企业AI转型从老板开始：Zleap的AI管理新路径
或许，老板们最终需要的，是一家很多工作不必等他推动的公司。
在 AI 时代，「老板」这个词的存在感正悄然变化。Zleap 智跃创始人 Jomy 已连续第二年为企业老板打造 AI 相关产品，而在过去两年的行业活动中，大家更习惯将 AI 产品的使用者称为「创始人」，员工之间也以「同学」互称，很少有人关注老板群体的需求。
Jomy 认为，企业的 AI 转型必须从老板层面开始，自上而下推进——采购资源、承担费用、调整工作方式，这些核心决策都离不开老板的参与。而老板群体有几个显著特点：时间有限、重视结果、决策果断；习惯通过层层汇报了解公司，但又担心信息被过滤；对新工具要求先看到实际效果，才会愿意买单。
基于这些特点，Jomy 最初的产品切入点是老板最关心的问题：整家公司正在发生什么？一年前，相关对谈中他提到，希望通过「CEO 管理盒子」让老板率先用上 AI，带动企业迈出转型的第一步。一年后，他对企业 AI 转型有了新的理解。接下来，我们将以 Zleap 为样本，探讨这一年里企业 AI 的变化，核心围绕三个问题展开：老板想看清公司，为何换了思路？老板如何管理员工的 AI？老板如何让 AI 持续工作？
老板想看清公司，为何换了思路？
最初，Jomy 对 CEO 管理盒子的设想很简单：让 AI Agent 自动收集公司内部信息，老板打开就能知道每个人在做什么。这个 Agent 原本计划出现在群聊和内部系统中，收集并整理工作内容。但实际推行时遇到了很大的组织阻力：员工会主动避开这个工具，不愿提供工作信息；而工作信息又分散在聊天软件、文档、邮件和项目工具里，每个渠道都需要单独接入，落地难度远超预期。
当具体工作信息难以完整收集，老板们转向了可量化的指标。2026 年，AI Agent 的普及带来了新的观察维度：员工越来越多地通过 Agent 完成工作，Token 用量成为老板观察团队状态的新指标——它容易统计，也便于跨团队比较。企业也开始将 AI 使用纳入管理，多家科技公司提出类似要求，甚至有公司解雇了未按要求使用 AI 的工程师。
但围绕 Token 用量的排行榜很快出现了问题：有员工为了冲榜完成无意义任务，这种刻意消耗 Token 的行为被称为 tokenmaxxing，有企业的内部备忘录指出这类指标「有严重缺陷」，转而考察实际上线的功能数量。只看 Token 用量，老板们看到的只是冰冷的数字，无法了解工作的实际进展——这正是 Jomy 看到的新机会。
老板如何管理员工的 AI？
当员工越来越多地通过 AI 开展工作，老板能否从管理 AI 的角度，真正看清他们的工作内容？答案的核心是覆盖员工使用 AI 的全流程：模型来源、费用结算、数据流向，以及这些调用实际完成的工作。而这些环节往往分散在不同的平台中，管理难度很大。
现实中，员工可能自行购买 AI 工具，将合同、客户资料等敏感信息发给外部模型，企业很难掌握这类私下使用情况。有行业调查显示，工作中使用 AI 的员工里，近八成用的是个人购买的工具；另有报告指出，约五分之一的企业发生过员工私下使用 AI 导致的数据泄露事件。即便企业决定统一采购 AI 工具，也面临成本高、供应商筛选难的问题：市面上的模型中转服务良莠不齐，单独接入不同模型厂商需要开账号、配置密钥，费用分散，模型路由也存在技术难点。
Zleap 的切入点是为企业提供统一的管理入口——Token 路由器。这是一套软硬一体、开箱即用的产品：硬件提供内网中的统一接入点，软件负责模型资源的分发和管理，集成了大小模型自动路由、信息脱敏、预算管理和工作内容总结等功能。Zleap 会筛选并推荐优质的模型供应商，通过路由器统一接入供给，减少企业自行甄别和对接的工作量。员工只需自主安装客户端，就能自动发现并连接内网路由器，无需逐一配置，也不用自行付费，接入体验的简化让自上而下推进管理变得更容易。
这套能力来自 Jomy 过去三年运营模型中转平台的经验，他将中转服务中打磨的能力整合成了企业级产品。海外也出现了类似的「AI 网关」，位于企业和模型之间，负责分配模型、记录用量、控制预算、过滤敏感信息，相关市场已有专门的行业指南。Zleap 选择软硬一体的形态，面向缺少专门技术团队的企业，相比纯软件方案，硬件形态更易实现开箱即用。据披露，Token 路由器已于今年 11 月开售并交付客户，市场反馈良好。
通过统一管理 AI 使用，Token 路由器实现了 CEO 管理盒子的核心目标：让老板看清员工的工作。员工通过统一入口调用模型，工作记录会集中存储，Zleap 用自研的信息处理技术从海量记录中提取关键内容、总结进展。基于该技术的开源项目获得了大量关注，记录里既有任务要求也有模型生成的内容，能帮助老板了解实际工作的推进情况。这种通过工作记录理解公司的思路，在海外也有讨论，有观点认为当决策、讨论、代码和进展都有记录，AI 就能维护一份「公司世界模型」，减少中层管理的工作。Jomy 自己也在用 Token 路由器快速了解各部门进展，他表示这相当于拥有了全公司的上下文。
老板如何让 AI 持续工作？
统一供给和接入，让员工真正用上 AI，是企业迈出 AI 转型的第一步。目前多数 AI 工具的工作方式是：员工提出需求，Agent 交付一次任务后结束，Jomy 将这种模式称为「创建时（Build-Time）」。按他的判断，中国多数企业目前正处于这个阶段，工作循环由人推动。
AI 转型的下一步，是让工作摆脱由人反复发起任务的限制，Jomy 称之为「运行时（Run-Time）」：Agent 围绕业务目标持续工作，根据反馈积累经验、调整行动，改善工作结果，人只需设置目标并在必要时介入。海外 AI 圈对这个方向已经讨论了近两年，有观点提出新一代 Agent 会按事件或截止日期自动运行，并在工作中持续学习，未来的 Agent 会一直运行并互相协作，部分产品已将编码 Agent 部署到云端，用户关机后 Agent 仍在服务器上工作。
但目前多数产品仍停留在中间状态：由定时或事件触发，每次仅完成一个任务并交付一次。围绕目标长期运行、依靠反馈持续改进的能力，多数还在预览阶段。Jomy 的理论是，现在的公司就像人和 Agent 共存的运行环境（harness），如果把公司看作更大的运行环境，就可以借鉴 Agent 运行环境的设计思路，将企业的目标、数据、执行环境和反馈机制连接起来，让人和 Agent 在同一体系中协同工作。
基于这套理论，Zleap 正在开发第二个产品——Zleap OS，定位为面向企业 Agent 持续运行的服务器操作系统，核心要求分为三组：一是 Agent 能在不同应用间连续工作，运行在服务器上，员工下班或关机后仍能继续工作；二是组织协作有边界，员工、Agent 和部门之间能协作交接任务，权限决定信息读取和动作执行，上下文和知识在授权范围内共享；三是人和 Agent 都能使用，并且能自我迭代，人通过界面设定目标、查看进展、中途介入，Agent 持续执行、接收反馈并判断调整是否改善业务结果。
目前已有多家科技公司推出了企业 Agent 托管服务，但此前反响并不热烈，常见问题包括 Agent 表现不稳定、企业数据难以接入、权限和治理方案不清晰、成本难以预估。Zleap OS 的要求基本对应了这些问题，目前基础框架已完成，正在内测并打磨垂直领域功能，计划今年 12 月底正式发布。现在，Token 路由器提供模型资源、路由和管理，Zleap OS 则提供 Agent 持续运行的完整系统。
随着 Agent 开始持续自主运行，Token 需求会大幅增长，有数据显示，今年 8 月 Agent 消耗的 Token 已是人类用户的约 5 倍，预计未来几年 Token 消耗量还会快速增长。Jomy 判断，目前创建时和运行时的 Token 消耗规模约为 100:1，开发阶段占据绝大部分，而未来运行时的消耗将达到创建时的 10 倍，按现有规模估算，运行时的 Token 用量有千倍量级的长期增长空间，他认为 Agent 的扩展比人容易得多。
助力企业转型为 AI 原生组织，是 Zleap 的愿景。从 CEO 的管理需求出发，到员工的日常工作管理，未来将进一步改变整个组织的运作方式。当企业拥有自己的 AI 运行时，并让它持续承担核心业务，才算真正成为 AI 原生组织。而从这个愿景中，或许能看到一点小小的本质：老板们最终需要的，是一家很多工作不必等他推动的公司。
