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作者 | 付秋偉
“龍蝦” 火起來之后,最先被看到的,往往是它的執(zhí)行能力:抓網(wǎng)頁、寫報(bào)告、調(diào)工具、跑任務(wù),甚至在某些場(chǎng)景里接管一部分重復(fù)勞動(dòng)。過去幾個(gè)月里,圍繞“養(yǎng)蝦”的討論不少,但很多討論仍停留在個(gè)人效率和單機(jī)體驗(yàn)層面:它能替我做什么,它能不能比聊天機(jī)器人更進(jìn)一步,它究竟能不能把一部分工作真正接過去。
但企業(yè)面對(duì)的,顯然不是同一個(gè)問題。一旦 “龍蝦” 從個(gè)人工具走向團(tuán)隊(duì)協(xié)作,再走向真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,問題就會(huì)迅速變化。企業(yè)真正要回答的,不再只是“它會(huì)不會(huì)干活”,而是“它怎么進(jìn)入工作現(xiàn)場(chǎng)、接入系統(tǒng),并最終被組織接納和管理”。
換句話說,當(dāng) “龍蝦” 開始接近“數(shù)字員工”,企業(yè)看到的第一性問題,就不再是演示層的能力,而是工作入口、組織邊界和運(yùn)行環(huán)境,而這也正是“阿里云蝦友會(huì)”重點(diǎn)傳遞的核心邏輯。
如果說“蝦友會(huì)”前半程傳遞的,是企業(yè)如何為 Agent 搭起一套可落地的上崗體系;那么后半程傳遞的,則是更進(jìn)一步的問題:當(dāng) “龍蝦” 真正走出技術(shù)圈之后,它要如何進(jìn)入業(yè)務(wù)部門,納入組織體系,并最終成為一類可被持續(xù)運(yùn)營的數(shù)字員工。
1 先要解決的,未必是模型和管理問題,而是業(yè)務(wù)場(chǎng)景怎么接住它
“龍蝦” 進(jìn)入企業(yè),第一道門檻往往不是模型,而是場(chǎng)景接入。個(gè)人用戶關(guān)心的是能不能快速上手,企業(yè)關(guān)心的則是:它怎么進(jìn)入現(xiàn)有工作流,又怎么被真正用起來。
對(duì)業(yè)務(wù)部門來說,第一步仍然是“先上手”。但一旦使用從個(gè)人嘗鮮走向多崗位、多場(chǎng)景協(xié)作,問題很快就會(huì)變成:“龍蝦” 能不能進(jìn)入桌面、進(jìn)入文檔和表格、進(jìn)入瀏覽器、進(jìn)入 IM 和內(nèi)部系統(tǒng),而不是停留在一個(gè)獨(dú)立的對(duì)話框里。
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從“蝦友會(huì)”現(xiàn)場(chǎng)給出的案例來看,企業(yè)場(chǎng)景對(duì) Agent 的要求,已經(jīng)明顯超出了個(gè)人效率工具的邊界。無論是電商統(tǒng)一桌面、網(wǎng)頁和移動(dòng)端的運(yùn)營自動(dòng)化,還是新能源車企把招聘、報(bào)銷、請(qǐng)假等內(nèi)部流程自動(dòng)化,抑或金融公司把數(shù)據(jù)采集、分析、可視化壓縮成一條鏈路。這些任務(wù)都有一個(gè)共同特征:它們需要 Agent 在 Linux、Android、瀏覽器、內(nèi)網(wǎng)系統(tǒng)等多種環(huán)境里協(xié)同工作,并把 Browser 下載、CodeSpace 分析、報(bào)告生成等環(huán)節(jié)打通。
這也意味著,企業(yè)真正面對(duì)的,已經(jīng)不只是“怎么把 Agent 用起來”,而是“怎么把它接進(jìn)真實(shí)業(yè)務(wù)鏈路”。當(dāng) Agent 同時(shí)跨越多端環(huán)境、調(diào)用多種工具、連接不同系統(tǒng)時(shí),業(yè)務(wù)部門需要的就不再只是一個(gè)對(duì)話入口,而是一種能夠進(jìn)入桌面工作流、進(jìn)入研發(fā)流程、進(jìn)入日常協(xié)同場(chǎng)景的工作面。像無影 JVS Claw 、Qoderwork 這樣的桌面?zhèn)刃螒B(tài),承擔(dān)的正是這一層角色:讓企業(yè)員工在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景里直接調(diào)用 SKILL、連接 MCP Tool,并把 “龍蝦” 從獨(dú)立對(duì)話框推進(jìn)到真實(shí)工作流。
這一階段先要解決的不是“用什么模型更聰明”“怎么把數(shù)字員工統(tǒng)一管起來”,而是更前一步的問題:怎么讓 “龍蝦” 先進(jìn)入業(yè)務(wù)現(xiàn)場(chǎng),先進(jìn)入真實(shí)工作流。
2 入口一旦成立,“龍蝦” 進(jìn)入組織還要經(jīng)歷三重門
當(dāng)然,企業(yè)不會(huì)因?yàn)槿肟陧樆桶?“龍蝦” 視為真正的數(shù)字員工。它進(jìn)入企業(yè)后,至少還要補(bǔ)齊三層?xùn)|西:先拿到工牌,再具備崗位能力,最后才是持續(xù)運(yùn)營。
第一層是工牌,也就是身份與權(quán)限。
當(dāng) Agent 開始接入企業(yè)微信、釘釘、飛書、知識(shí)庫、數(shù)據(jù)庫和內(nèi)部系統(tǒng)時(shí),首先要解決的不是“它會(huì)不會(huì)干活”,而是“它到底是誰”。它以什么身份進(jìn)入組織,屬于哪個(gè)角色邊界,繼承誰的權(quán)限,能訪問哪些系統(tǒng),哪些動(dòng)作需要授權(quán),哪些行為必須被審計(jì),這些都不是附加項(xiàng),而是數(shù)字員工進(jìn)入企業(yè)的前提。統(tǒng)一身份、SSO 打通、基于角色的權(quán)限配置,以及與 IM 協(xié)同體系的連接,解決的本質(zhì)上都是這張“工牌”問題。沒有 identity,“龍蝦” 只是一個(gè)能調(diào)工具的助手;有了 identity,它才可能進(jìn)入組織分工和流程。
在這一層,阿里云給出的承接思路已經(jīng)比較清楚:一方面通過統(tǒng)一身份體系把 Agent 接入企業(yè)現(xiàn)有的 SSO、角色與權(quán)限邊界,另一方面再把這種身份關(guān)系放進(jìn)統(tǒng)一控制平面里,繼續(xù)和 IM、知識(shí)庫、內(nèi)網(wǎng)系統(tǒng)以及后續(xù)的審計(jì)、日志、多租戶治理能力銜接起來。這樣一來,“工牌”就不再只是登錄認(rèn)證,而開始成為數(shù)字員工進(jìn)入企業(yè)組織體系的第一道基礎(chǔ)能力。
第二層是崗位能力,它既包括內(nèi)部定義,也包括外部連接。
先看內(nèi)部定義。數(shù)字員工不是靠一段臨時(shí) Prompt 上崗的,而是靠一組寫進(jìn) workspace 的核心文件來定義。從近期公開的 “龍蝦” workspace 結(jié)構(gòu)看,其核心配置大致可歸納為七類 MD,包括:SOUL、USER、AGENTS、TOOLS、MEMORY、memory、SKILL。
其中,SOUL.md 負(fù)責(zé)行為準(zhǔn)則和表達(dá)風(fēng)格,USER.md 對(duì)應(yīng)服務(wù)對(duì)象的畫像與偏好,AGENTS.md 約束任務(wù)處理邏輯和協(xié)作方式,TOOLS.md 規(guī)定工具邊界;MEMORY.md 負(fù)責(zé)長期記憶,memory.md 負(fù)責(zé)短期上下文,前者決定數(shù)字員工能否保持連續(xù)性,后者決定它能否把當(dāng)前任務(wù)做完整;SKILL.md 則是各領(lǐng)域的操作手冊(cè),把業(yè)務(wù)中的固定動(dòng)作或者經(jīng)驗(yàn)沉淀成可復(fù)用的能力模板。
這種“能力模板化”在金融場(chǎng)景里已經(jīng)有了比較具體的對(duì)應(yīng)。以“蝦友會(huì)”現(xiàn)場(chǎng)分享的金融場(chǎng)景大智慧“龍蝦”落地實(shí)踐為例,專屬 Skills 不再是泛泛的插件集合,而是圍繞投研助理、研發(fā)測(cè)試、數(shù)據(jù)治理、產(chǎn)品和運(yùn)營等具體崗位來組織:投研場(chǎng)景里,Skill 承擔(dān)自然語言數(shù)據(jù)查詢、合規(guī)化選股輔助、個(gè)性化數(shù)據(jù)推送和風(fēng)險(xiǎn)提示;研發(fā)測(cè)試場(chǎng)景里,它進(jìn)一步延伸到多 Agent 協(xié)作、代碼生成、Bug 排查和測(cè)試腳本編寫;在數(shù)據(jù)治理、產(chǎn)品和運(yùn)營部門,又分別對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)采集清洗、需求分析、項(xiàng)目協(xié)同和報(bào)表自動(dòng)生成。
換句話說,Skill 的價(jià)值不只是“多一個(gè)能力”,而是把原本依賴人工經(jīng)驗(yàn)的崗位動(dòng)作,沉淀成數(shù)字員工可復(fù)用的操作手冊(cè)。
再看外部連接。崗位能力如果只停留在內(nèi)部定義,仍然只是“會(huì)做事的模板”。要讓前面定義好的角色、規(guī)則和模板進(jìn)入真實(shí)工作流,還需要把外部工具、服務(wù)、數(shù)據(jù)源和系統(tǒng)接口接進(jìn)來。簡單理解,Skill 更偏向把企業(yè)內(nèi)部經(jīng)驗(yàn)和 SOP 沉淀成崗位模板,MCP 則更偏向把外部能力標(biāo)準(zhǔn)化接進(jìn)來,讓這些模板能夠真正調(diào)用系統(tǒng)、連接數(shù)據(jù)、觸發(fā)服務(wù)。
以辦公協(xié)同場(chǎng)景為例,通過接入釘釘 MCP,“龍蝦” 可以進(jìn)一步獲得釘釘?shù)娜粘獭I 表格 / 多維表等操作能力。這樣一來,數(shù)字員工就不只是“理解任務(wù)”,而是能夠進(jìn)一步把會(huì)議安排、表格更新、協(xié)同流轉(zhuǎn)等動(dòng)作直接推進(jìn)到企業(yè)日常工作流里。
第三層是持續(xù)運(yùn)營。
當(dāng)工牌和崗位能力都建立起來之后,問題就不再是“這個(gè) Agent 能不能工作”,而是“它怎么被持續(xù)運(yùn)營”。對(duì)企業(yè)來說,持續(xù)運(yùn)營至少包含兩層:一層是工程側(cè)的維護(hù)能力,另一層是日常業(yè)務(wù)里的使用入口。前者解決的是配置如何創(chuàng)建和編輯、任務(wù)和會(huì)話如何管理、運(yùn)行狀態(tài)如何查詢、日志如何調(diào)試、版本如何發(fā)布和更新,以及如何與 CI/CD、沙箱、知識(shí)系統(tǒng)和內(nèi)部運(yùn)維體系銜接;后者解決的,則是數(shù)字員工如何真正進(jìn)入具體崗位的日常流程,而不是只停留在后臺(tái)系統(tǒng)或命令行里。
也正是在這一層,“龍蝦” 開始進(jìn)入更具體的工作面。在辦公側(cè),QoderWork、悟空等 AI 智能助手承接了文檔、表格、圖表、本地文件等日常入口;在研發(fā)側(cè),Qoder、通義靈碼等智能編碼產(chǎn)品則進(jìn)一步承接研發(fā)入口。阿里云把同一套多智能體架構(gòu)、上下文引擎、工具集、工程感知和模型智能調(diào)度能力,封裝成了不同崗位可直接使用的工作面,讓 “龍蝦” 不只是停留在 CLI 命令行里,而是真正進(jìn)入辦公、研發(fā)和運(yùn)維流程。
但對(duì)企業(yè)來說,僅有工作面還不夠,還需要一套控制平面把這些 Agent 統(tǒng)一納入治理。在這一路徑上,無影 JVS Crew 更接近企業(yè)級(jí)數(shù)字員工的控制平面:它把統(tǒng)一配置、權(quán)限邊界、審計(jì)日志、多租戶治理,以及知識(shí)庫、MCP、Sandbox、API 與 IM Channel 等能力收攏到同一套體系里,讓 Agent 不只是“能被使用”,還能夠“被統(tǒng)一納管”。而 JVS Crew 的背后,正是阿里云圍繞企業(yè)級(jí) Agent 落地打造的一整套平臺(tái)能力:把計(jì)算、安全、模型服務(wù)、智能編碼等能力編排起來,形成完整的“數(shù)字員工上崗體系”。
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文中出現(xiàn)的阿里云“龍蝦”相關(guān)產(chǎn)品對(duì)比圖
從這個(gè)角度看,入口解決的是“怎么讓‘龍蝦’先進(jìn)入工作現(xiàn)場(chǎng)”;工牌解決的是“它能不能進(jìn)入組織”;崗位能力解決的是“它是否具備勝任工作的內(nèi)外部能力”;而持續(xù)運(yùn)營解決的,則是“這套能力如何通過工作面進(jìn)入日常業(yè)務(wù),并通過控制平面與平臺(tái)能力持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)”。
3 當(dāng) Agent 被組織化之后,問題最終還是會(huì)回到運(yùn)行時(shí)
即便入口成立了,工牌、崗位能力和持續(xù)運(yùn)營能力也都開始被補(bǔ)齊,企業(yè)仍然不會(huì)輕易接受一個(gè)能寫代碼、能調(diào)瀏覽器、能接系統(tǒng)權(quán)限的 Agent 直接跑進(jìn)生產(chǎn)環(huán)境。問題最終還是會(huì)回到運(yùn)行時(shí):它到底跑在什么樣的環(huán)境里,又由誰來托管。
這也是為什么,在多個(gè)“蝦友會(huì)”現(xiàn)場(chǎng),阿里云反復(fù)強(qiáng)調(diào)的都不是單純的部署,而是 Agent 運(yùn)行時(shí)。
蝦友會(huì)給出的路徑很清楚:從更輕量的 MVP 驗(yàn)證,到可托管、可精細(xì)化權(quán)限控制的方案,再到面向規(guī)模化場(chǎng)景、具備更高彈性和隔離能力的云原生沙箱。背后的判斷也并不復(fù)雜:個(gè)人嘗鮮可以從“裝起來”開始,但企業(yè)落地必須從“能托管、可隔離、可審計(jì)、可擴(kuò)展”開始。
當(dāng)然,運(yùn)行時(shí)的意義也并不單單只是幾個(gè)特定的產(chǎn)品形態(tài)。真正讓它成立的,是阿里云圍繞企業(yè)級(jí) Agent 落地構(gòu)建的一整套能力,包括:沙箱、網(wǎng)絡(luò)與存儲(chǔ)隔離、私有技能倉庫、技能安全掃描、AI 網(wǎng)關(guān)、模型統(tǒng)一接入、可觀測(cè)、安全中心,以及多租戶和權(quán)限邊界等。它們共同要解決的,不是“Agent 會(huì)不會(huì)干活”,而是“它能不能在企業(yè)可接受的邊界內(nèi)持續(xù)干活”。
換句話說,運(yùn)行時(shí)要補(bǔ)的是生產(chǎn)環(huán)境里的那層確定性:權(quán)限有沒有邊界,調(diào)用能不能審計(jì),技能能不能審核,數(shù)據(jù)能不能隔離,模型和工具能不能統(tǒng)一接入,成本和 Token 消耗能不能被看見。只有這些問題被回答,“龍蝦” 才不再是開放生態(tài)里的實(shí)驗(yàn)性能力,而開始接近企業(yè)真正愿意托管的執(zhí)行單元。這也解釋了為什么 AI 時(shí)代“云”會(huì)被放在如此重要的位置。
對(duì)企業(yè)來說,數(shù)字員工不應(yīng)該只是一個(gè)會(huì)做事的 Agent,而更應(yīng)該接近于一類需要托管、隔離、監(jiān)控和治理的新型執(zhí)行單元。阿里云想承接的,也不只是模型或工具本身,而是把試用、驗(yàn)證、部署、納管和運(yùn)行時(shí)收攏成一套企業(yè)平臺(tái)。
4 比“養(yǎng)蝦”更重要的,是把數(shù)字員工送進(jìn)企業(yè)工作流
如果只看 “龍蝦” 的熱度,企業(yè)很容易把它理解成一波新的效率工具潮。但從阿里云“蝦友會(huì)”后續(xù)幾站活動(dòng)釋放出來的信號(hào)看,更值得關(guān)注的,其實(shí)不是“企業(yè)怎么養(yǎng)蝦”,而是 “龍蝦” 走進(jìn)企業(yè)的完整路徑:先進(jìn)入業(yè)務(wù)場(chǎng)景,再拿到組織里的“工牌”,接著補(bǔ)齊崗位能力,最后落到可持續(xù)運(yùn)營和云上托管。
對(duì)阿里云來說,這已經(jīng)不只是部署一套開源 Agent,而是在試圖把它從技術(shù)圈的工具,推進(jìn)為企業(yè)可接納、可治理、可持續(xù)運(yùn)行的數(shù)字員工。走到這一步,“龍蝦” 的價(jià)值就不再只是“能不能替人干活”,而在于它有沒有可能真正進(jìn)入企業(yè)工作流。
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