Cobo 的内部 AI 转型：从孵化尝试到“硅碳共治”

来源：市场资讯

（来源：吴说）

作者：@alexzuo4

链接：https://x.com/alexzuo4/status/2026577523824525769

从 2024 年底开始，Cobo 除了自己核心的加密托管和稳定币支付业务之外，一直在探索 AI 和区块链的结合。

我们最早看到的是 MCP 带来的标准化技能潜力。理论上，如果技能足够标准化，AI 可以像插件一样调用能力，区块链会成为 AI 最自然的金融基础设施。

于是我们内部孵化了一个 MCP 的应用商店。但很快证伪。

当时的 AI 门槛还是高到只有成熟工程师才可以熟练调用，MCP 又不够标准化，每一个对接耗时耗力，成本高、推进慢，落地效果远不如想象。

但 AI 团队毕竟搭起来了。很贵，很难招，也不可能轻易撤掉。

于是我们决定换一个方向。既然现在还改造不了客户世界，那就先改造自己。

第一个问题：安全

Cobo 作为资产托管公司，不管是数据还是内部技术流程框架，都是极其敏感。内部也有严格的数据层级。但没有数据、没有真实业务输入，不可能练出公司自己的 Agent。

我们最早想的是本地模型部署。但现实是，本地模型的智力水平达不到要求。能跑，但不好用；能回答，但不够聪明。

最后还是选择了 Claude、Gemini 为主（可以申请 ZDR——零数据留存条款，实现最高级别隔离）。

但大模型只是业务的底层“大脑”。真正复杂的，是数据和权限。

我们后来做了一整套内部知识库和 Agent 框架。

内部知识库+cobo自研agent体系

知识库负责公司内部数据分层。根据员工权限，分配可读范围。

Agent 在调用知识库时，也继承员工权限，而不是拥有“上帝视角”。

这里的细节包括：

• 如何隔离网络环境
• 如何限制跨层数据流动
• 如何控制日志留存可审计
• 如何避免敏感信息外泄

这些都不性感，但决定这件事能不能长期跑下去。AI 不能成为安全漏洞。

架构搭好之后的问题：没人用

即使到今天，公司依然面临着一个现实问题：很多前台业务对 AI 是不屑的。

如果只是鼓励使用，AI改变工作流不会发生。

我们后来意识到，必须从公司管理动手。

第一个突破口：OKR Agent

我们第一个强推的场景，不是客服，也不是写代码。

是 OKR。

我们用 AI 拆公司战略，用 AI 帮助设定 OKR，用 AI 追踪进度，用 AI 复盘卡点。

也就是说，把公司管理，从人的管理，慢慢变成硅碳共治。这个过程对员工是极其难受的。

以前目标可以写得漂亮一点，过程可以讲得合理一点。现在每周数据都在那里，借口越来越少。

从那一刻开始，目标不再只是会议里的讨论，而变成了系统里的持续记录。

strategy okr 每周督促业务进展

但也是从绩效开始，每个人才真正对 AI 熟悉起来。因为你不参与，它会直接影响你的薪酬。

从绩效到业务：全面 Agent 化

当 OKR 跑起来之后，我们开始推进内部服务 Agent 化。我们用评比 + 奖金的方式，强制每个部门设立和自己业务相关的 Agent。

客服做客服 Agent。法律做合同辅助 Agent。销售做CRM Agent。

寻找最阴阳怪气的客户agent

最终一共上线超过100个 Agent。

我们没法精确量化“硅碳共治”的结果。

但至少一个变化是清晰的：

以前遇到问题，第一反应是“要不要多招一个人”。现在第一反应是，“能不能先让系统参与”。

这其实就是我们理解的硅碳共治。不是 AI 替代人。而是人开始习惯和系统一起工作。

这一年走过的路，有几个很现实的心得

第一，有健康现金流。

如果公司现金流不健康，这种转型走不到终点。AI 不是省钱工具，它是前期投入换长期结构升级，感谢 Cobo 主营业务还有健康的现金流。

第二，必须 top-down 推进。

组织不会自发改变。如果管理层不强推，这件事会自然流产。

众所周知，Cobo 的创始人都是重度 ai 玩家，CTO 蒋博士零几年在 CMU 做博士后就开始一些 AI 研究。

第三，必须强制使用。

如果只是鼓励，AI 永远停留在写写邮件。真正进入流程的改变，一定是带点“强制性”的。

第四，先解决自己业务。

很多公司讲 AI + Web3。但如果自己内部都没有完成 AI 化，对外讲的都是概念。

回头看

我们也无法完全量化这场转型。公司开始从“人驱动流程”，慢慢转向“目标驱动系统”。

如果未来真的出现“智能组织”，它一定不是自然演化出来的。它是被一轮一轮不舒服推出来的。

因为全员的参与，公司也能更好了解在 AI 时代下真正的需求。

这也是我们内部转型的副产品。

最近我们推出了 Cobo Waas Skill。Cobo WaaS Skill 是专为 AI Coding Agent 设计的集成与运维能力层，通过结构化知识、可执行示例和场景编排，使 Agent 能准确调用 WaaS API。我们正在把钱包 API 升级为可被 AI Agent 直接调用的金融能力模块。开发周期从周级缩短到对话级。

这不是某一个产品灵感的结果。而是我们内部这一轮硅碳共治之后，能力自然外溢的结果。

我们还在摸索。

但至少，今天的 Cobo，已经不是 2024 年那家公司了。