本周AI项目推荐：Helio、Bloome、Lucius……从超级个体到超级组织

作者 ｜ Yoky
邮箱 ｜ yokyliu@pingwest.com

我们准备把自己的组织完全搬到 AI 上去。

这不是一句口号。硅星人每天在同时调度十几个 AI Agent 做内容、做调研、做运营。当我们成为了一个「人 + Agent」混合组织，完全服务于人类组织的所有工具都不再够用了。

问题马上就来了：十几个 Agent 同时工作，谁记得上次做了什么决定？Agent 之间的信息怎么同步？我怎么放心把事交出去？

所以我们开始认真找：更智能的组织协作方式到底长什么样？组织的 Center 应该建在哪？

试了很多产品，看了很多方向。这期就是来介绍一下我们发现的几个有意思的项目。

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要不要搬到新的 IM 上？

第一个问题很直接：你的组织协作中心到底应该在哪？

如果 Agent 已经是你的团队成员了，还把它们塞进一个为人类设计的 IM（飞书、Slack、钉钉）里，够用吗？有一批公司的判断是：不够。它们在做专门为 Agent 原生设计的协作空间。

Helio

产品概述

Helio 做的是 AI Native Workforce——让 AI 同事成为团队的原住民。在 Helio 里，AI 不是侧边栏的助手按钮，不是输入框对面的服务员，而是坐你旁边工位的同事——拥有自己的名字、头像、邮箱，和真人一起出现在组织联系人列表里。

AI 同事和人类同事用同一套系统：多方沟通记录、消息历史、文档、邮件线程、日历，AI 全都有。它同时知道「团队是谁」（团队 Context）和「我是谁」（自我 Context），会主动感知组织里发生的事，自己创建工单、自己执行、自己写进度，遇到不确定的主动找人确认。

为了解决信任问题，Helio 设计了三重护栏：工具白名单（哪些工具 AI 能自己装、哪些要审批）、任务审批（不可逆动作必须等人按「同意」）、权限分级（精确控制范围，一次授权到位）。

团队背景

Helio 是 Sheet0 创始人王文锋（94 年，前分布式系统工程师）的新项目，定位 AI Workforce——让 AI 成为团队里的"原住民"同事，而非给人用的工具。团队仅 9 人、平均 00 后，北京 + 硅谷双地办公，已拿 500 万美元 融资，目前处于内测阶段。

为什么值得关注

Helio 解决的核心问题是：AI 已经能干活了，但人怎么放心把事交给它？ 答案是像管理新员工一样管理 AI——透明、可干预、有边界。它不只是让 Agent 进群聊，而是把 AI 做成了真正的组织成员，配套完整的治理体系。

网址：https://helio.im

Bloome

产品概述

Bloome 是一个专为多 Agent 协作设计的 IM 平台。它的核心逻辑是：人和 AI Agent 共处同一个群聊空间，给 Agent 分配角色、分配任务，然后一起出活。Agent 不是外挂的 Bot，而是群里的原生成员——能看到上下文、能被 @、能主动汇报进度。

团队背景

YouWare创始人明超平的新项目。产品已上线，支持多 Agent 群聊协作、角色分配、上下文共享。目前处于早期阶段，未披露融资信息。

为什么值得关注

Bloome 和 Helio 的方向类似但切入点不同。Helio 更重「组织治理」——AI 员工怎么管、怎么授权、怎么问责。Bloome 更重「协作界面」——权限、上下文、任务路由、角色管理从协议层原生支持，而不是在别人的群聊上做适配。

「Nothing blooms alone」——这句 slogan 本身就是对「超级个体」叙事的一次反驳。再强的个体也需要协作环境，而 Bloome 赌的是：这个环境应该为 Agent 原生设计。

网址：https://bloome.im

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如果你留在现有 IM 里，记忆层怎么解决？

不是所有团队都会搬到一个全新的 IM 上。如果你的组织仍然在飞书、Slack、Discord 里协作，那问题就变成了：怎么让 Agent 拥有组织记忆，而不是每次都从零开始？

Lucius.ai

产品概述

Lucius.ai 做的是「AI 员工上下文层」。它让 AI 住进 Discord、Telegram、Slack 的群聊里，通过观察和学习真实业务流程，积累组织级的上下文记忆，然后基于这些记忆自主处理任务。不是每次都要人喂材料，而是 Agent 自己知道「我们上次是怎么做的」。

团队背景

创始人赵赫，曾在 Oracle 担任售前交互工程师，后在函子科技（Momen.app）组建了国内最早的客户成功部门。团队 7 人，全栈工程师为主，已完成数百万美元天使轮融资，由明势创投领投，蓝狮资本担任独家财务顾问。本轮资金将用于产品研发、AI Teammate 工作流能力建设、全球市场拓展和团队建设。Lucius 目前已服务 30+ 家客户，覆盖 3,000+ 个社区与工作频道。

为什么值得关注

Lucius 的切入点是：不做新 IM，而是让 AI 直接进入你现有的工作现场里。群聊是组织信息密度最高的地方决策、争论、变更、吐槽全在里面。让 Agent 长期驻扎在群聊里积累上下文，比事后把文档喂给 RAG 更接近真实的「组织记忆」。

对于不想迁移 IM 的团队来说，这可能是最务实的路径。

网址：https://lucius.ai

MemoraX（忆纪元）

产品概述

MemoraX 做的是大模型「个性化记忆」。它不走 RAG 外挂检索的路线，而是用自研的 Agentic RL（智能体强化学习）技术，把记忆能力内化进模型本身——让模型像人一样，记忆会随着使用持续进化、精准召回、跨场景迁移。

团队背景

创始人郝建业，天津大学菁英教授，前华为大模型算法实验室主任、决策推理实验室主任。2026 年 3 月成立，4 月即完成千万美元级种子轮，L2F 光源创业者基金和钟鼎资本联合领投。团队来自华为、阿里、腾讯。

为什么值得关注

MemoraX 选了一条更底层的路。Lucius 是在应用层解决记忆（让 Agent 泡在群聊里积累），MemoraX 是在模型层解决记忆（让记忆长在模型里）。

如果这条路走通，意味着 Agent 可以真正拥有「成长性」——用得越久越懂你的组织，不依赖外部检索，不受 context window 限制。

网址：https://memorax.ai

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组织的中枢建在哪？

有了 IM（不管是新的还是旧的）、有了记忆，下一个问题是：组织的知识和能力怎么沉淀、怎么复用？中枢在哪？

Sentra.app

产品概述

Sentra 定位为组织的「活体大脑」。它接入 Slack、邮件、Jira、GitHub 等所有协作工具，映射组织交互中的 who、what、when、why，构建一张动态的组织知识图谱。然后用多 Agent 架构，主动为会议提供上下文、生成状态报告、确保团队对齐。

团队背景

创始人 Jae Gwan Park（CEO）和 Ashwin Gopinath（前 MIT 教授）。公司注册名 Dynamis Labs Inc.。2026 年 1 月完成 500 万美元种子轮，a16z Speedrun 和 Together Fund 联合领投。

为什么值得关注

Sentra 解决的问题我们每天都在遇到：开会前花 20 分钟「拉齐」，本质上是在做人肉 RAG。Sentra 让 AI 来做这件事——你走进会议室，AI 已经把相关历史决策、待办事项、人员关系整理好了。

它不加速个人任务，而是强化组织的「思维连续性」。a16z 投它，赌的是这个方向。

网址：https://www.sentra.io/

Creao AI

产品概述

Creao AI 做的是 Agentic OS——用户通过对话描述需求，系统在沙箱里自动生成代码、调用 API、执行任务，并把成功的流程沉淀为可复用的 Agent App。每个 Agent App 有独立记忆和定时触发能力。核心理念：AI 自己造工具，自己跑工具。

团队背景

硅谷华人团队，总部在 Cupertino，团队分布美国、加拿大和香港。CEO Kai Cheng，此前十年为 250+ 企业客户构建生产级 AI 系统；CTO Peter Pang，前 Meta Llama 3 团队研究科学家、前 Apple 机器学习工程师（多模态/NLP）；联合创始人 Clark Gao 负责 GTM，曾在 LinkedIn 和腾讯建设数据团队。不到一年累计融资超 2500 万美元（三轮），最新一轮 1000 万美元由 Prosperity7 Ventures（阿美风投）与经纬创投联合领投，红杉中国、高瓴创投、云启资本跟投。已有 20 万用户，主要靠产品力和口碑增长。

为什么值得关注

已有 20 万用户，主要靠产品力和口碑增长。Creao 的逻辑是：每一次成功的执行都应该沉淀为组织的可复用资产。你做过的每一件事，系统都帮你记住怎么做的，下次直接调用。

这本质上是在构建组织的「能力资产」——不是靠人记住怎么做，而是靠系统记住怎么做。对我们这种小团队来说特别有吸引力：你做过的事越多，组织能力越强，而不是每次都重新来。

网址：https://creao.ai

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小结

以上是我们在探索「把组织搬到 AI 上」的过程中发现的项目。每一个都在解决我们实际遇到的问题。

核心选择题是：你的组织 Center 到底建在哪？

• 搬到 Agent 原生 IM 上（Helio、Bloome）→ 彻底重构协作方式

• 留在现有 IM，加记忆层（Lucius、MemoraX）→ 渐进式改造

• 在上面再建一层组织中枢（Sentra、Creao）→ 知识和能力的沉淀复用

我们还在试。后续分享实际体验。

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