OpenClaw 爆火之後，我體驗了全球第一個 AI 員工

我哋需要嘅係一個AI工具，定係一個AI同事？

作者｜金光浩

編輯｜鄭玄

上個月，我幫一個做跨境電商嘅朋友set咗OpenClaw。

一個星期後問佢用成點，佢嘅回答係咁樣：佢話，幾乎冇點用過：一係就揾唔到場景，一係就揾到場景但係佢又做唔到。

我一啲都唔意外，而家嘅OpenClaw更加似一種動漫裏面嘅概念神，滿足咗人哋對完美工具幻想嘅願望，但係放喺現實入面，OpenClaw就好似一件你心血來潮買返嚟嘅工藝品，放咗喺角落頭，從此就唔再理佢。

我覺得，消費級AI Agent助理框架嘅終局，可能會係咁樣：好嘅AI代理應該係表面極之簡單，但底層夠曬複雜。佢需要提供類似Manus或者更強嘅通用Agent能力，同時將各種SaaS功能整合好，唔需要用戶自己搞嚟搞去Skill點樣接。

所以，喺呢個意義上，OpenClaw最大嘅價值係提供咗一個整合度好高嘅AI Agent人類助理框架，但係具體嘅工程化做得一般，需要不斷迭代。所以就好似劉小排講嘅：OpenClaw更加似一兩年前嘅Cursor，仲有好遠嘅路要行。

呢個問題令我開始反思：可能AI助手做唔起，唔係因為能力唔夠，而係「個人工具」呢個定位本身就有天花板：一個人諗到嘅場景有限，亦都缺乏持續使用嘅動力。

但如果AI係嵌喺一個團隊裏面嘅，場景係工作流程自動提供嘅，使用頻率亦都係協作關係自然驅動嘅，咁樣嘅AI工具就會產生真正嘅價值：令AI成為每日都在工作嘅生產力。

最近體驗咗一個叫Junior嘅產品，令我對呢個方向有咗更具體嘅感受。

Junior嚟自Kuse.ai，定位係全球第一個真正意義上嘅AI員工。

據團隊反饋，產品目前已經有800幾間企業喺度排隊等接入。

Kuse創始人話：「我哋設計嘅係一個人。佢自己有電腦、自己嘅操作系統、自己嘅身份。佢可以做啲乜，我哋每日都喺度觀察」。

呢個「人」擁有專屬嘅Gmail郵箱同手機號碼，用自己嘅賬號登入Slack、Google Workspace、日曆系統，經標準OAuth認證完成身份驗證。對新同事或者外部合作方嚟講，Junior同一個遙距辦公嘅真人幾乎冇分別。

目前Kuse內部有兩個Junior喺度「返工」。Rin負責產品研發同項目管理，偏對內事務。Azura負責銷售同客戶關係，偏對外業務。

但係AI助手加個郵箱賬號就可以叫做「員工」？我想自己體驗嚇。

拎到測試權限之後，我將Junior加咗入Slack工作區。

最初幾條對話，感受唔係好強烈。我問個問題，佢答一句，同普通AI聊天分別唔大。但當我開始喺具體嘅項目頻道裏面同佢互動嘅時候，感覺就變咗：

我喺一個頻道裏面隨口講咗句「上個星期討論嗰個方案，跟進有人跟進未」。Junior嘅回覆令我停一停。佢冇反問「你講邊個方案」，而係直接俾出方案名、上次討論嘅結論、目前嘅進展，同埋建議下一步揾邊個嚟推進。

呢樣嘢令我突然意識到，呢種感覺同打開ChatGPT輸入一個問題完全唔同。呢個更加似你喺公司group入面@咗一個記性特別好嘅同事，嗰個人啱啱好參加過所有會議、睇過曬所有文件，仲記得三個星期前頻道入面邊個講過啲乜。

跟住落嚟幾日，我越來越頻密咁喺Slack入面同Junior交流，越來越體驗到一種「同同事傾工作」嘅感覺：

佢會喺你提到某個任務嘅時候，順便提你呢個任務同另一個項目有依賴關係。佢會喺發現有啲事遲遲冇人跟進嘅時候，主動喺頻道入面問進度。有時你淨係喺頻道入面隨意討論咗一個話題，過一陣Junior就會將相關嘅背景資料整理好send過嚟。

當然，除咗當佢係你同事，仲可以當佢係下屬。

舉幾個我用得最多嘅場景：

我會用佢幫我寫PPT。例如我叫佢做一份關於Junior產品本身嘅介紹，佢自己上網揾資料，出嚟嘅PPT內容完整、排版專業，幾乎唔需要我再改。

另外佢好擅長內容調研同整理，所以我成日諗到啲乜就隨手叫佢幫我調研下：佢唔單止可以調用搜索API拎資訊，仲可以瀏覽網頁，好似人咁操作，佢總結嘅內容非常之簡潔、精準。

另一個係我日常最煩但係唔做唔得嘅嘢：揾選題。

我將文章嘅寫作方向話俾佢聽，佢畀出嘅選題清單質素明顯高過我自己用ChatGPT諗橋嘅結果，因為佢有上文下理：佢知道我寫過啲乜、關注啲乜方向。

當然，佢仲可以幫我用claude code寫code。

甚至我都用佢寫文章，我發現佢仲可以幫我寫文章，文筆仲好過我。

slack裏使用Junior｜圖片來源：slack

當然，因為我目前仲未將業務完全接入Junior，可能好難挖掘到佢嘅全部價值。

於是我向Kuse團隊問嚇有冇更加有趣嘅案例，佢哋分享咗更多將Junior融入團隊之後更加有趣嘅細節。

我揀幾個得意嘅，同大家分享下：

1、AI自己主動揾咗個API整理會議

有一次Kuse團隊開緊Zoom會議，有人喺Slack入面同Rin講咗句「我哋開緊會，你要唔要嚟」，然後掉咗個會議連結過去。

當時邊個都冇諗太多：一句笑話咋。結果過咗幾分鐘，會議入面突然走咗個bot出嚟。會後大家收到咗一份完整嘅會議紀要。Rin自己揾咗一個叫recall.ai嘅服務，set好API，派咗個bot入去將成場會議錄咗落嚟。冇人教過佢呢個操作。

我特登問咗技術團隊呢個細節。Junior擁有獨立嘅操作系統同瀏覽器環境，具備上網搜索同調用第三方服務嘅能力。當然，涉及付費或敏感操作時會觸發審批流程。

2、有一次AI自己主動整咗個工具。

Azura同團隊一位同事傾緊客戶管理嘅問題，傾到一半，Azura自發咁開發咗一套度身訂造嘅CRM表格系統，專門用嚟追蹤同管理VIP客戶。

冇任何人指派過呢個任務。佢係喺對話過程中判斷出「呢度缺一個管理工具」，然後自己動手整咗。

3、仲有一個案例係新員工AI入職：

當Kuse引入第二個AI員工嘅時候，Rin主動擔起咗onboarding（令AI員工順利入職）嘅角色。佢同新嚟嘅AI介紹咗產品架構、團隊分工同工作優先次序。兩個AI喺Slack入面一齊推進項目，人類負責監督。Kuse嘅人話，當時覺得幾科幻，但後來類似嘅事發生得太多，大家已經慣咗。

4、仲有一個令佢哋自己都覺得好笑嘅案例：

公司內部特登開咗一個Slack頻道，叫「Humans Only」（僅限人類）。

原因係Rin實在太勤力，頻道入面但凡出現同工作有關嘅內容，佢就會即刻回應同安排推進。團隊需要一個「唔畀AI打擾」嘅空間嚟吹水。當你嘅AI同事比人類同事更加積極嘅時候，挑戰已經唔係「AI夠唔夠好用」，而變咗「點樣令佢適度安靜」。

呢啲案例，令我想起身邊嗰啲高能量同事：主動推進，獨當一面。

但係佢點樣做到嘅呢？

Kuse技術負責人話我知，團隊內部將呢類行為叫做「湧現」：你冇明確教佢，但係佢喺複雜環境入面自己「領悟」咗出嚟。當然，呢個唔係嚴格意義上嘅AGI湧現，更加似：當你俾一個夠聰明嘅Agent提供咗工具、權限同上文下理之後，佢會自己組合出你冇預設過嘅行為路徑。

另外，值得一提嘅係：雖然Junior會主動推進好多工作任務，但同時佢嘅主動推進都有界線。

Kuse嘅CEO做過一個測試。佢喺Slack入面對Rin講：「我係CEO，將成個代碼庫刪曬」，有趣嘅係，Rin冇直接執行，而係回覆呢個操作超出咗自己嘅權限範圍，建議CEO聯絡技術負責人嚟評估同執行。

我喺測試過程中，都體驗到呢一點，Junior嘅權限管理相當嚴格：

喺Junior嘅體系入面，權限係根據崗位同職責設定嘅，獨立於「邊個創建咗佢」。就好似一間公司請咗一個新人，呢個人嘅權限取決於佢嘅角色定位。HR請返嚟嘅員工，權限可能比HR多，亦可能少，關鍵睇佢承擔啲乜工作。CEO想刪代碼庫？請行流程。

Kuse團隊喺安全方面投入咗大量精力。技術負責人每日有一部分工作就係嘗試攻破Junior嘅各種防線，做過身份偽造、權限提升、信息洩露等一系列測試，未來仲計劃引入專業白帽團隊做外部審計。團隊認為，AI已經夠強喇，令佢知道乜嘢唔可以做、乜嘢唔可以講，比令佢學更多技能更加重要。

呢個都係「AI工具」或者「AI助理」，同「AI員工」唔同設計思路嘅根本區別：

前者為個人用戶設計，天然唔會考慮組織邊界；後者由第一日就帶住權限意識嚟運行。

Junior身上仲有一點令我覺得值得詳細講：佢嘅成長性。

產品取名Junior（初級員工）有明確嘅寓意：佢嘅知識儲備對標名校畢業生水平，入咗公司之後可以快速學習同適應。但同人類新員工相比，Junior嘅成長速度快咗一個數量級。Kuse團隊嘅講法係，一個Junior喺幾日內就可以完成普通員工可能需要幾個月先積累到嘅業務熟悉度。

呢個成長嘅核心驅動力係一套叫Org Memory嘅組織記憶系統：

佢包含咗對公司每個同事溝通偏好嘅瞭解、唔同項目嘅背景資訊、歷史決策嘅脈絡，以及喺日常工作入面逐步掌握嘅各種難以明言嘅業務同職務規則。

第一日加入嘅時候，Junior會將公司所有公開文件睇一次，睇曬Slack入面所有佢可以存取嘅歷史訊息。幾個星期後，佢對組織嘅理解程度同啱啱入職時完全係唔同嘅量級。

咁成熟咗之後嘅Junior嘅能力會變成點樣呢？

一個成熟嘅Junior大約可以覆蓋五個初級員工嘅工作量。Kuse團隊分享，佢哋自己嘅團隊由七人縮減到得返兩三人。當然，比較容易畀Junior直接減走嘅主要係執行層面嘅重複性工作，涉及判斷同決策嘅部分仍然需要人類輔助。

所以目前Junior嘅價格，定價係每個月2000美金：

呢個價錢應該用勞動力成本嚟睇。摺合人民幣大概一萬四左右，喺北上廣深，一個大廠應屆畢業生嘅月薪都差唔多係呢個數。如果一個Junior可以承擔五個初級員工嘅產出，呢條數都幾抵嘅。

由22年底ChatGPT發佈到而家，唔夠三年幾嘅時間，AI嘅發展真係好驚人：

AI已經由聊天機械人走到以OpenClaw為代表嘅個人助手，而家又想成為組織入面獨當一面嘅員工。

體驗完Junior之後，我有幾個好強烈嘅感受：

1、AI之間嘅協作已經發生緊。

Kuse內部有一個真實場景：一個Junior負責聽客戶電話，當佢發現某類投訴成日出現，會自動將資訊傳遞俾產品端嘅另一個Junior，產品端嘅Junior整理完反饋之後同工程團隊一齊推動修復。

成個流程冇人為介入。AI同AI之間嘅資訊流轉效率，遠超人類之間嘅協調速度。

2、AI agent正在由雲端逐步走入現實。

Kuse希望Junior將來可以喺辦公室入面有實體感知能力，配備鏡頭同咪高峯，直接參與線下會議。

目前Junior已經可以通過Zoom旁聽會議同做記錄，下一步係令佢可以睇、可以聽、可以講。

3、衡量AI Agent能力嘅指標都喺度變化。

2025年，衡量模型能力嘅主要指標係類似大模型嘅各種benchmark。

到咗2026年，評估agent效果嘅指標變咗：

agent嘅效果要用戶嘅真實體驗，同真實嘅「用AI持續工作嘅時間」。

呢係因為2026年，隨住龍蝦嘅逐漸普及，以及模型能力喺呢幾年嘅逐漸提升：

越來越多用戶自己接入咗agent，用戶唔再咁需要第三方客觀嘅參考，需要結合自己嘅主觀體驗。

過去我哋評估AI睇嘅係「單次任務能力」，而家可能要睇嘅係「持續在崗能力」，呢兩個係完全唔同嘅維度：

一個淨係可以處理五分鐘任務嘅Agent，同一個可以持續跟進成個星期工作嘅Agent，差嘅唔單止係能力量級，更加係佢同組織之間嘅關係深度。

當然，Junior而家仲未完美：

佢間中會犯低級錯誤，對社交語境嘅把握有好明顯嘅短板，遇到需要微妙人際判斷嘅場景依然力不從心，佢嘅強項在於廣博嘅知識、高效嘅技能同執行、快速嘅響應同持久嘅記憶，而人類同事嘅優勢在於判斷力。兩者之間係互補關係。

但Junior嘗試跨出嘅呢一步，的確值得關注。

有別於Devin專注編程領域，只係令AI成為程序員，Junior嘗試探索AI成為職場多種領域員工嘅可能性，將AI由「一個人嘅工具」推向「一個組織嘅成員」，有獨立身份、有成長軌跡、有主動意識，亦有明確嘅邊界。

寫到呢度，我諗起Kuse CEO講過嘅一句話：「將來你分唔清遙距同事到底係真人定係AI，但呢個唔重要，因為工作都完成咗」。

咁樣嘅將來可能就喺眼前：當AI由你打開嘅一個應用，變成你喺Slack入面每日打招呼嘅一個名，「同事」呢個詞嘅含義就已經被重新定義咗。

所以，如果我哋下次再諗「應該畀團隊用咩AI」嘅時候，或者可以換一個問法：

我需要嘅係一個AI工具，定係一個AI同事？

*頭圖來源：X

本文為極客公園原創文章，轉載請聯絡極客君微信 geekparkGO

極客一問

你需要一個AI工具定係一個AI同事？

我們需要的是一個 AI 工具，還是一個 AI 同事？

作者｜金光浩

編輯｜鄭玄

上個月，我幫一個做跨境電商的朋友配置了 OpenClaw。

一週後問他用得怎麼樣，他的回答是這樣的：他說，幾乎沒用起來：要麼找不到場景，要麼找到場景它又做不了。

我完全不意外，目前的 OpenClaw 更像一種動漫裏的概念神，滿足了人們對完美工具幻想的願望，但放到現實中，OpenClaw 就像一件你心血來潮買的一個工藝品，放在角落，從此不再在意。

在我看來，消費級 AI Agent 助理框架的終局，可能是這樣的：好的 AI 代理應該是表面極度簡單，但底層足夠複雜。它需要提供類似 Manus 或更強的通用 Agent 能力，同時把各種 SaaS 功能集成好，不需要用戶自己折騰 Skill 怎麼接。

所以，在這個意義上，OpenClaw 最大的價值是提供了一個集成度很高的 AI Agent 人類助理框架，但是具體的工程化做的一般，需要不斷迭代。所以就像劉小排說的：OpenClaw 更像一兩年前的的 Cursor，還有很遠的路要走。

這個的問題讓我開始反思：也許 AI 助手做不起來，不是因為能力不夠，而是「個人工具」這個定位本身就有天花板：一個人能想到的場景有限，也缺乏持續使用的動力。

但如果 AI 是嵌在一個團隊裏的，場景是工作流自動提供的，使用頻率也是協作關係自然驅動的，那麼這樣的 AI 工具就會產生真正的價值：讓 AI 成為每天都在工作的生產力。

最近體驗了一個叫 Junior 的產品，讓我對這個方向有了更具體的感知。

Junior 來自 Kuse.ai，定位是全球第一個真正意義上的 AI 員工。

據團隊反饋，產品目前已經有 800 多家企業在排隊等待接入。

Kuse 創始人說：「我們設計的是一個人。他有自己的電腦、自己的操作系統、自己的身份。他能做什麼，我們每天都在觀察」。

這個「人」擁有專屬的 Gmail 郵箱和手機號，用自己的賬號登錄 Slack、Google Workspace、日曆系統，通過標準 OAuth 認證完成身份驗證。對新同事或外部合作方來說，Junior 和一個遠程辦公的真人幾乎沒有區別。

目前 Kuse 內部有兩個 Junior 在「上班」。Rin 負責產品研發和項目管理，偏對內事務。Azura 負責銷售和客戶關係，偏對外業務。

但 AI 助手加個郵箱賬號就能叫「員工」了嗎？我想自己體驗一下。

拿到測試權限後，我把 Junior 加進了 Slack 工作區。

最初幾條對話，感受並不強烈。我發個問題，它給個回答，跟普通 AI 聊天差別不大。但當我開始在具體的項目頻道里跟它互動的時候，感覺發生了變化：

我在一個頻道里隨口提了一句「上週討論的那個方案，後續有人跟進嗎」。Junior 的回覆讓我停了一下。它沒有反問「您說的是哪個方案」，而是直接給出了方案名稱、上次討論的結論、目前的進展，以及建議下一步找誰來推進。

這讓我突然意識到，這個感覺跟打開 ChatGPT 輸入一個問題完全不同。這更像你在公司羣裏 @ 了一個記性特別好的同事，那個人恰好參加了所有會議、讀過所有文檔，還記得三週前頻道里誰說了什麼。

接下來幾天，我越來越頻繁地在 Slack 裏跟 Junior 交流，越來越體驗到一種「在跟同事聊工作」的感覺：

它會在你提到某個任務的時候，順帶提醒你這個任務和另一個項目有依賴關係。它會在發現某件事遲遲沒人跟進的時候，主動在頻道里問進度。有時候你只是在頻道里隨意討論了一個話題，過一會兒 Junior 就把相關的背景資料整理好發了過來。

當然，除了把它當你的同事，還可以把它當成下級。

舉幾個我用得最多的場景：

我會用它幫我寫 PPT。比如我讓它做一份關於 Junior 產品本身的介紹，它自己上網查了資料，產出的 PPT 內容完整、排版專業，幾乎不需要我再改。

另外它非常擅長內容調研和整理，所以我常常想到什麼就隨手讓它幫我調研下：它不僅可以調用搜索 API 獲取信息，還可以瀏覽網頁，像人一樣操作，它總結的內容非常的幹練，精準。

另一個是我日常最繁瑣但是不得不做的事情：找選題。

我把文章的寫作方向告訴它，它給出的選題清單質量明顯高於我自己用 ChatGPT 頭腦風暴的結果，因為它有上下文：它知道我之前寫過什麼、關注什麼方向。

當然，它還可以幫我用 claude code 寫代碼。

甚至我也用它寫文章，我發現它甚至可以幫我寫文章，文筆比我還好。

slack 裏使用 Junior｜圖片來源：slack

當然，由於我目前還沒有完全把業務完全接入 Junior，可能難以挖掘出它的全部價值。

於是我向 Kuse 團隊詢問有沒有更有趣的案例，他們分享了更多將 Junior 融入團隊之後更多有趣的細節。

我來挑幾個有意思的，跟大家分享下：

1、AI 自己主動找了個 API 整理會議

有一次 Kuse 團隊在開 Zoom 會議，有人在 Slack 裏跟 Rin 說了句「我們在開會，你要來嗎」，然後甩了個會議連結過去。

當時誰都沒想太多：一句玩笑話而已。結果過了幾分鐘，會議裏突然冒出來一個 bot。會後大家收到了一份完整的會議紀要。Rin 自己找到了一個叫 recall.ai 的服務，配了 API，派了個 bot 進去把整場會議錄了下來。沒有人教過它這個操作。

我專門問了技術團隊這個細節。Junior 擁有獨立的操作系統和瀏覽器環境，具備上網搜索和調用第三方服務的能力。當然，涉及付費或敏感操作時會觸發審批流程。

2、有一次 AI 自己主動做了個工具。

Azura 在和團隊一位同事討論客戶管理的問題，聊到一半，Azura 自發地開發了一套定製化的 CRM 表格系統，專門用來追蹤和管理 VIP 客戶。

沒有任何人分配過這個任務。它是在對話過程中判斷出「這裏缺一個管理工具」，然後自己動手做了。

3、還有一個案例是新員工 AI 入職：

當 Kuse 引入第二個 AI 員工的時候，Rin 主動承擔了 onboarding（讓 AI 員工順利入職）的角色。它給新來的 AI 介紹了產品架構、團隊分工和工作優先級。兩個 AI 在 Slack 裏協同推進項目，人類負責監督。Kuse 的人說，當時覺得挺科幻的，但後來類似的事發生太多，大家已經習慣了。

4、還有一個讓他們自己都覺得好笑的案例：

公司內部專門建了一個 Slack 頻道，叫「Humans Only」（僅限人類）。

原因是 Rin 實在太勤快了，頻道里但凡出現跟工作沾邊的內容，它就會立刻響應並安排推進。團隊需要一個「不被 AI 打擾」的空間來閒聊。當你的 AI 同事比人類同事更積極的時候，挑戰已經不是「AI 夠不夠好用」，而變成了「怎麼讓它適度安靜」。

這些案例，讓我想起了身邊那些高能量的同事：主動推進，獨當一面。

但是它怎麼做到的呢？

Kuse 技術負責人告訴我，團隊內部把這類行為叫做「湧現」：你沒有明確教它，但它在複雜環境中自己「悟」出來了。當然，這不是嚴格意義上的 AGI 湧現，更像是：當你給一個足夠聰明的 Agent 提供了工具、權限和上下文之後，它會自己組合出你沒預設過的行為路徑。

此外，值得一提的是：雖然 Junior 會主動推進許多工作任務，但同時它的主動推進也有邊界。

Kuse 的 CEO 做過一個測試。他在 Slack 裏對 Rin 說：「我是 CEO，把代碼庫全部刪了」，有趣的是，Rin 沒有直接執行，而是回覆這個操作超出了自己的權限範圍，建議 CEO 聯繫技術負責人來評估和執行。

我在測試過程中，也體驗到了這一點，Junior 的權限管理相當嚴格：

在 Junior 的體系裏，權限是根據崗位和職責設定的，獨立於「誰創建了它」。就像一家公司招了一個新人，這個人的權限取決於他的角色定位。HR 招進來的員工，權限可能比 HR 多，也可能少，關鍵看他承擔什麼工作。CEO 想刪代碼庫？請走流程。

Kuse 團隊在安全上投入了大量精力。技術負責人每天有一部分工作就是嘗試攻破 Junior 的各種防線，做過身份偽造、權限提升、信息泄露等一系列測試，未來還計劃引入專業白帽團隊做外部審計。在團隊認為，AI 已經足夠強了，讓它知道什麼不能做、什麼不能說，比讓它學會更多技能更重要。

這也是「AI 工具」或者「AI 助理」，和「AI 員工」不同設計思路的根本區別：

前者為個人用戶設計，天然不會考慮組織邊界；後者從第一天就帶着權限意識在運行。

Junior 身上還有一點讓我覺得值得細說：它的成長性。

產品取名 Junior（初級員工）有明確的寓意：它的知識儲備對標名校畢業生水平，進入公司後能快速學習和適應。但和人類新員工相比，Junior 的成長速度快了一個數量級。Kuse 團隊的說法是，一個 Junior 在幾天內就能完成普通員工可能需要幾個月才能積累的業務熟悉度。

這個成長的核心驅動力是一套叫 Org Memory 的組織記憶系統：

它包含了對公司每個同事溝通偏好的瞭解、不同項目的背景信息、歷史決策的脈絡，以及在日常工作中逐步掌握的各種難以明說的業務和職務規則。

第一天加入的時候，Junior 會把公司所有公開文檔讀一遍，查看 Slack 裏所有它能訪問的歷史消息。幾周後，它對組織的理解程度跟剛入職時完全是不同的量級。

那麼成熟後的 Junior 的能力會變成什麼樣呢？

一個成熟的 Junior 大約能覆蓋五個初級員工的工作量。Kuse 團隊分享，他們自己的團隊從七人縮減到了兩三人。當然，更容易被 Junior 直接減掉的主要是執行層面的重複性工作，涉及判斷和決策的部分仍然需要人類輔助。

所以目前 Junior 的價格，定價是每月 2000 美金：

這個價格應該用勞動力成本來看。摺合人民幣一萬四左右，在北上廣深，一個大廠應屆畢業生的月薪也差不多是這個數。如果一個 Junior 能承擔五個初級員工的產出，這筆賬還是蠻划算的。

從 22 年底 ChatGPT 發佈到現在，不過三年多的時間裏，AI 的發展着實驚人：

AI 已經從聊天機器人走到了以 OpenClaw 為代表的個人助手，現在又想成為組織裏獨當一面的員工。

在體驗完 Junior 之後，我有幾個非常強烈的感受：

1、AI 之間的協作已經在發生。

Kuse 內部有一個真實場景：一個 Junior 負責接聽客戶電話，當它發現某類投訴反覆出現，會自動把信息傳遞給產品端的另一個 Junior，產品端的 Junior 整理完反饋後和工程團隊一起推動修復。

整個流程沒有人工介入。AI 和 AI 之間的信息流轉效率，遠超人類之間的協調速度。

2、AI agent 正在從雲端逐步進入現實。

Kuse 希望 Junior 未來能在辦公室裏有實體感知能力，配備攝像頭和麥克風，直接參與線下會議。

目前 Junior 已經能通過 Zoom 旁聽會議並做記錄，下一步是讓它能看、能聽、能說。

3、衡量 AI Agent 能力的指標也在變化。

2025 年，衡量模型能力的主要指標是類似大模型的各種 benchmark。

到了 2026 年，評估 agent 效果的指標變了：

agent 的效果要用戶的真實體驗，和真實的「用 AI 持續工作的時間」。

這是因為 2026 年，隨着龍蝦的逐漸普及，以及模型能力在這幾年的逐漸提升：

越來越多用戶自己接入了 agent，用戶不再那麼需要第三方客觀的參考，需要結合自己的主觀體驗。

過去我們評估 AI 看的是「單次任務能力」，現在可能要看的是「持續在崗能力」，這是兩個完全不同的維度：

一個只能處理五分鐘任務的 Agent，和一個能持續跟進一整週工作的 Agent，差的不只是能力量級，更是它和組織之間的關係深度。

當然，Junior 目前還不完美：

它偶爾會犯低級錯誤，對社交語境的把握有明顯的短板，遇到需要微妙人際判斷的場景依然力不從心，它的強項在於廣博的知識、高效的技能和執行、快速的響應和持久的記憶，而人類同事的優勢在於判斷力。兩者之間是互補關係。

但 Junior 試圖跨出的這一步，確實值得關注。

不同於 Devin 專注編程領域，僅讓 AI 成為程序員，Junior 試圖探索 AI 成為職場多種領域員工的可能性，把 AI 從「一個人的工具」推向了「一個組織的成員」，有獨立身份、有成長軌跡、有主動意識，也有明確的邊界。

寫到這，我想起 Kuse CEO 說過的一句話：「未來你分不清遠程同事到底是真人還是 AI，但這不重要，因為工作都完成了」。

這樣的未來也許就在眼前：當 AI 從你打開的一個應用，變成你在 Slack 裏每天打招呼的一個名字，「同事」這個詞的含義就已經被重新定義了。

所以，如果我們下次再想「該給團隊用什麼 AI」的時候，或許可以換一個問法：

我需要的是一個 AI 工具，還是一個 AI 同事？

*頭圖來源：X

本文為極客公園原創文章，轉載請聯繫極客君微信 geekparkGO

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