2026年你的新工作是引导智能体入职：探索AI原生公司的运作机制

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编者按：当 AI 开始领工单、进项目组，人类的工作正变成“智能体经纪人”。看 Linear 和 Ramp 如何拆解 AI 原生组织的运作真相。文章来自编译。

在过去的几个月里，我采访了多家 AI 原生公司的负责人。现在我深信：

无论你的职能是什么，引导智能体（AI Agent））入职并管理好它们就是你的核心工作。

在本文中，我想分享 Linear、Ramp 和 Factory 这三家 AI 原生公司是如何践行这一原则的。以下是各家公司的一些语录：

请继续阅读，深入了解这些 AI 原生公司是如何运作的。

Linear 处理 Agent 的方式是由其产品逻辑决定的。Nan（Linear 产品负责人）认为：

Agent 应该被视为正式员工。你应该能把它们加入项目、为它们分配 Issue（问题），并在评论中提及它们。

不过，Nan 也认为，人类必须始终对结果负责。以下是 Linear 如何在产品开发的每个环节中运用 Agent 的：

Nan 表示：

感觉每一季度智能体能处理的范围都在扩大。新的模型和架构正将边界从简单的修复推向日益复杂的项目。

想像 Linear 一样利用 Agent 进行开发吗？以下是 Nan 分享的、你的团队今天就可以采取的 4 个务实步骤：

Nan 预见到这样一个未来：人类将在 Spec（规格定义）层面与智能体协作——定义需要构建什么以及为什么要构建——然后将任务移交给智能体来处理所有的下游工作。

如果说 Linear 展示了如何让智能体成为团队的核心成员，那么 Ramp 则展示了如何让全公司都采纳它们。

2025 年，Ramp 发布了 500 多个功能，营收达到 10 亿美元，而这一切仅靠 25 名 PM 完成。

他们之所以能做到这一点，是因为要求每一个职能部门（工程、产品、设计、销售、市场、法务、财务）都必须引入并与智能体协作。

Ramp 的首席产品官 Geoff 分享了一个评估员工 AI 熟练度的框架，我觉得非常实用：

公司的目标是推动每个人向上晋升。L0 级别的人会自行离场，L1 变成 L2，L2 变成 L3，而 L3 则影响整个组织的其他成员。

Geoff 还分享了任何公司实现 AI 原生化都可以采取的 5 个步骤：

Geoff 用一句话概括了他对 Ramp 每个岗位的领导哲学：

你的工作就是实现自身工作的自动化。

Geoff 说道：“如果我跟团队说了 10 遍 CTA（号召性用语）按钮需要放在首屏高度以上，解决办法不是说第 11 遍，而是将这条反馈编写进自动化的设计评审流程或 AI 技能中，确保此类问题不再发生。”

如果说 Linear 和 Ramp 展示了公司如何接纳 AI Agent，那么 Factory 则展示了从第一天起就围绕它们进行构建会发生什么。

Factory 是一家拥有 55 名员工、估值 3 亿美元的 AI 软件开发公司，其组织结构从底层开始就是围绕 AI 建立的。以下是他们的独特之处：

Factory 不会分开招聘 PM 和工程师。相反，他们招聘的是负责管理 AI Agent 并与之协作的产品工程师。典型的一天通常如下：

这项工作并不轻松，需要更深的专业知识，但其杠杆效应是巨大的。

智能体需要一个它们能够实际操作的代码库才能发挥效用。Factory 将代码库分为五个成熟度等级，而“等级 3（标准化）”是大多数团队首先需要追求的目标。

一旦你的代码库适配了智能体，下一步就是通过“技能”（基本上就是 Markdown 文本文件）赋予智能体做出正确决策所需的知识。

Factory 利用“技能”将专家经验和公司知识编写成任何智能体或员工都能使用的资产。以下是 Factory 内部使用的技能列表：

如果你能将顶尖人才的知识编写进“技能”中，你就不需要为每个职能部门都聘请专才。

总结一下：

引导智能体入职并管理好它们，正成为每个职能部门的核心工作。

以下是你可以立即付诸实践的六件事：

来自 Linear 的启示：

来自 Ramp 的启示：

来自 Factory 的启示：

最重要的是，像对待新员工入职一样对待智能体。为它们提供上下文，将它们接入你的业务系统，并确保始终由人来对结果负责。

译者：boxi。