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万维钢：当AI接管越来越多的工作，人最有价值的能力是什么？

中国企业家俱乐部

2026-11-09

当AI从生成内容走向独立完成任务，企业的工作方式正在发生变化。从多个Agent协同工作，到智能体持续学习、积累经验，AI正在承担越来越多过去由人完成的工作。当执行不再是人的独特优势，企业的组织方式将如何改变？人的价值又将体现在哪里？

本文摘选自科普作家万维钢近日的分享。他从AI工作方式的变化出发，讨论了Agent原生组织的可能性，以及AI时代人所需要的判断力、资源配置能力与责任意识。

01.

AI不是工具了：用法已经变了四轮

在过去这两三年，我们使用AI的方法已经经历了四个变化。

第一步，AI只负责生成。

所谓用AI编程，就是AI给你写一段代码，你复制粘贴进自己的项目。

第二步，出现Claude Code、Codex这类工具。

它们能直接操作你本地的文件，甚至一次性操作多个文件，编完还能自己编译、读报错、再改。

人从“让AI生成内容”，变成“让AI做一个项目”。

第三步，让AI去完成一个任务。

你去AI原生的公司里看，他们给AI的是一个很抽象的任务，至于用什么手段，AI自己定。

第四步，出现了全天候在线的个人助手。

助手负责日常性的事，具体的项目还是交给那个项目专门的智能体。

我认为当前最好的办法，不是你只跟一个Agent，你最好有若干Agent，每一件事有一个Agent。

你直接跟几个Agent对话，而不是通过一个中间人去跟它们说话。

1.你现在只需要说要什么

现在用AI工作，你不需要向它描述任务该怎么做，只要告诉它你要做什么。

以前那些所谓的提示词，现在看来都已经被淘汰了。

你给它设计的路线，往往不见得是最好的路线。

举我自己的例子。

几个月前世界杯之前，我让AI给我做一份用旧金山湾区当地时间标注的世界杯转播日程表。

它先上官方网站找赛程，换算成湾区时间，查清哪家电视台转播，还标出哪几场在湾区本地进行，你想去看就可以去看。

然后自己排版，做几个测试页，为了看排版效果，它把页面转成 PDF。

发现我本地系统里没有趁手的合成工具，它自己下载了一个，它自己截图、自己查看，哪页有问题就改。

中间还碰到Chrome（谷歌浏览器）的一些问题，我也说不清是什么问题，它自己解决了。

这一切都不是我让它干的，我只说了一句：给我做一个能打印出来的、好看的赛程表。

2.一切知识工作都是一个loop

上述的这个作业方法叫loop（循环式工作法）。

你设定一个目标、一个完成条件，给它充分的本地上下文，让它了解你的环境和情况，然后让它去行动。

每次行动之后，它自己对照目标，或者你帮它判断达标没有，没达标就再迭代一轮，不管多少轮，什么时候干完什么时候完事。

实际操作中你甚至不用交代这么细。

它跟你熟，根据对你的了解，就能大概把活干成。

一切的知识工作，不管你是写文章也好、编程也好、做设计也好、管理也好，本质上都是一件事，都是一个 loop。

你需要一个评估：你这次完成得好不好？然后你需要先有一个内部的模型，就是负责完成这个 loop 的智能体。

它需要对这个世界有一个理解，这是它的模型。

然后它获取数据，很多时候让它自己去做判断跟决策，然后评估，然后循环。

我特别想强调一下“循环”这个概念。

精髓在于：它第一轮干出来的结果，你往往不那么满意。而且你多半是看到第一轮之后，才想到自己到底想要什么。

所以它要做第二轮、第三轮，每轮都比前一轮更优化一点。

最后它做出来的东西，可能你一开始都没想到。

AI 时代我们一定要树立 loop意识。

02.

重复的事都该智能体化：

能积累才有复利

以前有个词叫AI Native（AI原生），现在有个新词叫Agent Native（智能体原生）。

核心就一句话：凡值得反复做的事，都应该把它变成一个Agent（智能体）。

把它变成智能体，你就可以不断给它反馈，它下次就做得更好，你还能定期审计它。

1.过去，人把一年的经验用上十年

程序员有个习惯：一个动作哪怕只做两次，也要写成程序，因为第二次就能自动跑。

比如，我让AI去读我Evernote（一款笔记软件）里的一条笔记。

它第一次就想到，干脆做一个永久插件，以后一键就能访问我的笔记，而不是每次笨拙地打开软件去看。

人的问题在于：职场里大部分工作都是重复性的，但人只是把以往的经验重复一遍，把一年的经验用上十年，很少想着把做法再迭代一次。

但是，你跟Agent说下次改进一下，它真能记住，真改，真学。

2.Agent会比你更像你

我8月份去巴西，访问当地一家公司，CEO跟我讲了他使用Agent最大的心得：

他和他的Agent是同步进步、一起进步的。

他关于公司的任何决策，都让Agent先出方案，他来评论。

有时听Agent的，有时否掉，并且告诉Agent它的方案为什么不行、为什么应该这么做。

这些Agent都记住了，能迭代。

一开始它出的主意可能都是你不能接受的坏主意。但你给它讲道理，告诉它以后这类问题该怎么处理。

我的经验是大概一个月，它就会变得越来越像你，60%、70%的建议你可以直接接受。

而它能瞬间读完全公司的数据，而你读不了，很快它的决策能力就会超过你。

这位CEO以前每天工作10小时，有了Agent之后每天14小时，而且工作时间延长是他主动的。

他到星期五就很高兴，因为接下来两天不用跟人开会，只用跟他的AI打交道。

有天下班，他突发奇想：公司给消费者发优惠券的算法好几年都用同一个，能不能优化一下？

就这么一句话，Agent跑了一段数据，拿出新算法，说用它的算法每周能给你省7万。

这个例子好在哪？

不在于AI能做这件事，这是可以预期的。

好在你是一个突然冒出的想法，不是什么多年夙愿。

唯一的瓶颈不再是能力，而是你的想法，你想要什么。

3.一次采购：两个Agent谈判，四个人都变聪明了

有一位 CEO 给我讲了一个故事，我觉得这故事特别好。

有一天，他们公司负责采购的经理，就是决定下周在网店上架什么东西的那个人，给CEO列了10种商品，说我计划采购这 10 种商品。

这个 CEO 自己没看，他直接让他的Agent看了一下这10个商品。

他的Agent说：同意其中8个，另外两个根据自己独立的调研，认为这两个不应该上。CEO把这意见就给了采购经理。

采购经理的Agent看了 CEO 的Agent的话之后说：

我同意你对其中一个的意见，我不采购。

但另外一个呢，我知道一个你不知道的数据，我有这个证据，我认为还是应该采购。

CEO的Agent 一看，说：那好，我同意。

这两个人只是在旁边旁观了一下，听一下Agent的逻辑。但感想是什么呢？

通过这一件事，那个经理和那个经理的Agent、CEO 和 CEO 的Agent，这四方都变得比以前更聪明了。

这一轮就是一次日常互动。

在每一次这种日常互动过程中，大家都会往前进步一点。

有Agent之后，那位CEO让他公司的员工每天问自己两个问题：

你有没有让系统变得更聪明？系统有没有让你变得更聪明？

以前公司里说组织学习、说什么 SOP（标准作业流程），员工是很难的，他往往几十年如一日去干那一样。

但是现在有了Agent的时候，是完全不同的。

4.反馈会一路沉淀成默认

你今天说这里处理得不好、应该怎么处理，AI不会立刻把这句话变成永久规则。

它知道那样就成了翻手为云覆手为雨。

AI会先把这件事记进反馈备忘录。过一两周自己复盘：

这段时间记下的冲突意见，能不能总结出规律，变成规则？

然后它会来问你，这几条我可不可以写成永久规则，你说可以，它才写。

你说没必要，那天只是临时起意，以后还按你的做法来，它就照旧。

路径是四步：反馈变成记忆，记忆沉淀成规则，规则自动化成工具，工具最后变成默认。

5.三个Agent心得：信它、教它、给它分工

第一个，要相信迭代的力量；

第二个，给规则，不要只给事例；

这很重要。

只给它案例是不行的，你得给它规则，你必须得经常向它解释，这个事你为什么要这么干，而不是那么干，这样它才能理解，才能举一反三。

以前我们想的是：你的Agent旁观你做很多事，它就熟悉你，它就知道该怎么做。其实并不是这样。

第三个，要分工。

多个智能体分工合作，就像秦二世胡亥，不能什么事都听赵高，你得自己有几个大臣。

每个Agent最好只干某一类事，而你不要只依赖一个。

那样对你也不好，也不安全。

而且这些智能体之间是可以互相合作的。

我大概有七八个常用的Agent，它们之间会经常说话。

比如今天一个找到一个好选题，我说这是好选题，它就把选题交给下一个，帮我把选题生成一份报告。

有时候它有个什么问题，向另一个咨询一下。

它们都是自动的。

03.

组织推不动是架构问题：AI时代如何重新分工？

我上周遇到一个做FDE（前置部署工程师，进驻客户公司帮其落地AI的角色）的人，他去了广西一家房地产公司，公司大概300人。

他观察了一段时间，马上找到几个点：

这几个流程如果全交给AI做，而不是让员工做，每年至少能给你省2000万美元。

CEO很愿意，但是员工全员抵制——

没有一个人愿意把自己的工作交出去。

为什么？员工可能是考虑：会不会你将来把我的技能抽走了，然后我就被切掉了。

1.为什么员工不愿把工作交给AI？

过去的组织，是以人为本，因此，以流程为本。

因此，除了 CEO，员工根本不在乎公司的效率高不高。

公司盈利不盈利，跟员工没有那么大关系。

人类员工干的大部分工作，只是流程中的一个环节。

环节不出错，抓不到把柄，该升职升职，该加薪加薪，为什么要操心全局？

为什么很多员工抵制AI，没有一个员工愿意把自己的工作交给一个Agent？

担心技能被蒸馏了，自己就被裁掉了。

Meta因为AI能编程裁了一些工程师，高峰时刻也就少了10%，再裁裁不动。

表面原因是人得为结果背锅，你不能裁完之后没人背锅。

更深层的原因是：流程和工作架构还是以前的架构。

以前一个程序员只负责写一段代码，对软件全局没有感知。

真正智能体原生组织的做法，是让一个人直接负责一个软件，而不是一千个人写一个软件。

现在的局面是：Agent完全可以直接接管一个工作，但每个公司的组织架构还停在原来的样子。

这就是为什么大多数公司用AI的减员增效非常有限。

2.别改造旧部门，另起炉灶

未来，以 Agent 为本，因此是以业务为本。

真正的AI native公司，应该让Agent系统全盘考虑。

这种情况下，可能只需要很少的几个人负责就可以了。

建议是新建一个业务部门。

这个部门上来就是智能体原生，人为智能体服务：它需要什么资源，你去给它搞来。

以Agent为本，人为Agent服务。

如果这个部门效率更好，它会慢慢替代掉老部门。

路径依赖是改不掉的，只能重新建一条新路径。

如果要智能体原生，人到底还剩什么？

在Anthropic这样的AI公司，员工的工作方式已经开始发生变化：不再只是完成一个环节、一个动作，而是直接认领任务。

不是我完成一个环节、完成一个动作，他现在只是直接认领任务。

比如在Slack里，领导说：以下这五件事是我们要做的，贴在群里边。

然后每个部门都说：这个任务我认领。

认领之后请注意，他根本不需要告诉AI具体应该怎么做，他就把这个任务交给它。

比如我最近看了一篇论文，讲有一个训练AI的更好的方法——他不是先把论文读完、把方法拆解开、再告诉AI让AI去做。

他最好的做法是直接把论文扔给AI，就一句话：这两天出了一个新的训练方法，你去给我做个测试，看看这个方法到底有没有效。

AI自己读论文、抽方法、搭环境、开始跑。

在这个过程中，人到底干啥？

他只是把任务安排给AI，几乎没有给AI提供什么具体的指导。

3.只剩两件事：选方向和配资源

那我就问他：你到底给AI输入了什么？

他说就两个东西。

一个是我们公司的一些上下文、一些偏好。

这些可能只发生在会议室里，没有形成文字，所以AI不知道。

只要形成文字、发在公司群里了，AI就已经知道，你不需要再告诉它。

但有时候是我们私下聊天聊出来的一些偏好、一些方向性的东西，AI不知道。

这些需要我根据这些默会的东西，来给AI提供服务。

另一方面就是：我当程序员这么多年，还是有点经验。

到了某个时刻，我还是能知道哪个方向更有可能成功，哪个方向不可能成功。

现在所有公司算力都不够，Anthropic也不够，自己研究员想搞科研，这算力都不够。

我只有有限的资源，不可能所有方向都做探索。哪个方向值得探索，这个我还是比AI好一点。

他说我干的就是这两件事，其他所有的细节全交给AI。

4.配资源就是洞察，说到底是品味

选方向和配资源，这个事很值钱。

什么叫配资源？

比如你公司要推广一个新产品：我是找主流媒体做广告好，还是找几个网红让他们给我推？

策略得人来定。

可能在不同产品、不同公司，这个策略是不一样的。那具体到你家这个产品，你用什么策略？

这个是我们对这个行业的深刻了解，包括你对当前市场上这些消费者的了解：喜欢你们这个产品的人，他出现在哪个地方？

这些东西往往不是一两句话能说明白的，是你多年积累的一种感觉。

简单说，就是品味。

5.你要为结果负责，不是为环节负责

归根到底，每个人应该问自己的问题是：你到底是在为一个结果负责，还是只是在做一个中间环节？

只做中间环节的岗位是很脆弱的。为结果负责的位置是稳定的，因为谁也不能去追责一个AI。

我相信人的这种能力会很值钱。

心理学家对人的性格有五个分类，所谓大五性格，其中有一项叫尽责性。

尽责性就是说：你交给他一个事，他非得想把它做好。

像这种尽责性特别强的人，在职场之中本来就是最受欢迎的。

有了AI之后他会更受欢迎，因为智力有不足AI可以补充，但负责到底AI 是补不了的。

他会因为这种事情而产生声望。

比如我们公司说：小王这个人特别可靠，你交给小王的事他一定能给你办好。那小王的价值会更高。

那以前那个小李呢？

小李很聪明，办事快，但是有时候办事毛毛躁躁，顾前不顾后。像小李这样的人，他的价值会下降。

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中国企业家俱乐部（Chinese Entrepreneur Club）是一个非营利服务机构，由二十余位民营企业家于2006年创办。CEC旨在弘扬企业家精神和商业正气，分享中国创业公司的经营经验，积极参与国际交流与合作。

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