AI员工来了，Claude Tag开启未来组织协作模式的想象 这两天Anthropic发布了Claude Tag，在Slack中你可以在Chanel里@Claude干活了，我觉得很好地解决了组织AI基建的问题。当AI进入到我们日常协作的工作场景，它不仅能更快更好地理解工作要求高效执行工作任务，还可以积累越来越多的组织上下文，沉淀组织记忆和能力。这样来看，现有的协作软件其实是邀请AI进入组织的很好的载体，期待国产办公协作软件能更快看到AI的落地。#ClaudeTag #AI员工 #AI转型 #anthropic #Claude

Hello，下班了，你有没有想过未来的AI员工会是什么样子？今天，Anthropic发布了一个新的产品，或者说一个新的功能，叫Claude Tag。其实它满足了我对AI员工的想象，甚至让我开启了对未来组织形态的一种新协作模式的想象。 它是一个什么功能呢？就是说我们之前用很多办公协作软件，比如说像企业微信、飞书、钉钉这样的一些协作软件，那这个AI其实是来到了这样的协作软件中。这次Anthropic发布的Claude Tag功能是跟Slack绑定的，Slack是国外常用的一个办公协作软件。Slack里面有一些channel，你可以理解成群聊，或者是一些特定话题之下的讨论。你就可以邀请、@Claude，把这个AI模型艾特出来，把它像一个AI员工一样去对待，然后让它帮你工作干活，拆解任务，总结上下文，梳理发生了什么，甚至可以让它帮你去开发代码，基于上下文中的讨论，帮你去做一些执行的工作。所以就像有了一个在协作软件中驻扎的AI。 我觉得这个东西带来一个非常大的变化。以前很早的时候，我们用chatbot，用对话框，很多任务你都要告诉AI，你要把context告诉它，把上下文告诉它，告诉它你要干什么，要怎么执行，你需要了解的上下文信息是什么。后来我们又有了Workbody这样的产品，或者是Call Code，或者Cowork这样的一些产品。这样的一些产品其实类似于一个独立的APP，对吧？我们还是需要把上下文给它，还是需要给它丢很多文档，还是需要告诉它我想要干嘛，你需要知道的是什么。也就是说我们的上下文其实是经常搬来搬去的。但这次我们把真正的工作环境开放给AI之后，就是在你跟同事的聊天对话的时候，就可以艾特AI，让它帮你去干活，相当于你让AI驻扎在了这个组织的上下文体系中。也就是说，你不再需要把上下文粘来粘去粘贴给它，它了解到的发生了什么事情，其实和你是一样的。所以这个时候它就变成了一个非常好的、能了解组织在发生什么的AI。 它有几个特点。首先，它是可以多人共享的。比如说你们在讨论一个问题，这个时候你可以随时艾特它，让它去帮你查一些资料，或者是让它帮你做一些执行，或者是让它帮你去生成会议纪要，对吧？相当于它可以实时存在于你的上下文环境中。同时，它又可以异步地帮你去执行任务。比如说你交给它一个活，让它去后台完成，你这个时候可以去做其他的事情。还有就是它可以学习，可以进化。也就是当它了解了更多channel中的上下文信息之后，它可以了解到你的组织正在发生什么，相当于增强它对这个组织的了解，可以持续迭代。同时它还有一个主动的功能，英文叫Ambient，好像叫安比特，就是更主动地去感知环境中发生了什么，以及它会主动去提醒你。比如说到周末了，问你要不要写个周报，或者是到了月末了，问你要不要写一个月度的工作总结等等，它可以非常主动地去帮你完成。 所以它其实特别像是我们一个跟我们一起协作的AI员工、AI助手。但是这个助手，它不是属于我们每一个人的，不是我的助手或者你的助手，它是这个组织的助手。所以在这个产品的官方说明中也讲到，其实你刚使用的时候，你要给它配权限，让它去了解哪一个频道，比如说是产品的频道，还是研发的频道，还是什么，它只能在给它权限的这个频道中去发挥作用。当然同时你也可以给它多个频道的权限，这样它可以去了解更多组织上下文的信息。从这个程度上，其实我们就像有了一个新来的同事一样，只不过这个同事常驻在我们频道中，可以实时去观察。同样它还可以有记忆，它的记忆肯定是易用的，我觉得应该是以一种文档的形式沉淀的。因为这个大模型的上下文是有限的，它肯定是要借助外部的存储，去把这个上下文的记忆存储下来，但肯定会经过一些压缩。所以整个就像一个AI员工一样。 当然我觉得它也不只是一个AI员工，它应该是一个超级员工。为什么呢？就是因为它有这个组织上下文的记忆，更像是一个组织的基础设施层，像一个智能基础设施，它可以把以前沉淀在人脑中、各个散落的文档中的一些上下文信息，全部沉淀在它的AI大脑中。也就是说这个AI可以知道这个组织正在发生什么，这些东西都是可以超越单个人的注意力范围，持续沉淀下来的。所以未来的这种管理者，他可以去问这个AI，我们这个项目的进度怎么样，我们这个项目接下来要怎么规划，每个人都可以在这个群中去艾特它，然后去了解你想了解的信息。 而且以前像新员工来了要培训，老员工走了就把一些知识经验带走了，这个组织的上下文其实是很难沉淀的，就包括知识库的建设也一直都是难题。所以有了这个AI的存在，其实它就可以自动帮这个组织去沉淀一些组织的上下文记忆。所以未来，大家的工作，尤其是管理者的工作，可能更多的会成为上下文的工程的设计师。或者说你给AI配哪些环境，你让它了解哪些频道，让它知道哪些信息，它可以access哪些工具，这些你要把它配好。就相当于你要为这个组织的上下文、跟AI协作的上下文去做精心的设计和准备。同时你也要权责分明，比如说出事儿了，到底谁来承担责任，对吧？是艾特它的那个人呢？还是AI？AI不可能承担责任，对吧？那到底谁来承担这个责任，谁来负责判断，谁来负责执行，谁来负责审核校验，这些都会变成人要做的工作。 所以在这个背景下，我觉得打开了很多对未来工作模式的想象。特别是这个形态，目前感觉AI最适合落在一个协作工具里，作为我们人与人之间协作、人与AI协作的这么一种新的实验方式。所以我觉得像我们目前在用的一些协作软件，如果它能够加上一些AI的能力的话，我觉得还是会有比较大的空间的。当然现有的这些AI产品，它肯定也会向着组织的这个方向去发展。我觉得这两个就要看谁快谁慢了，就是真正要去实现这样的一种形态的话。 所以当AI作为员工来到组织中的时候，每个人的工作状态也会发生很大的变化。我们确实会从很多重复性的工作中解放出来，而且组织的管理也会发生很多变化，觉得这个话题还挺有意思的。后续再跟大家持续讨论，拜拜。