AI Agent让小团队以一当百

想象一下，你的竞争对手有100名工程师，而你的团队只有4个人。

你们不仅活了下来，还把对方最大的客户抢走了。

这听起来像天方夜谭，但这是一家叫 Giga ML 的公司的真实经历。他们4个工程师，干掉了100倍规模的竞争对手，拿下了 DoorDash，还和十几家财富500强企业谈成了合作。

他们是怎么做到的？靠的不是天才程序员，不是超长工时，而是一套内部 AI Agent 系统。

Hi，大家好，我叫秋水，当前专注于商用AI智能体。

今天我想聊聊 AI 时代一个正在发生的新变化——有一批初创公司，正在用3种不同的方式构建内部 AI Agent，让几个人的团队打败了规模20倍、100倍的对手。

我把这三种方式整理出来，每一种都有真实案例，都可以直接参考学习。

第一种方式叫"AI 队友"——给你的团队配一个真正干活的 AI 员工。

Giga ML 做的是企业语音客服 AI。他们内部有一个叫 Atlas 的 AI Agent，这个 Agent 不是普通的代码助手，它能操作浏览器、修改配置策略、写代码、处理客户需求，几乎能完成产品内的任何操作。

它的作用是什么？在 Atlas 出现之前，Giga 的每个工程师同时只能处理4到5个客户问题，因为光是应付各种集成配置的样板代码就已经精力耗尽了。有了 Atlas 之后，所有重复性的样板工作交给 Agent，每个工程师的工作范围直接翻了两到三倍。

更厉害的是，Atlas 还充当了全职 AI 员工的角色。整个 Giga ML 公司，负责客户关系的人类员工只有一个——就一个人，服务着 DoorDash 这种每天通话量超过百万的超级客户。这一个人专注于和客户沟通、收集需求、转化成功能，其他的全部交给 Atlas。

你可以这样理解：Atlas 是 Giga ML 的"AI 员工"，不是工具，是员工。

第二种方式叫"统一信息源"——把所有数据整合在一起，让 AI 帮每个员工即时调取上下文。

Legion Health 是一家 AI 原生的精神科医疗公司。在传统医疗公司里，查患者病史要打开一个系统，看预约安排要切到另一个系统，查保险代码又是第三个系统。员工每天大量时间消耗在信息检索和系统切换上，根本做不到高效。

Legion 的做法是，给护理运营团队构建了一个定制的内部 AI 界面。所有信息——患者背景、就诊进度、是否需要重新预约、有没有处方问题、最近发了什么消息——全部整合在一个界面里，AI 帮助实时筛选和呈现，每个运营人员都能在几秒钟内获取任何患者的完整上下文。

结果是什么？过去一年，Legion 的业务量增长了4倍，患者数量翻了两番，但运营团队的人数一个都没有增加。患者支持只有一个人，账单处理只有一个人，而在传统医疗公司里，这两块加起来通常是一整个呼叫中心。

关键不是 AI 替代了人，而是 AI 让每个人的信息获取效率提升了一个数量级，从而让极少的人能够服务极多的客户。

第三种方式叫"员工定制 Agent"——让每个员工告诉你他们在手动干什么，然后为他们量身打造 AI Agent。

Phase Shift 在做应收账款自动化。他们12个人，面对的是自2006年就成立、拥有几百名员工的老牌竞争对手。他们保持竞争力的方式很直接：每当发现员工在手动处理某件事，就把它自动化掉。

具体操作是：让每个员工记录自己一天的时间都花在哪里，列出所有重复性的手动任务，然后公司快速为这些任务构建定制 AI Agent。不是通用的 AI 工具，是为这个员工的具体工作流程定制的 Agent。

这套文化带来的结果之一是：到现在为止，这家12人公司从来没有招聘过设计师，所有前端界面都是工程团队用 AI 设计工具直接生成的。延迟了一个整职能部门的招聘。

好，总结一下今天分享的三种方式。

第一种，AI 队友：构建一个能真正干活的 AI 员工，而不仅仅是助手工具，让它承担完整的岗位职能。第二种，统一信息源：把分散在各系统的数据整合在 AI 界面里，让每个员工的信息获取效率指数级提升。第三种，员工定制 Agent：系统性地记录员工的手动工作，逐项转化为 AI 自动化。

这三种方式并不互斥，你完全可以同时推进，这也是那些"20倍公司"正在做的事情。

如果你也在考虑如何让自己的团队或者公司引入 AI Agent，可以从今天说的第三种方式开始——先把手里最费时间的重复性工作记录下来，再考虑用什么工具来自动化它。这是最容易启动的切入口。

如果这期内容对你有用，欢迎关注，我们下期见。