亲爱的订阅者，过去几个月我一直在采访人工智能本土公司的领导者。我现在确信：无论你的职能是什么，入职和管理人工智能代理就是这份工作。在这次免费的深入探讨中，我想分享三个人工智能本土公司——Linear、Ramp和Factory——如何将这一原则付诸实践。以下是每个人的一些引述： Nan Yu（Linear 产品主管）：“您将拥有 AI 团队成员，您可以向他们分配任务并与之交谈，就像与人交谈一样。”Geoff Charles（CPO，Ramp）：“如果您不使用 Claude Code，无论您的角色是什么，您都可能表现不佳。”Eno Reyes（CTO，Factory）：“我们将产品管理、前端 UI、数据分析等编码为可重用的任何员工都可以调用的技能。”请继续阅读，深入了解每家人工智能本土公司的运营方式。Linear：让 AI 代理成为一流的队友您可以@提及代理来创建问题并将问题分配给另一个代理Linear 的代理方法是由他们的产品决定的。 Nan（Linear产品负责人）认为：代理商应该是一流的员工。您应该能够将它们添加到项目中，将它们分配给问题，并在评论中提及。但是，Nan 也认为人类始终对结果负责。以下是 Linear 如何在每一步中通过代理构建产品：了解问题。客服人员会阅读并总结来自 Intercom、Zendesk 和 Kong 的每一次客户对话。他们自动创建问题，根据待办事项消除重复问题，并将其分配给正确的团队。确定解决方案。由于代理可以访问客户对话，因此他们可以通过从多个渠道提取数据支持的见解来帮助您迭代规范。制定计划。代理可以将您的规格分解为具体的票证，并自动将它们发送给正确的团队。在 Linear，现在大部分票证都是由代理制作的。人类的工作是审查他们的工作并随着时间的推移调整环境。执行。 Bug 和小功能会直接分配给 Codex 和 Cursor 等代理。对于复杂的功能，工程师启动 Claude Code 并使用 Linear MCP 来提取完整的问题上下文。 来自 Nan：感觉代理可以处理的范围每个季度都在扩大。新的模型和线束正在推动从简单修复到日益复杂的项目的界限。想要使用像 Linear 这样的代理进行构建吗？以下是 Nan 分享的关于您的团队今天可以做的 4 个实用步骤：每个开发人员都应该默认使用领先的代理编码工具。这是最简单的第一步。提供官方工具（Cursor、Claude Code 或 Codex）并对其进行管理，以便您可以查看利用率。使用异步云编码代理进行补充。异步后台代理可以一次性完成最小的更改和错误修复。 Cursor 和 Devin 在这里提供了很好的产品。坚持让设计师和 PM 直接在代码库上工作。像 Claude 这样的代理为产品经理和设计师开辟了一条低摩擦路径，让他们可以直接在代码库中进行更改。每个人都应该努力成为一名建设者。产品经理和营销人员应该默认使用人工智能界面。这些功能应该通过聊天界面完成 80-100% 的工作——无论是 Claude、ChatGPT、Notion AI 还是类似的界面。 Nan 预见到了未来，人类将在规范级别与代理进行协作，定义需要构建的内容和原因，然后将事情交给代理来处理下游的所有事务。 Ramp：在 4 个级别中测量 AI 熟练程度 Ramp 正在迅速推动其员工在 4 个级别中成为 AI 原生人员。如果 Linear 展示了如何使代理成为团队的一流部分，那么 Ramp 则展示了如何让整个公司采用它们。2025 年，Ramp 交付了 500 多个功能，达到了10 亿美元的收入，并用 25 个 PM 完成了这一切。他们通过要求每个职能部门（工程、产品、设计、销售、营销、法律、财务）加入并与代理商合作来做到这一点。Geoff (CPO Ramp) 分享了一个我认为非常实用的评估每位员工人工智能熟练程度的框架：L0：有时使用 ChatGPT。这些人很可能不会长期留在公司。 Geoff 表示，如果你不是一个对 AI 工具具有成长心态的积极主动者，那么训练你变得出色将会非常困难。L1：使用和调整 GPT、项目和内部 AI 工具。这些人正在尝试人工智能，但尚未实现实际工作的自动化。L2：构建一个应用程序，将他们的部分工作自动化工作。这些人可以使用人工智能工具提交代码或对其他人的工作提供有意义的反馈。L3：系统构建者。这些人正在构建人工智能基础设施和技能，以加速团队中其他人的发展。公司的目标是推动每个人不断进步。 L0s自选出。 L1 变成 L2。 L2 变为 L3。 L3 会影响组织的其他部门。 Geoff 还分享了任何公司可以采取的 5 个步骤，以成为 AI 原生者：消除所有摩擦。允许访问流行的人工智能工具，不受代币或预算的限制，并创建任何人都可以从中获取人工智能技能的内部存储库。如果设置很困难，大多数人都不会采用。让采用可见。创建公共 Slack 频道，人们可以在其中分享他们构建的内容。在全体人员中，展示非工程师所做的令人印象深刻的事情，例如财务构建财务系统或营销自动化网站创建。提供实践支持。举办任何人都可以参加的办公时间，以培养人工智能技能和工作流程。指定人工智能专家，他们的全部工作就是传播福音、让人们做好准备，并帮助他们达到“顿悟时刻”。跟踪使用情况并进行干预。 Ramp 跟踪每位员工在 AI 工具上的代币消耗情况。领导层共享这些数据，以建立自然的问责制，并在某人的使用率较低时介入。将其作为招聘要求。 PM 面试现在包括一个专门的会议，您需要构建一个工作产品，然后解释为什么构建它以及它是如何工作的。 Geoff 一言以蔽之，总结了他在 Ramp 的每个职位的领导理念：你的工作就是让你的工作自动化。Geoff 说：“如果我告诉我的团队 10 次 CTA 需要在首屏，那么解决方法并不是说第 11 次。而是将反馈编码到自动化设计关键流程或 AI 技能中，这样就不会再发生这种情况。”Factory：从第一天起就原生 AI 如果 Linear 和 Ramp 展示了公司如何采用 AI 代理，那么 Factory 展示了当你构建时会发生什么从第一天起就围绕在他们周围。 Factory 是一家拥有 55 名员工的人工智能软件开发公司，估值 3 亿美元，从头开始就围绕人工智能进行构建。它们的不同之处如下：雇用产品工程师工厂不会单独雇用产品经理和工程师。相反，他们聘请了产品工程师来管理人工智能代理并与人工智能代理合作。典型的一天是这样的：检查代理运行的跟踪，看看系统在哪里做出了错误的决策。编写修复程序时不要将其作为代码，而是将其作为治理（例如，更新技能、新的 lint 规则或完善的自动化）。仅审查代理标记为高风险的 PR（代理负责其余部分）。提出新想法并与同事和人工智能讨论优先级。这项工作并不容易，需要更深入的专业知识，但影响力是巨大的。让您的代码库为代理做好准备代理需要一个他们可以实际工作的代码库才能发挥作用。 Factory 对代码库进行了五个成熟度级别的评分，而 3 级（“标准化”）是大多数团队首先需要瞄准的级别。Factory 的代理准备框架将专业知识编码为可重用的技能一旦您的代码库准备好代理，下一步就是为代理提供知识，以便通过技能（基本上只是文本 Markdown 文件）做出正确的决策。工厂使用技能将专家和公司知识编码成任何代理或员工都可以使用的东西。以下是 Factory 内部使用的技能列表，并链接到他们的 Markdown 文件，供您复制和修改：产品管理技能。产品原理、11 星体验框架（借自 Airbnb 的 Brian Chesky）、PRD 模板、评分标准和语言指导都在一个 Markdown 文件中。前端 UI 集成技能。指导 Droid 如何使用 Factory 的设计系统、路由约定和测试标准构建功能。AI 数据分析师技能。使用完整的 Python 生态系统运行探索性分析、构建可视化并生成统计报告。内部工具技能。构建管理面板、支持控制台和操作仪表板，并内置适当的访问控制和审核日志记录。Vibe 编码技能。使用现代框架从头开始快速构建新的 Web 应用程序原型。如果您可以将最优秀的人员所知道的知识编码为技能，则无需为每个功能都聘请专家。将所有这些付诸实践的 6 个步骤回顾一下：入职和管理代理正在成为每个功能的核心工作。以下是您现在可以付诸实践的六件事：Linear：默认每个开发人员都使用代理编码工具，如 Cursor、Claude Code 或 Codex。让产品经理和设计师进入代码库。让他们使用代理提交 PR 和发货代码。停止通过工程师来进行每一个小变更。来自 Ramp：衡量整个团队的 AI 熟练程度。 Ramp 的 4 个级别框架为您提供了关于人们在哪里以及他们需要去哪里的共享词汇。跟踪人工智能的使用情况并将其纳入性能预期的一部分。不衡量就无法改进，而激励措施很重要。来自工厂：对您的代码库进行代理准备情况评分。使用 Factory 的代理就绪级别来了解您的代码库是否准备就绪。将您团队的专业知识转化为可重用的技能。将您最优秀的人员所知道的知识编码到技能文件中，并使人员和代理都可以轻松使用它们。最重要的是，像您雇用人类一样雇用代理。为他们提供背景信息，将它们连接到您的操作堆栈，并让人员对其结果负责。请在评论中告诉我您的想法！
你的新工作是招募人工智能代理：人工智能本土公司的实际运作方式
By Creator Economy
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