深度智耀创始人李星、交付负责人吴闯分别围绕AI原生组织的演进实践及Runspace的实际应用进行了系统分享。
从个体工具迈向组织级AI系统
深度智耀创始人李星回顾了公司从单点AI工具应用向组织级AI操作系统演进的实践历程。她指出，个人使用AI工具实现效率改善，并不等同于组织整体效率的提高。AI在企业中的核心价值，在于形成具备组织记忆能力、能够支撑业务持续运转的组织级系统。
深度智耀创始人李星作专题分享
依托安全合规的大模型底座，深度智耀将语音转写、会议上下文提示等能力融入日常工作场景，并自主研发分身系统Dr.Lee，探索“AI优先处理、人类复核校验”的人机协同模式。
基于认知原子论架构，系统由总控单元调度上万个原子化垂直智能体，并通过递归进化、记忆沉淀和反共识校验等多层机制抑制大模型幻觉，以去中心化拓扑网络支持复杂任务协同，使系统能力在真实业务实践中持续演进。
面向下一代组织形态，深度智耀进一步提出AI项目经理（AI PM）的虚拟角色构想。区别于由人向AI分派具体任务的传统模式，AI PM可以承接相对模糊的业务需求，自主拆解目标、调度资源、跟进节点并形成复盘档案，使业务人员能够直接参与系统设计与应用，推动IT能力向业务侧延伸，减少组织协作中的信息损耗，并促进流程经验的规模化复制。
Runspace推动项目经验持续沉淀
深度智耀交付负责人吴闯介绍了Runspace的实际应用。Runspace以目标和任务为核心，采用“按任务匹配人员”的调度逻辑，将周报、沟通记录、执行进展与交付成果纳入统一协作流程，提高项目全过程的透明度，并降低进度延期风险。
深度智耀交付负责人吴闯介绍
在项目执行过程中，相关知识与实践经验能够持续沉淀和迭代，既可为后续项目提供经验参考，也有助于新成员快速理解业务背景、协作机制与项目要求，更高效地参与复杂业务。
通过Dr.Lee、Runspace等产品实践，深度智耀正持续探索AI深度参与任务拆解、资源调度、过程跟进与知识管理的组织协作方式，推动AI由面向个人的效率工具，进一步发展为连接业务流程、组织知识与协作关系的基础设施。
探讨AI原生组织的现实议题
交流环节，与会嘉宾围绕核心数据安全、组织管理机制、多行业适配以及AI时代人的角色变化等议题展开讨论。
现场交流形成的共识是，企业应用AI不能仅停留于单点工具层面，还需要同步调整业务流程、协作方式与组织机制。在AI承担更多标准化工作和复杂任务的同时，价值判断、目标定义与创新思考仍是人的核心职责。
此次专题分享集中呈现了深度智耀在AI原生组织领域的思考与实践。未来，深度智耀将继续推进组织级AI系统的产品研发与业务应用，并与产业伙伴交流真实场景中的实践经验，进一步拓展AI在企业运营与组织协作中的应用空间。
