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私聊答得好,AI 同事为什么还是对不上
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公关同事把一份演讲简报丢给你审。你在私聊里让 AI 按上次讲稿补了一版,读起来很顺,就贴回任务。同事回了一句:这段口径上周已经改过了,你让它按哪一版写的?
提示、改口和来回,全留在你自己的窗口里。AI 同事如果只活在私聊里,团队就对不上口径。
审稿的人够不着这次来回。
Claude by Anthropic 在 2026 年 9 月 29 日发布的文章《Agents you can coach: how Asana builds human-agent teams with Claude》里,采访了 Asana 首席产品官 Arnab Bose。公关请他看演讲简报时,他在大家都能看见的任务上 @ 那个智能体,请它把更早一场演讲的讲稿也算进去。同事能同时看见请求和回复,也能接着改。
这是一组系列里的第三篇,记的是 Asana 的产品实践,不是评测。下文只谈这一篇,并收成一张卡:何时先私聊想清楚,何时放到共享任务;谁可以跟它干活,谁才能改它下次还会记住的习惯。
Asana 员工一天里先碰到的是散的材料:一个念头、一段聊天、一场会议录像、一份数据报告、几份文档。Bose 的说法是,人先拿这些和 Claude 谈,谈到下一步清楚,再放进项目和任务。任务上已经有负责人、依赖和讨论。智能体就在这套结构里读、写、接活,并出现在大家看得见的动态里。
本篇把系列里的基础概括成三样:能留下的记忆、智能体自己的凭证、共享上下文。凭证指它自己的登录身份。实际能碰到的范围,后文单独说。这是访谈里的转述,不是新实验。读者可以记住的是顺序。
演讲简报也按这个顺序走。先在私聊里谈清这场要讲什么、哪段口径不能再沿用。要同事一起审的那一稿,放进任务。成品可以贴回去,产生它的那次来回也要跟着走。
私聊适合想清楚。共享任务才让同事改得动口径。

同事看得到成品,看不到你和 AI 的来回
Bose 审的就是这份演讲简报。他在任务里 @ 智能体。消息可以很短,因为这个智能体他用过很多次,要引用的讲稿已经在工作关系网里。Asana 把这套网叫做 Work Graph:任务、项目、目标和对话,连着负责人和依赖。公关同事看见请求,也看见回复,可以同时来回。
他另外描述了一种很会用 AI 的人:一对一也能写出很好的稿,再贴回 Slack 或 Asana。审的人此时不知道提示是什么,也不知道中间怎么改的。他们若不同意你给过的某条指导,就对不齐。共享任务里,请求、反驳和成品在一处。审稿的人可以改产出,也可以改产生它的指示。
智能体还会把研究计划和步骤贴在任务上。有权限的人能读、能评论、能把它往想要的结果上推。原文要求让人看得出,做这件事的是智能体。
本文据此归纳:下一稿还要同事改口径、认同一套写法,私聊就不能当唯一底稿。这是解读,不是原文原句。

请求、来回和成品放在同一条任务里
Asana 把这类智能体叫做 AI teammates,也就是编进项目的 AI 同事。原文写,Asana 里生成文档、执行复杂任务的智能体工作,由 Claude 支持。角色按工种设,例如写内容、做洞察、管项目、收需求。每个角色带着预先准备的技能,以及它要连的工具,比如文档盘或 HubSpot 这类客户系统。档案页写着名字、用途、谁能用、谁是管理员、指令、技能、集成和权限。
权限是收着给的。Bose 说,可以只开放一组项目、一组文档,或文档和应用的组合。智能体和人一样受明确的访问控制。Asana 还加了一道:智能体实际能碰到的范围,不超过触发它的那个人。这样它仍可以较宽地读取公开内容,同时降低一种风险:别人不会借着触发它,取走它在私人语境里学到的东西。这是 Asana 的产品说明,不是独立安全审计。
记忆再拆成两档。谁都可以对当前任务提意见。只有管理员和编辑能把意见写进永久记忆,或从记忆里撤销、删除。其他人的意见只留在这一次。公司语气归公关团队管,所以写作智能体的编辑和管理员是他们。Bose 可以用它起草,不能改它的行为。他还说,团队里大多数人不必懂技能、行为和记忆;一两个人设对,其他人以后都用得上。
谁都能对这次任务提意见;只有少数人能把意见写进下次还会用的记忆。
演讲简报是一次审稿。每天重复的简报,用的是同一条规则。他们的首席客户官过去要靠人把全球“有风险的续约”汇总上来。问题常常是别人汇报之后他才知道,数据里更早的迹象没送到他面前。
现在一个叫 At-Risk Renewal 的智能体读取这些任务、状态和评论,每天早上交出三栏:势头向好、势头转差、建议跟进。先看全球,再按地区切开,送到首席客户官、首席营收官和各地区客户成功负责人。摘要在共享空间里,他们可以追问,也可以吩咐它记住下一轮该留下的判断。原文没有写省了多少小时。Bose 关心的是另一件事:报告格式统一,放在共享空间里,并且一轮比一轮更贴。
工程侧,Bose 观察到自家的自动写代码循环把发布周期撑大了。他说,写代码不再是瓶颈,计划和取舍才是。这是他对 Asana 工程循环的描述,不是对所有团队的测量。

这次的意见谁都能提,长期记忆只有少数人能写
交下一份还要别人改的材料前,用这张卡看一遍。它根据原文做法归纳,不是 Anthropic 的功能名,也不要求你使用 Asana。
AI 同事带教卡
先想清楚:念头、聊天、会议和散落笔记,先和 AI 私聊,直到下一步清楚。
放进共享任务:下一稿要同事审、要沿用同一套口径时,请求、来回和成品放在同一条大家看得见的任务里。
角色先写清:它负责起草或汇总这类活;对外口径、取舍和发出去,仍由人定。
权限跟着人:它能读什么、能连什么、能做什么,按触发它的那个人封顶,并单独列出管理员。
记忆分两档:这次任务上的意见谁都可以提;写进下次还会用的记忆,只留给负责这套标准的少数人,过时的要能删。
卡的边界也要说清。原文的第一步就是私聊:材料还散、下一步还没清楚时,先谈。没有共享任务系统时,至少把关键提示和改过的口径贴在成品旁边,否则同事仍只能改字。工具如果分不开“这次意见”和“长期记忆”,就不要默认每条评论都会变成下次的行为。Asana 的“不超过触发者权限”和“只有管理员能写入长期记忆”,是他们的产品设计。换工具时要自己核对有没有这两道。
来源是供应商记录的客户实践。没有对照实验,也没有完成率。文中另外两件内部工作,在 Slack 里回答产品问题,以及用 Command 排工程周期,同样是 Asana 的描述,不能当成每家公司的成绩单。
私聊能写出好稿。同事要改的,是产生这稿的那次来回。
想继续看这类能直接改团队用法的 AI 方法,可以关注“智能体技术栈”。
主来源:Aleksandra Todorova、Kristen Swanson,《Agents you can coach: how Asana builds human-agent teams with Claude》,Claude by Anthropic,2026 年 9 月 29 日。https://claude.com/blog/agents-you-can-coach-how-asana-builds-human-agent-teams-with-claude
本文基于上述 Claude 官方文章进行中文解读与延伸,并非原文翻译。文中的判断规则与“AI 同事带教卡”为本文归纳,不是原文术语或实验结论;该来源是客户实践访谈,不是同行评审研究。