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AI 原生组织待审

一个人,带着一群 Agent

人负责决策与管理:定目标、拍板、验收;Agent 负责执行与落地:拆任务、干活、回报。

人 · 管理者兵王
  • 定目标
  • 拍板
  • 验收
总调度总控 Agent贾维斯
  • 拆任务
  • 派活
  • 盯进度
  • 汇总验收
任务墙10:00这一刻
看完整任务墙 ↓
子 Agent · 执行层
  • 选品 Agent
  • 采购 Agent
  • 设计 Agent
  • 店铺运营 Agent
  • 短视频 Agent
  • 直播 Agent
  • 客服 Agent
  • 仓库 Agent
按部门怎么配,见模式二 →
  • 执行任务
  • 处理数据
  • 产出结果
任务墙 · 网页版 / 本地 NAS / 本地服务器 / 飞书多维表格今天:总控排了 5 条链接的活,加上每天到点跑的和临时冒出来的(示例)
点时间看那一刻 · 键盘 ← → 也行
生成我的任务墙

填几样,下面的提示词跟着变;复制给 AI,它就能帮你把自己的任务墙搭出来。任务墙有 4 种做法:网页版、本地 NAS、本地服务器、飞书多维表格,选一种就行。填过的字记在这台电脑的浏览器里。

交给 Codex、Claude Code、Kimi Code:整段粘贴,让它直接开发成一个网页

  • 定时任务到点自动跑例:每天 09:00 去找 3 个款回来
  • 并发任务按链接拆开,同时干、同时完成例:5 条链接作图,5 张主图一起出
  • 派单任务派一单,干完就算例:给 1 个产品设计 3 套详情页
  • 临时任务突然冒出来的事,马上处理例:库存突然卖空:预警通知、补库存、生成采购订单、等人付款
任务墙:今天:总控排了 5 条链接的活,加上每天到点跑的和临时冒出来的(示例)
类型链接任务负责 Agent状态时间结果检查
定时—找 3 个款回来(每天 09:00)选品 Agent已完成09:00–09:40选品报告通过
并发12345作主图,5 条链接同时做设计 Agent同时 ×5进行中09:40–10:20主图 5 张通过
派单2带货短视频脚本短视频 Agent进行中09:50–10:40脚本 3 条通过
定时—整理昨天的差评,写回复草稿(每天 10:00)客服 Agent进行中10:00–10:30回复草稿通过
派单1设计 3 套详情页,完成即可设计 Agent排队中10:20–11:20详情页 3 套通过
派单—今晚直播:给 5 条链接排货盘、写话术直播 Agent排队中10:30–11:10直播脚本通过
临时3库存突然卖空,预警通知你仓库 Agent排队中11:00–11:02预警已发已送达
临时3补库存:生成采购订单,等人付款采购 Agent排队中11:02 起采购订单
派单12345标题、SKU、上架,等你拍板再上店铺运营 Agent排队中11:20 起上架拍板单

总控 Agent 盯着这面墙:谁在干活、谁闲着、哪件超时,一眼看清;你只看「等拍板」的那几行。 任务墙专栏:怎么接力、提示词下载 →

任务墙管什么:记录全过程 · 进度看得见 · 质量能检查 · 数据能分析 · 超时自动提醒

兵王把目标 · 计划交给总控 Agent,总控 Agent把活写进任务墙,子 Agent 从任务墙领任务,干完写回结果;总控 Agent看任务墙查进度、做验收,再向兵王汇报 · 等拍板。子 Agent 干活时调用 · 取数工作流、Skill、MCP、数据底座、数据云仓,再写回 · 沉淀。

这五样是什么
工作流Workflow

把几个 Skill 按顺序串起来,可以定时或者按条件自动跑的流程。

打个比方像「上新流程单」:选品分析 → 写标题 → 生主图 → 定价上架,一步接一步。

30 秒看懂(有动画) →细讲 →
Skill

把一件事的做法写成 AI 能照着执行的说明书,里面有步骤、模板和检查标准。

打个比方像店里的 SOP 手册,只不过是写给 AI 看的。写一次,所有 Agent 都能照着做。

30 秒看懂(有动画) →细讲 →
MCP

让 AI 连接外部系统的统一接口标准。系统做好一个「插头」,任何 Agent 都能插上用。

打个比方像手机的 USB-C 口:以前每个充电器都不一样,现在一根线走天下。

30 秒看懂(有动画) →细讲 →
数据底座

把产品、资料、知识和规矩整理成 AI 读得懂的统一底层;店铺的经营数据放在数据云仓。

打个比方像盖楼的地基。地基不牢,上面的 Agent 盖得越高越容易塌。

30 秒看懂(有动画) →细讲 →
数据云仓

把各平台的订单、流量、库存、财务数据,每天自动汇总到一个云端仓库,口径统一。这里说的是数据仓库,不是物流云仓。

打个比方像一本总账:五个店铺的流水都记在同一本账上,用同一套算法。

30 秒看懂(有动画) →细讲 →
  1. P计划总控 Agent定目标、拆任务、写进任务墙
  2. D执行子 Agent领任务、干活,结果写回任务墙
  3. C检查总控 Agent看任务墙,查进度和质量
  4. A调整总控 Agent改 Skill、Workflow,更新知识库和 SOP

人负责决策与管理,Agent 负责执行与落地

两种模式

落地六步

  1. 01兵王经验

    一线高手的成功打法和关键经验

  2. 02行业认知

    行业规律、业务场景、数据特征

  3. 03方法沉淀

    提炼成 SOP 和标准动作

    去看 →
  4. 04中台能力

    先工作流,再 Skill,再接 MCP

    去看 →
  5. 05人机协同

    人管决策,Agent 干活,按 PDCA 转圈

  6. 06规模化复制

    复制到更多链接、店铺和团队

    去看 →

开发架构:六层怎么搭

先梳理业务,再拆任务,再做编排,再接工具,最后统一配置、拿去复用。一层托着一层:前一层没理清,后一层搭了也要返工。

  1. 业务层
  2. 任务层
  3. 任务编排
  4. 工具层
  5. 配置层
  6. 复用扩展

看完整一页:企业 AI 开发架构路径 →

部门流程化:一个部门,怎么变成一支智能体团队

举例:小红书部门。先把业务拆开、理成流程,每一步配上 Skill,用 MCP 接上工具,交给总控 Agent 和几个子 Agent 去干;过程全记在任务墙上,按 PDCA 越改越好,最后复制到更多账号和团队。

  1. 业务目标
  2. 流程设计
  3. 技能封装
  4. MCP 连接
  5. 多 Agent 执行
  6. 任务墙记录
  7. PDCA 优化
  8. 复制扩展

看完整一页:部门流程化方案(举例:小红书部门)→

这群 Agent 靠什么干活

按模块拆开讲:数据、工具、智能体和配置

数据底座

企业知识库、产品库、图片库、视频库、工作流程、组织分工

数据云仓

市场数据与店铺数据

工具箱

AI 生图、AI 短视频

AI 智能体

分工(总控 Agent + 每个业务组的 Agent)、工作流、Skills、定时任务

配置区

API 接入;MCP 接入与接出;治理(权限、安全、审批、日志、成本、质量);红黄绿拍板规则

核心原则:经验可复制 · 能力可复用 · 执行可追踪 · 效果可评估 · 持续可迭代