前两天看到一篇文章，标题很刺激：「飞书被收编，钉钉要改名，企业微信慌不慌？」
核心论证链很锋利：互联网办公平台第一次降维打击了传统企业软件，然后 AI Agent 第二次降维打击了超级 App。结论是 To B 软件只剩两种位置——要么成为入口，要么成为入口背后绕不开的系统。
写得很好。但我读完之后一直在想一个问题： 他说的「绕不开的系统」，对钉钉来说到底意味着什么？
不是「钉钉也能活下来」这种防御性思考。而是：如果钉钉主动选择，它应该把资源押在哪里？
你的下一个下属，不需要工位
Your Next Report Does Not Need a Desk
上个月一个客户请我们做数字员工。
老板看完 demo，很兴奋。大模型能写邮件、做总结、回答制度问题，他觉得万事俱备。
「给销售、采购、客服各配一个数字员工，下个月上岗。」
工程师于是创建了几个角色，写了几段提示词，把聊天窗口换成了公司 Logo。
数字员工似乎就诞生了。
星期一早上，销售总监问它：「今天该先跟哪个客户？」它不知道。采购问它：「这批货该不该拒收？」它不知道。客服问它：「这个投诉要不要升级？」它也不知道。
老板很失望：「不是说好什么都会吗？」
什么都会。这四个字，是数字员工项目最常见的死因。
Agent 是一等公民：下一代协同办公的三个重设计
Three Redesigns for Agent-Native Collaboration
晚上 10 点，纽约的产品经理在 Linear 上建了一个竞品分析的 ticket，在群里 @ 了东京的工程师，又发了一封邮件给伦敦的设计师。三个渠道，三种状态，没有一个地方能看到全貌。
第二天早上，产品经理问：「进度怎么样了？」东京说：「刚看到群消息，还没开始。」伦敦说：「邮件？我昨天没在线。」Linear 上的 ticket 状态还是 To Do——因为没人记得去更新它。
这个场景每天都在全球化团队里上演。我们用了二十年时间解决「人怎么跨时区协作」——异步文档、录屏、standup 录音、follow-the-sun 排班。但本质上，所有方案都在做同一件事： 让不在场的人也能跟上进度。
如果有一种同事，它没有时区、不需要睡觉、7×24 在线、能在你下班后继续推进工作呢？
这种同事已经存在了。它叫 Agent。但我们的协同办公产品——通讯录、IM、邮件——还没有为它做好准备。
[Read More]Agent 进入企业，还差一个工位
What Agents Need Is Not More Intelligence, But an Onboarding Process
七月的 WAIC 展馆，人声鼎沸。
大模型展台前挤满了人，Demo 屏幕上的 Agent 行云流水——自动写代码、自动做报表、自动回客户邮件。观众鼓掌，媒体拍照，投资人交换名片。
然后你回到公司，打开内部系统，发现你的 Agent 连个工号都没有。
它没有账号登录 CRM，没有权限查数据库，没有工位接收任务，出了错不知道找谁。它站在企业大门外，能力满分，但进不来。
阿里巴巴资深技术专家谢吉宝在 WAIC 2026「从大模型到智能体：迈向自主智能新纪元」论坛上说了一句大实话： 绝大多数 Agent 还站在企业门外，瓶颈已从模型能力转向组织兼容性。
他的解法是：给 Agent 一个工位。
招 Agent 工程师，我第一个看的不是技术
The AI-Native Litmus Test — Leveling Agent Engineers Beyond Code
上周面试一个候选人。简历很漂亮——三年 LLM 应用开发，做过 RAG、做过 Function Calling、做过多轮对话系统。
我问他：「你平时自己写代码用什么工具？」
他说：「IntelliJ，偶尔用 Copilot 补全。」
我又问：「你上周的工作流是什么样的？从接到需求到交付。」
他想了想：「看需求文档，设计方案，写代码，联调，测试，上线。」
我说：「这个流程里，AI 在哪个环节？」
他愣了一下：「……写代码的时候用 Copilot。」
技术没问题。但他自己的工作流和五年前一模一样。
那一刻我就知道，他做不出好的 Agent 系统。 一个自己都不是 AI 驱动工作方式的人，设计不出 AI 驱动的产品。
拟人化的数字员工：不是会聊天的机器人，是能胜任岗位的数字同事
Anthropomorphic Digital Employees — Competent Colleagues, Not Chatbots
我的树莓派群里有一个播报机器人，叫 pi9-bookworm。它每天定时推送 AI 新闻 Top 10，格式固定，雷打不动。
上周有人在群里丢了一条字节跳动 AI 视频的链接。pi9 没有任何反应——它的程序里没有「看到链接该做什么」这个概念。
然后 opencode 出现了。它是群里的数字员工。没人 @ 它，它自己冒出来：先把当天的 AI 新闻按「大模型 / 应用 / 硬件」分了三类，然后说「这条视频值得展开分析」。有人 @ 它说「分析一下」，30 秒后它给出了完整解读——技术路线、产品影响、对钉钉的竞争威胁。
pi9 和 opencode 在同一个群里。但一个是工具，一个是同事。
Agent 应用工程师——AI 时代增长最快的新岗位
Why the Fastest-Growing Role in AI Is Not the Algorithm Engineer
上个月帮一个制造业客户做 Agent 落地。他们的 IT 总监带了一个五人团队来接项目，清一色的 Java 后端，简历上写满了 Spring Boot 和微服务。
我让他们用 Coding Agent 开发一个采购审批 Agent。两个小时后，代码写完了。
然后空气安静了。
没有人知道接下来该干什么。ERP 怎么接？权限怎么配？审批流走错了怎么回滚？Agent 半夜跑飞了谁来兜底？Token 烧超了怎么控？
五个人面面相觑。代码不是问题。 问题是代码写完之后的所有事。
那一刻我意识到：AI 时代最稀缺的能力，不是写代码，而是 把一个 Agent 从 Demo 变成生产系统，再把它运营成一个靠谱的数字员工。
做这件事的人，我称之为 Agent 应用工程师。
两个数字员工，一个组织：企业数字员工开发最佳实践
Two Digital Employees, One Org — A Reference Architecture for Building AI Workforce
上个月我在钉钉群里发了一句话：「给数字员工加一个查闲忙的能力。」
十分钟后，我收到了三条消息。第一条来自 Coding Agent：「✅ 已创建 Issue #12：日程能力——支持查询闲忙。」第二条还是它：「✅ 开发完成，15/15 测试通过，已 push，CI 运行中。」第三条来自数字员工本身：「🤖 v1.3.1 已上线，日程插件已更新，随时 @我 开始工作。」
从一句话到生产环境上线，我没有打开电脑，没有写一行代码，没有手动跑一次部署。
这不是 Demo。这是我过去三周每天在用的工作方式。
数字分身和数字员工的分界线：不是能力，是服务关系
The Line Between Digital Avatar and Digital Employee Is Service Relationship, Not Capability
上个月，一个 CEO 朋友给我看他的 AI Executive Assistant。
这个 Assistant 每天帮他看邮件、总结会议、安排董事会、订机票、写讲话稿。用了大半年，CEO 说：「它比我的真人秘书更懂我。」
然后他问了一个问题：「我想让它也帮其他高管安排行程、协调董事会会议、统一管理行政资源。行不行？」
我说：行。但你要意识到， 你正在把它从一个分身变成一个员工。
他笑了：「不就是多服务几个人吗？能力是一样的。」
我说：能力是一样的。但 身份、权限、审计、责任归属，全部要重来。你现在的 EA 出了错，你骂它一顿就行。总裁办的 EA 出了错，谁负责？你？行政总监？还是那个 Agent 自己？
他笑不出来了。
三步上线一个数字员工：开源脚手架背后的交付范式
From Harness Theory to an Open-Source Scaffold Anyone Can Fork
上周一个 FDE 跟我说：「我在客户现场搭一个群聊数字员工，从建账号到调通花了两天。其中一天半在处理断线重连、图片下载、消息去重这些脏活。」
我给他看了 dingtalk-opencode-tag：下载 opencode + 装 dws + 钉钉扫码授权，三步上线。跑在免费模型上，起步成本为零。
他试了一下，十分钟就通了。然后说了一句让我印象很深的话：「这不只是一个脚手架，这是一种交付范式。」
他说得对。这个项目的意义不在于它做了什么——文本对话、图片识别、文件解读，这些功能谁都能写。意义在于它 把生产环境的脏活封装成了可复制的 Harness，让数字员工的上线门槛从「一周的工程工作」降低到「三分钟的配置」。
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