傅盛：AI Native 2.0，Agent重塑企业组织工作流
相关负责人已经一个星期没登录飞书了。日常的审批、消息、邮件等事务，都由对应的Agent先处理，再将结果提交给他，他仅需做最终判断。经过一段时间的使用，他发现Agent处理事务的效果比人工操作更好。这段实践也让他对企业从AI Native1.0阶段迈向2.0阶段有了全新的认知。
1.0补软件，2.0改组织
传统企业的架构中，底层是各类软件工具，上层是依赖人工沟通的多层级组织。软件通常由IT部门开发或外部采购，很难完全贴合每个岗位的具体工作流程，系统未覆盖的环节只能靠手工补位，比如财务系统上线后，仍需人工核对多张数据表，就是典型案例。
此前企业推行全员用AI开发工具，就是让员工用AI补上这些手工环节的功能，把原本必须人工完成的事务交给软件处理，他将这个阶段定义为AI Native1.0。但这类工具仅解决了“补位”问题，企业的组织结构和工作流程并未发生本质变化。
日常工作中，员工仍需手动回复消息、完成审批、四处询问进度：有人找他要数据，他得先看消息、调数据再转发；对方拿到数据后，可能还要找其他同事确认。每个人的单任务效率有所提升，但整体工作仍在人与人之间反复等待。
企业里80%的运营成本，就消耗在这类沟通和等待环节中。AI Native1.0虽提升了原有组织的局部效率，却没有从根本上减少这类隐性成本。他曾遇到过装修案例：设计师离职后，改一次方案要等两周，整个装修周期拖了两个月，就是因为前序环节未完成，后续工作只能停滞等待。
将AI助手接入日常协作后，他让助手统计了近期的工作数据：企业召开了大量会议，近一半是两人间的电话沟通，很多工作仍需人工协调时间、交换信息才能推进。沟通本身耗时，沟通前后还要等待他人准备、回复，进一步拉长了周期。
因此，AI Native2.0的核心是重构工作流，让工作从“人与人对接”转向“人与Agent、Agent与Agent对接”。员工提出需求后，Agent之间可以自动交换信息、核对材料、推进任务，无需每一步都等待特定人员有空。要让这种模式落地，岗位设置和员工的工作习惯都必须随之调整。
特征一：Agent干活，人审核改进
AI Native2.0的核心特征之一，是每个岗位都对应专属Agent，员工的角色从“重复执行事务”转变为“培养和改进Agent”。这并不意味着员工可以放手不管，反而对审核的要求更高——Agent发出的所有消息，都必须有人审核确认。
别以为只有在审批单上点“同意”才叫审核，回复一条消息同样是在做判断。比如员工询问HR相关问题，AI助手需要先将准备好的回复提交给对应负责人审核，确认无误后再发送，否则可能出现误解问题、拿错信息的情况，甚至引发风险。
年初他曾让相关助手直接给员工发消息，未经过自己审核，后来出现员工套问“老板在忙什么”“能否查看周报”的情况，存在隐私泄露风险。因此现在所有对外发送的消息，他都会先过目审核。
看起来审核会增加工作量，但实际体验比自己找消息、翻上下文、组织语言再逐条回复高效得多。现在每天早中晚，Agent会把飞书里需要处理的事务整理成简报，按审批、消息、邮件分类，他只需查看结果，有问题再针对性核查。
审核的过程也是建设系统的过程：员工要把自己的判断教给Agent，比如“这句话不能这么回复”“这件事还缺什么信息”“下次应该先查哪个环节”，都要在审核时告知Agent并记录下来。过去搭建系统需要先明确全部需求再集中开发，现在很多需求是在使用中逐渐发现的，每一次审核都是在补充判断逻辑、优化流程，让系统建设变成日常积累，审核和改进本就是同步进行的。
企业里一位00后员工的观点很有道理：他原本觉得用AI后人可以少思考，现在却发现，要把AI用好，人反而需要想得更明白。员工需要更懂业务、更懂用户，具备更强的判断力，才能发现问题并指导Agent改进。未来一个人可以同时审核多个Agent，这会是下一轮效率提升的关键。
特征二：工作流中，人只对接Agent
但如果不改变原有工作习惯，转型很难推进。有些员工虽然配置了Agent，但收效甚微，因为原来的手工工作一件没少，又多了Agent的任务，为了交差做了Agent却不投入精力，还是自己对账、改稿，根本没时间培养Agent。
对工具越熟悉，越容易陷入原有习惯：擅长Excel就把时间全花在Excel上，擅长写稿就忍不住自己修改，导致Agent一直做不好，自己也离不开手工操作。因此他现在的要求是：如果Agent工作效果不好，先从Agent本身找问题，数据没对上就让Agent查原因，内容不好就让Agent分析问题所在和改进环节。如果员工自己接手任务，这次完成了，下次还是要依赖人工，永远无法脱离手工模式。
公众号运营就是在练习这种模式：每天由AI助手生成内容选题和初稿，员工审核后发布。如果内容不好，员工可以自己重写，但如果每天都靠人工修改，这套流程永远无法真正脱离人。因此需要让Agent先分析问题：是选题不对，还是内容框架有问题？找到原因后调整流程，发布后看数据再持续优化。
公众号运营要让Agent学会独立完成内容生产，而审批则让员工看到Agent能否根据现有信息自主判断下一步动作。
如何落地Agent工作模式
他通过土法搭建的方式，花了几天时间才把审批流程跑通。之前审批多的时候，他只能大概扫一眼，而Agent会逐项核对信息，比人工更细致。
有一次销售提成审批，AI助手核对完材料后，发现需要确认提成政策，就根据企业的组织结构建议找对应负责人核实。他同意后，助手自动推进流程，拿到确认后再提交给他审批。最让他惊讶的是，助手能区分“数字匹配”和“可以审批”两种状态，还能判断该找谁核实信息，他只需给出审核建议，不用把整个任务接回自己手中。
这些环节串联起来，Agent就能独立完成完整任务。他在筹备AI助手交流小组时，收到私信后，让助手查询对方背景、整理简历、协调时间，最后完成了所有会议安排，他只需要下达“把这些人约起来”的指令，不用再逐项派活。
他拍了几张同事开会看手机的照片，让助手分别发给本人，没有附文字。之后让AI助手分析这些照片，助手判断出“他是在提醒同事开会走神，需要单独沟通”。
助手已经能从具体操作中理解他的意图，他只需判断理解是否正确并反馈，这也是他强调持续改进Agent的原因：每次审核发现的问题都会留在流程里，让Agent逐步接管完整任务。员工提需求、审核关键判断，Agent负责执行和衔接，工作方式才算真正转变。
未来考核的核心：你的Agent呢？
所以未来考核员工时，应该问：你的Agent是什么？它能完成哪些工作？那些重复找材料、对数据、传消息、等回复的工作，有没有交给Agent处理？考核的重点不是用了多少AI工具，而是员工能否培养好Agent，让它接手原本人工完成的事务。
起步不需要等完美的系统，他用助手管理协作工具时，就是先装基础工具，再用网页操作补上未打通的环节，先让一件事跑起来，再在审核中持续优化。
要让员工改变工作方式，一把手必须亲自参与。负责人需要亲自使用、推动转型，让员工腾出时间，从自己做事务转向审核和改进Agent。最终的效果可以用一个标准判断：从任务提出到完成，等待环节是不是减少了？如果员工还是忙着传话、催进度，说明组织还没有真正转型。
