編者按：當(dāng) AI 開始領(lǐng)工單、進(jìn)項目組，人類的工作正變成“智能體經(jīng)紀(jì)人”?？?Linear 和 Ramp 如何拆解 AI 原生組織的運作真相。文章來自編譯。

在過去的幾個月里，我采訪了多家 AI 原生公司的負(fù)責(zé)人?，F(xiàn)在我深信：

無論你的職能是什么，引導(dǎo)智能體（AI Agent））入職并管理好它們就是你的核心工作。

 

在本文中，我想分享 Linear、Ramp 和 Factory 這三家 AI 原生公司是如何踐行這一原則的。以下是各家公司的一些語錄：

Nan Yu（Linear 產(chǎn)品負(fù)責(zé)人）：“你將擁有 AI 團(tuán)隊成員，你可以像和人交流一樣，給它們分配任務(wù)并進(jìn)行對話?！?/p>

Geoff Charles（Ramp 首席產(chǎn)品官）：“如果你沒在使用 Claude Code，無論你擔(dān)任什么角色，你的表現(xiàn)可能都差強人意。”

Eno Reyes（Factory 首席技術(shù)官）：“我們將產(chǎn)品管理、前端 UI、數(shù)據(jù)分析等能力編寫成了可重復(fù)使用的‘技能’，任何員工都可以調(diào)用?！?/p>

請繼續(xù)閱讀，深入了解這些 AI 原生公司是如何運作的。

Linear：讓 AI Agent 成為“一等公民”一樣的團(tuán)隊成員

你可以通過 @ 某個 Agent 來創(chuàng)建任務(wù)，并將其分配給另一個 Agent。

Linear 處理 Agent 的方式是由其產(chǎn)品邏輯決定的。Nan（Linear 產(chǎn)品負(fù)責(zé)人）認(rèn)為：

Agent 應(yīng)該被視為正式員工。你應(yīng)該能把它們加入項目、為它們分配 Issue（問題），并在評論中提及它們。

 

不過，Nan 也認(rèn)為，人類必須始終對結(jié)果負(fù)責(zé)。以下是 Linear 如何在產(chǎn)品開發(fā)的每個環(huán)節(jié)中運用 Agent 的：

理解問題。 Agent 會閱讀并總結(jié)來自 Intercom、Zendesk 和 Gong 的每一次客戶對話。它們會自動創(chuàng)建 Issue，對照待辦列表進(jìn)行去重，并將其分配給合適的團(tuán)隊。

確定方案。 由于 Agent 擁有訪問客戶對話的權(quán)限，它們可以通過從多個渠道提取數(shù)據(jù)支撐的洞察，幫助你迭代產(chǎn)品規(guī)格說明書（Spec）。

制定計劃。 Agent 可以將你的 Spec 拆解為具體的工單（Ticket），并自動分發(fā)給相應(yīng)的團(tuán)隊。在 Linear，現(xiàn)在大部分工單都是由 Agent 創(chuàng)建的。人類的工作是審查它們產(chǎn)出的內(nèi)容，并不斷調(diào)整上下文。

執(zhí)行。 Bug 修復(fù)和小型功能開發(fā)會直接分配給 Codex 和 Cursor 等智能體。對于復(fù)雜功能，工程師會啟動 Claude Code，并利用 Linear MCP 調(diào)取完整的 Issue 上下文。

Nan 表示：

感覺每一季度智能體能處理的范圍都在擴大。新的模型和架構(gòu)正將邊界從簡單的修復(fù)推向日益復(fù)雜的項目。

 

想像 Linear 一樣利用 Agent 進(jìn)行開發(fā)嗎？以下是 Nan 分享的、你的團(tuán)隊今天就可以采取的 4 個務(wù)實步驟：

每位開發(fā)者都應(yīng)默認(rèn)使用領(lǐng)先的智能體化編程工具。 這是最簡單的一步。提供官方工具（如 Cursor、Claude Code 或 Codex）并進(jìn)行管理，以便觀察使用率。

輔以異步云端編程智能體。 異步后臺智能體可以一次性處理大部分細(xì)微改動和 Bug 修復(fù)。Cursor 和 Devin 在這方面都有不錯的產(chǎn)品。

堅持讓設(shè)計師和 PM 直接在代碼庫中工作。 像 Claude 這樣的 Agent 為 PM 和設(shè)計師直接修改代碼提供了一條低阻礙的路徑。每個人都應(yīng)該努力成為一名開發(fā)者。

PM 和市場人員應(yīng)默認(rèn)使用 AI 界面。 這些職能部門 80-100% 的工作都應(yīng)該通過聊天界面完成——不管是 Claude、ChatGPT、Notion AI 還是類似工具都行。

Nan 預(yù)見到這樣一個未來：人類將在 Spec（規(guī)格定義）層面與智能體協(xié)作——定義需要構(gòu)建什么以及為什么要構(gòu)建——然后將任務(wù)移交給智能體來處理所有的下游工作。

Ramp：衡量 AI 熟練度的 4 個等級

Ramp 正在迅速推動員工通過 4 個等級實現(xiàn) AI 原生化。

如果說 Linear 展示了如何讓智能體成為團(tuán)隊的核心成員，那么 Ramp 則展示了如何讓全公司都采納它們。

2025 年，Ramp 發(fā)布了 500 多個功能，營收達(dá)到 10 億美元，而這一切僅靠 25 名 PM 完成。

他們之所以能做到這一點，是因為要求每一個職能部門（工程、產(chǎn)品、設(shè)計、銷售、市場、法務(wù)、財務(wù)）都必須引入并與智能體協(xié)作。

 

Ramp 的首席產(chǎn)品官 Geoff 分享了一個評估員工 AI 熟練度的框架，我覺得非常實用：

L0：偶爾使用 ChatGPT。 這些人很可能無法在公司長期發(fā)展。Geoff 表示，如果你對 AI 工具缺乏主動性且沒有成長型思維，很難通過培訓(xùn)讓你變得優(yōu)秀。

L1：使用并調(diào)整 GPTs、項目和內(nèi)部 AI 工具。 這些人正在試驗 AI，但尚未實現(xiàn)實際工作的自動化。

L2：構(gòu)建應(yīng)用來自動化部分工作。 這些人能夠提交代碼，或者利用 AI 工具對他人的工作給出有意義的反饋。

L3：系統(tǒng)開發(fā)者。 這些人正在構(gòu)建 AI 基礎(chǔ)設(shè)施和技能，從而加速團(tuán)隊中其他所有人的工作。

公司的目標(biāo)是推動每個人向上晉升。L0 級別的人會自行離場，L1 變成 L2，L2 變成 L3，而 L3 則影響整個組織的其他成員。

Geoff 還分享了任何公司實現(xiàn) AI 原生化都可以采取的 5 個步驟：

消除所有阻礙。 提供對流行 AI 工具的訪問權(quán)限，不設(shè) Token 或預(yù)算限制，并建立一個任何人都可以調(diào)用的內(nèi)部 AI 技能庫。如果配置過程太難，大多數(shù)人就不會使用。

讓應(yīng)用過程可見。 創(chuàng)建公開的 Slack 頻道，讓大家分享自己的成果。在全體員工會議上，展示非工程師做出的驚人成績，比如財務(wù)人員開發(fā)出了資金管理系統(tǒng)，或者市場人員實現(xiàn)了網(wǎng)站創(chuàng)建的自動化。

提供實操支持。 舉辦任何人都可以參加的答疑時間（Office Hours），以構(gòu)建 AI 技能和工作流。設(shè)立專門的 AI 專家，他們的全部工作就是布道、協(xié)助用戶完成配置，并幫助他們體驗到“頓悟時刻”。

追蹤使用情況并干預(yù)。 Ramp 會追蹤每位員工在各種 AI 工具上的 Token 消耗量。領(lǐng)導(dǎo)層會分享這些數(shù)據(jù)，以建立自然的責(zé)任感，并在某些人使用率較低時介入。

將其定為招聘要求。 PM 的面試現(xiàn)在包含一個專門環(huán)節(jié)，你需要構(gòu)建一個可運行的產(chǎn)品，然后解釋構(gòu)建原因及其運作原理。

Geoff 用一句話概括了他對 Ramp 每個崗位的領(lǐng)導(dǎo)哲學(xué)：

你的工作就是實現(xiàn)自身工作的自動化。

 

Geoff 說道：“如果我跟團(tuán)隊說了 10 遍 CTA（號召性用語）按鈕需要放在首屏高度以上，解決辦法不是說第 11 遍，而是將這條反饋編寫進(jìn)自動化的設(shè)計評審流程或 AI 技能中，確保此類問題不再發(fā)生?！?/p>

Factory：從第一天起就是 AI 原生

如果說 Linear 和 Ramp 展示了公司如何接納 AI Agent，那么 Factory 則展示了從第一天起就圍繞它們進(jìn)行構(gòu)建會發(fā)生什么。

Factory 是一家擁有 55 名員工、估值 3 億美元的 AI 軟件開發(fā)公司，其組織結(jié)構(gòu)從底層開始就是圍繞 AI 建立的。以下是他們的獨特之處：

招聘產(chǎn)品工程師

Factory 不會分開招聘 PM 和工程師。相反，他們招聘的是負(fù)責(zé)管理 AI Agent 并與之協(xié)作的產(chǎn)品工程師。典型的一天通常如下：

檢查智能體運行的追蹤記錄（Traces），分析系統(tǒng)在哪些地方做出了錯誤決策。

編寫修復(fù)方案，但不是寫代碼，而是通過“治理”手段（比方說更新某項技能、新增 Lint 規(guī)則或優(yōu)化自動化流程）。

僅評審智能體標(biāo)記為高風(fēng)險的 PR（其余的由 Agent 自行處理）。

提出新想法，并與同事及 AI 討論優(yōu)先級。

這項工作并不輕松，需要更深的專業(yè)知識，但其杠桿效應(yīng)是巨大的。

讓代碼庫適配智能體

智能體需要一個它們能夠?qū)嶋H操作的代碼庫才能發(fā)揮效用。Factory 將代碼庫分為五個成熟度等級，而“等級 3（標(biāo)準(zhǔn)化）”是大多數(shù)團(tuán)隊首先需要追求的目標(biāo)。

Factory 的智能體就緒度框架。

將專業(yè)知識編寫為可重復(fù)使用的技能

一旦你的代碼庫適配了智能體，下一步就是通過“技能”（基本上就是 Markdown 文本文件）賦予智能體做出正確決策所需的知識。

Factory 利用“技能”將專家經(jīng)驗和公司知識編寫成任何智能體或員工都能使用的資產(chǎn)。以下是 Factory 內(nèi)部使用的技能列表：

產(chǎn)品管理技能。 將產(chǎn)品原則、“11 星體驗”框架（借鑒自 Airbnb 的 Brian Chesky）、PRD 模板、評分標(biāo)準(zhǔn)和語言指南全部整合在一個 Markdown 文件中。

前端 UI 集成技能。 指導(dǎo) Droid 如何利用 Factory 的設(shè)計系統(tǒng)、路由規(guī)范和測試標(biāo)準(zhǔn)來構(gòu)建功能。

AI 數(shù)據(jù)分析師技能。 利用完整的 Python 生態(tài)系統(tǒng)運行探索性分析、構(gòu)建可視化圖表并生成統(tǒng)計報告。

內(nèi)部工具技能。 在內(nèi)置了適當(dāng)權(quán)限控制和審計日志的情況下，構(gòu)建管理面板、支持控制臺和運營儀表盤。

氛圍編程（Vibe coding）技能。 利用現(xiàn)代框架從零開始快速構(gòu)建 Web 應(yīng)用原型。

如果你能將頂尖人才的知識編寫進(jìn)“技能”中，你就不需要為每個職能部門都聘請專才。

付諸實踐的 6 個步驟

總結(jié)一下：

引導(dǎo)智能體入職并管理好它們，正成為每個職能部門的核心工作。

 

以下是你可以立即付諸實踐的六件事：

來自 Linear 的啟示：

默認(rèn)讓每位開發(fā)者使用像 Cursor、Claude Code 或 Codex 這樣的智能體化編程工具。

讓 PM 和設(shè)計師進(jìn)入代碼庫。讓他們利用智能體提交 PR 并發(fā)布代碼。不要再把每一個微小的改動都轉(zhuǎn)交給工程師處理。

來自 Ramp 的啟示：

衡量團(tuán)隊的 AI 熟練度。Ramp 的 4 等級框架為你提供了一套通用語言，用來描述人們所處的階段以及努力的方向。

追蹤 AI 使用情況，并將其納入績效考核。無法衡量就無法改進(jìn)，而激勵機制至關(guān)重要。

來自 Factory 的啟示：

對代碼庫的智能體就緒度進(jìn)行評分。參考 Factory 的智能體就緒度等級，了解你的代碼庫是否已準(zhǔn)備就緒。

將團(tuán)隊的專業(yè)知識編寫成可重復(fù)使用的技能。將頂尖人才的經(jīng)驗編寫進(jìn)技能文件，讓員工和智能體都能輕松調(diào)用。

最重要的是，像對待新員工入職一樣對待智能體。為它們提供上下文，將它們接入你的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，并確保始終由人來對結(jié)果負(fù)責(zé)。

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