將其分配給另一個(gè) Agent。

Linear 處理 Agent 的方式是由其產(chǎn)品邏輯決定的。Nan（Linear 產(chǎn)品負(fù)責(zé)人）認(rèn)為：

Agent 應(yīng)該被視為正式員工。你應(yīng)該能把它們加入項(xiàng)目、為它們分配 Issue（問(wèn)題），并在評(píng)論中提及它們。

 

不過(guò)，Nan 也認(rèn)為，人類(lèi)必須始終對(duì)結(jié)果負(fù)責(zé)。以下是 Linear 如何在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的每個(gè)環(huán)節(jié)中運(yùn)用 Agent 的：

理解問(wèn)題。 Agent 會(huì)閱讀并總結(jié)來(lái)自 Intercom、Zendesk 和 Gong 的每一次客戶對(duì)話。它們會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建 Issue，對(duì)照待辦列表進(jìn)行去重，并將其分配給合適的團(tuán)隊(duì)。

確定方案。 由于 Agent 擁有訪問(wèn)客戶對(duì)話的權(quán)限，它們可以通過(guò)從多個(gè)渠道提取數(shù)據(jù)支撐的洞察，幫助你迭代產(chǎn)品規(guī)格說(shuō)明書(shū)（Spec）。

制定計(jì)劃。 Agent 可以將你的 Spec 拆解為具體的工單（Ticket），并自動(dòng)分發(fā)給相應(yīng)的團(tuán)隊(duì)。在 Linear，現(xiàn)在大部分工單都是由 Agent 創(chuàng)建的。人類(lèi)的工作是審查它們產(chǎn)出的內(nèi)容，并不斷調(diào)整上下文。

執(zhí)行。 Bug 修復(fù)和小型功能開(kāi)發(fā)會(huì)直接分配給 Codex 和 Cursor 等智能體。對(duì)于復(fù)雜功能，工程師會(huì)啟動(dòng) Claude Code，并利用 Linear MCP 調(diào)取完整的 Issue 上下文。

Nan 表示：

感覺(jué)每一季度智能體能處理的范圍都在擴(kuò)大。新的模型和架構(gòu)正將邊界從簡(jiǎn)單的修復(fù)推向日益復(fù)雜的項(xiàng)目。

 

想像 Linear 一樣利用 Agent 進(jìn)行開(kāi)發(fā)嗎？以下是 Nan 分享的、你的團(tuán)隊(duì)今天就可以采取的 4 個(gè)務(wù)實(shí)步驟：

每位開(kāi)發(fā)者都應(yīng)默認(rèn)使用領(lǐng)先的智能體化編程工具。 這是最簡(jiǎn)單的一步。提供官方工具（如 Cursor、Claude Code 或 Codex）并進(jìn)行管理，以便觀察使用率。

輔以異步云端編程智能體。 異步后臺(tái)智能體可以一次性處理大部分細(xì)微改動(dòng)和 Bug 修復(fù)。Cursor 和 Devin 在這方面都有不錯(cuò)的產(chǎn)品。

堅(jiān)持讓設(shè)計(jì)師和 PM 直接在代碼庫(kù)中工作。 像 Claude 這樣的 Agent 為 PM 和設(shè)計(jì)師直接修改代碼提供了一條低阻礙的路徑。每個(gè)人都應(yīng)該努力成為一名開(kāi)發(fā)者。

PM 和市場(chǎng)人員應(yīng)默認(rèn)使用 AI 界面。 這些職能部門(mén) 80-100% 的工作都應(yīng)該通過(guò)聊天界面完成——不管是 Claude、ChatGPT、Notion AI 還是類(lèi)似工具都行。

Nan 預(yù)見(jiàn)到這樣一個(gè)未來(lái)：人類(lèi)將在 Spec（規(guī)格定義）層面與智能體協(xié)作——定義需要構(gòu)建什么以及為什么要構(gòu)建——然后將任務(wù)移交給智能體來(lái)處理所有的下游工作。

Ramp：衡量 AI 熟練度的 4 個(gè)等級(jí)

Ramp 正在迅速推動(dòng)員工通過(guò) 4 個(gè)等級(jí)實(shí)現(xiàn) AI 原生化。

如果說(shuō) Linear 展示了如何讓智能體成為團(tuán)隊(duì)的核心成員，那么 Ramp 則展示了如何讓全公司都采納它們。

2025 年，Ramp 發(fā)布了 500 多個(gè)功能，營(yíng)收達(dá)到 10 億美元，而這一切僅靠 25 名 PM 完成。

他們之所以能做到這一點(diǎn)，是因?yàn)橐竺恳粋€(gè)職能部門(mén)（工程、產(chǎn)品、設(shè)計(jì)、銷(xiāo)售、市場(chǎng)、法務(wù)、財(cái)務(wù)）都必須引入并與智能體協(xié)作。

 

Ramp 的首席產(chǎn)品官 Geoff 分享了一個(gè)評(píng)估員工 AI 熟練度的框架，我覺(jué)得非常實(shí)用：

L0：偶爾使用 ChatGPT。 這些人很可能無(wú)法在公司長(zhǎng)期發(fā)展。Geoff 表示，如果你對(duì) AI 工具缺乏主動(dòng)性且沒(méi)有成長(zhǎng)型思維，很難通過(guò)培訓(xùn)讓你變得優(yōu)秀。

L1：使用并調(diào)整 GPTs、項(xiàng)目和內(nèi)部 AI 工具。 這些人正在試驗(yàn) AI，但尚未實(shí)現(xiàn)實(shí)際工作的自動(dòng)化。

L2：構(gòu)建應(yīng)用來(lái)自動(dòng)化部分工作。 這些人能夠提交代碼，或者利用 AI 工具對(duì)他人的工作給出有意義的反饋。

L3：系統(tǒng)開(kāi)發(fā)者。 這些人正在構(gòu)建 AI 基礎(chǔ)設(shè)施和技能，從而加速團(tuán)隊(duì)中其他所有人的工作。

公司的目標(biāo)是推動(dòng)每個(gè)人向上晉升。L0 級(jí)別的人會(huì)自行離場(chǎng)，L1 變成 L2，L2 變成 L3，而 L3 則影響整個(gè)組織的其他成員。

Geoff 還分享了任何公司實(shí)現(xiàn) AI 原生化都可以采取的 5 個(gè)步驟：

消除所有阻礙。 提供對(duì)流行 AI 工具的訪問(wèn)權(quán)限，不設(shè) Token 或預(yù)算限制，并建立一個(gè)任何人都可以調(diào)用的內(nèi)部 AI 技能庫(kù)。如果配置過(guò)程太難，大多數(shù)人就不會(huì)使用。

讓?xiě)?yīng)用過(guò)程可見(jiàn)。 創(chuàng)建公開(kāi)的 Slack 頻道，讓大家分享自己的成果。在全體員工會(huì)議上，展示非工程師做出的驚人成績(jī)，比如財(cái)務(wù)人員開(kāi)發(fā)出了資金管理系統(tǒng)，或者市場(chǎng)人員實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)站創(chuàng)建的自動(dòng)化。

提供實(shí)操支持。 舉辦任何人都可以參加的答疑時(shí)間（Office Hours），以構(gòu)建 AI 技能和工作流。設(shè)立專(zhuān)門(mén)的 AI 專(zhuān)家，他們的全部工作就是布道、協(xié)助用戶完成配置，并幫助他們體驗(yàn)到“頓悟時(shí)刻”。

追蹤使用情況并干預(yù)。 Ramp 會(huì)追蹤每位員工在各種 AI 工具上的 Token 消耗量。領(lǐng)導(dǎo)層會(huì)分享這些數(shù)據(jù)，以建立自然的責(zé)任感，并在某些人使用率較低時(shí)介入。

將其定為招聘要求。 PM 的面試現(xiàn)在包含一個(gè)專(zhuān)門(mén)環(huán)節(jié)，你需要構(gòu)建一個(gè)可運(yùn)行的產(chǎn)品，然后解釋構(gòu)建原因及其運(yùn)作原理。

Geoff 用一句話概括了他對(duì) Ramp 每個(gè)崗位的領(lǐng)導(dǎo)哲學(xué)：

你的工作就是實(shí)現(xiàn)自身工作的自動(dòng)化。

 

Geoff 說(shuō)道：“如果我跟團(tuán)隊(duì)說(shuō)了 10 遍 CTA（號(hào)召性用語(yǔ)）按鈕需要放在首屏高度以上，解決辦法不是說(shuō)第 11 遍，而是將這條反饋編寫(xiě)進(jìn)自動(dòng)化的設(shè)計(jì)評(píng)審流程或 AI 技能中，確保此類(lèi)問(wèn)題不再發(fā)生?！?/p>

Factory：從第一天起就是 AI 原生

如果說(shuō) Linear 和 Ramp 展示了公司如何接納 AI Agent，那么 Factory 則展示了從第一天起就圍繞它們進(jìn)行構(gòu)建會(huì)發(fā)生什么。

Factory 是一家擁有 55 名員工、估值 3 億美元的 AI 軟件開(kāi)發(fā)公司，其組織結(jié)構(gòu)從底層開(kāi)始就是圍繞 AI 建立的。以下是他們的獨(dú)特之處：

招聘產(chǎn)品工程師

Factory 不會(huì)分開(kāi)招聘 PM 和工程師。相反，他們招聘的是負(fù)責(zé)管理 AI Agent 并與之協(xié)作的產(chǎn)品工程師。典型的一天通常如下：

檢查智能體運(yùn)行的追蹤記錄（Traces），分析系統(tǒng)在哪些地方做出了錯(cuò)誤決策。

編寫(xiě)修復(fù)方案，但不是寫(xiě)代碼，而是通過(guò)“治理”手段（比方說(shuō)更新某項(xiàng)技能、新增 Lint 規(guī)則或優(yōu)化自動(dòng)化流程）。

僅評(píng)審智能體標(biāo)記為高風(fēng)險(xiǎn)的 PR（其余的由 Agent 自行處理）。

提出新想法，并與同事及 AI 討論優(yōu)先級(jí)。

這項(xiàng)工作并不輕松，需要更深的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，但其杠桿效應(yīng)是巨大的。

讓代碼庫(kù)適配智能體

智能體需要一個(gè)它們能夠?qū)嶋H操作的代碼庫(kù)才能發(fā)揮效用。Factory 將代碼庫(kù)分為五個(gè)成熟度等級(jí)，而“等級(jí) 3（標(biāo)準(zhǔn)化）”是大多數(shù)團(tuán)隊(duì)首先需要追求的目標(biāo)。

Factory 的智能體就緒度框架。

將專(zhuān)業(yè)知識(shí)編寫(xiě)為可重復(fù)使用的技能

一旦你的代碼庫(kù)適配了智能體，下一步就是通過(guò)“技能”（基本上就是 Markdown 文本文件）賦予智能體做出正確決策所需的知識(shí)。

Factory 利用“技能”將專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和公司知識(shí)編寫(xiě)成任何智能體或員工都能使用的資產(chǎn)。以下是 Factory 內(nèi)部使用的技能列表：

產(chǎn)品管理技能。 將產(chǎn)品原則、“11 星體驗(yàn)”框架（借鑒自 Airbnb 的 Brian Chesky）、PRD 模板、評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)和語(yǔ)言指南全部整合在一個(gè) Markdown 文件中。

前端 UI 集成技能。 指導(dǎo) Droid 如何利用 Factory 的設(shè)計(jì)系統(tǒng)、路由規(guī)范和測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)來(lái)構(gòu)建功能。

AI 數(shù)據(jù)分析師技能。 利用完整的 Python 生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行探索性分析、構(gòu)建可視化圖表并生成統(tǒng)計(jì)報(bào)告。

內(nèi)部工具技能。 在內(nèi)置了適當(dāng)權(quán)限控制和審計(jì)日志的情況下，構(gòu)建管理面板、支持控制臺(tái)和運(yùn)營(yíng)儀表盤(pán)。

氛圍編程（Vibe coding）技能。 利用現(xiàn)代框架從零開(kāi)始快速構(gòu)建 Web 應(yīng)用原型。

如果你能將頂尖人才的知識(shí)編寫(xiě)進(jìn)“技能”中，你就不需要為每個(gè)職能部門(mén)都聘請(qǐng)專(zhuān)才。

付諸實(shí)踐的 6 個(gè)步驟

總結(jié)一下：

引導(dǎo)智能體入職并管理好它們，正成為每個(gè)職能部門(mén)的核心工作。

 

以下是你可以立即付諸實(shí)踐的六件事：

來(lái)自 Linear 的啟示：

默認(rèn)讓每位開(kāi)發(fā)者使用像 Cursor、Claude Code 或 Codex 這樣的智能體化編程工具。

讓 PM 和設(shè)計(jì)師進(jìn)入代碼庫(kù)。讓他們利用智能體提交 PR 并發(fā)布代碼。不要再把每一個(gè)微小的改動(dòng)都轉(zhuǎn)交給工程師處理。

來(lái)自 Ramp 的啟示：

衡量團(tuán)隊(duì)的 AI 熟練度。Ramp 的 4 等級(jí)框架為你提供了一套通用語(yǔ)言，用來(lái)描述人們所處的階段以及努力的方向。

追蹤 AI 使用情況，并將其納入績(jī)效考核。無(wú)法衡量就無(wú)法改進(jìn)，而激勵(lì)機(jī)制至關(guān)重要。

來(lái)自 Factory 的啟示：

對(duì)代碼庫(kù)的智能體就緒度進(jìn)行評(píng)分。參考 Factory 的智能體就緒度等級(jí)，了解你的代碼庫(kù)是否已準(zhǔn)備就緒。

將團(tuán)隊(duì)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)編寫(xiě)成可重復(fù)使用的技能。將頂尖人才的經(jīng)驗(yàn)編寫(xiě)進(jìn)技能文件，讓員工和智能體都能輕松調(diào)用。

最重要的是，像對(duì)待新員工入職一樣對(duì)待智能體。為它們提供上下文，將它們接入你的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，并確保始終由人來(lái)對(duì)結(jié)果負(fù)責(zé)。

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