备忘录
把 AI 当员工
主张
大多数公司用 AI 让产品更聪明。我们用 AI 让公司更小。zalize 以「一个人 + 一支 AI 团队」的形态运转：人判断什么值得做、为结果负责；agent 负责其余一切 —— 设计、编码、交付与运营。
这份备忘录记录的是我们实际跑这个模式学到的东西 —— 哪里成立、哪里会断、接下来测什么。
一个人加 agent 已经能扛多少
我们的目录横跨网页工具、桌面应用、浏览器插件、小程序、SaaS 平台、一家数字商品商店和研究工作 —— 覆盖中文与国际市场、两种语言。这些不是靠某个部门在维护，而是由按书面角色和 SOP 工作的 agent 在维护，人负责验收结果。
关键不在数量。关键是同一支 agent 团队可以从交付浏览器插件切到履约商店订单、再切到跑预测实验，而不需要重新招聘。杠杆不在任何一个产品上 —— 在于劳动力本身可以迁移。
哪里会断
- 判断力不能委派。agent 产出体量，但不产出信念。每一个写错的规格都会被忠实地、规模化地执行。瓶颈已经从「能不能做出来」移到「有没有把对的东西描述清楚」—— 而后者每犯一次错都有代价。
- 验证是新的劳动。「看起来对」的产出廉价且过剩。「真的对」的产出仍需要能分辨差别的人，或者能分辨差别的测试。人的时间越来越多花在规格和验收上，而不是创作上。
- 上下文才是真正的基础设施。没有公司上下文的 agent 只是一次 API 调用。让团队保持连贯的是共享记忆：产品数据放在一处、决策写下来、角色与 SOP 像代码一样被版本化。
组织架构是一个代码库
我们的运转方式刻意不光鲜。agent 角色有章程，流程有 SOP,worker 系统全天候同步商品与履约订单。出问题时的复盘会成为下一个 agent 要读的制品。组织不是挂在墙上的一张图 —— 是团队照着执行的一个仓库。
这也是这个模式能被复制的原因。活在文件里的配方可以交给下一个人；活在一个人脑子里的配方不能。
接下来测什么
现在：通用 agent 在人的直接指挥下工作。下一步：按职能专职化的 agent —— 产品、工程、增长、运营 —— 各自有章程与工具。远期是能在人审之下自运转的职能部门，靠升级机制而非微观管理。不变的是：由人来决定什么值得做。
我们把这篇当作一份在跑的工作备忘录发布，而不是宣言。目录是证据，这页是假设。如果这个模式能撑过下一年的真实碰撞，我们也会把结果写下来。
zalize 撰
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