夜雨聆风AI赋能管理者 · 工具实践
从"工具"到"员工"我看到了 AI 原生应用的雏形
飞书做指挥台，四种 Agent 各司其职。这是我每天在用的一支小硅基团队。
文 / 张树军
经常有管理者问我：AI 工具这么多，到底该用哪个？这个问题其实问错了方向。
因为真正好用的 AI，已经不再是"工具"。我每天在用的几个种Agent，越用越有一个强烈的感受：我们大多数人用的 AI，还停留在"移植版"——把大模型接进一个旧产品里；而有一类 Agent，让我第一次看到了"AI原生版"长什么样。
尤其是其中两个——OpenClaw 和 Hermes，它们让我看到了 AI 时代原生应用的雏形，无怪乎在GitHub上霸榜。这篇文章，我把自己最常用的"一个平台 + 四种 Agent"完整拆给你看，但落点不在推荐工具，而在一个判断：应用的形态，正在从"工具"变成"员工"。
01 ｜ 选型即组队：要配的是"班底"，不是"工具"
管理者面对 AI，最容易犯的错，是想找"一个最强的、什么都能干的"。但你不会用这个逻辑去招人——你会按岗位配人：有人攻坚，有人在岗，还要有人统筹。
用了一年下来，我把自己的 AI 班底分成了清清楚楚的两类硅基员工，外加一个把它们组织起来的指挥台。
| 角色 | 谁 | 本质 |
| 在编硅基员工 | ||
| 外脑顾问 | ||
| 指挥台 |
02 ｜ 指挥台：飞书，让碳基硅基同桌办公
先说平台，因为它决定了上限。再强的 Agent，如果产出散落在各人的聊天窗口里，组织层面就什么都没沉淀下来。
飞书对我的价值，不是"又一个办公软件"，而是一张能让人和 AI 坐在一起的桌子：文档、多维表格、群、机器人、知识库、会议妙记连成一套工作流。Agent 产出的方案、纪要、数据，可以直接落进飞书文档和多维表格，沉淀成组织能力；多维表格加机器人，又能把 Agent 反过来接进业务流程。
飞书解决的不是"和 AI 聊天"的问题，而是"碳硅协作有没有地方落"的问题。没有这张桌子，四个 Agent 再强，也只是四个孤立的个人英雄。
03 ｜ 在编硅基员工：OpenClaw + Hermes，原生应用的雏形
这是全文我最想讲的一节。
OpenClaw 和 Hermes 最打动我的，不是某个功能强，而是它们有人设（Soul）、有记忆（memory）、有身份（identity）。它记得自己是谁、负责什么、上次和你聊到哪、企业的规则和口径是什么。这两点看起来朴素，却是形态级的差别——
| 对比 | 移植版应用 | AI 原生应用 |
| 关系 | ||
| 记忆 | ||
| 身份 |
这正是我说"看到 AI 原生应用雏形"的原因。过去的软件是一个功能入口，你打开、操作、关掉；而原生应用是一个活在系统里、有身份有记忆的员工。当应用变成"员工"，企业信息化的逻辑就变了——不再是"上一套系统",而是"招一个人、带一个人"。
这不是设想。我所在的东财继续教育学院，目前的硅基员工就是用 OpenClaw 和 Hermes 这两个 Agent 组建的——它们承接日常事务、记住业务规则、长期在岗服务，而不是用完就走的临时工具。这也呼应了我上一篇讲的：让能力沉淀进组织，靠的不是工具，而是"在岗的硅基员工"。
04 ｜ 外脑顾问一号：Claude Code，不止写代码
如果说 OpenClaw 和 Hermes 是"在岗员工"，那 Claude Code 就是我随叫随到的资深顾问。很多人以为它只是程序员工具，这是最大的误解。
它真正的本事，是能在你的电脑上读写整个资料库、分多步把一件复杂的活干完，并自己验证结果。在我这里，它早就不只写代码——
- 分析数据和报告
——把一堆资料、数据读进去，给出结构化结论；
- 形成重要方案
——从调研到成稿，多轮打磨一份能用的方案；
- 科研辅助
——文献梳理、思路验证、材料整理；
- 制作线上课程
——从大纲、讲稿到配套素材一路做下来。 微信公众号自动化
对管理者来说，它是那种"交给它一个目标、它能把整件事跑完"的全能主管。
05 ｜ 外脑顾问二号：Codex，让关键产出"双跑校验"
Codex 来自另一套体系，能力同样在第一梯队。我留着它，不是为了多一个干同样活的工具，而是为了让它和 Claude Code 形成"双专家"。
同一份方案、同一份分析，我会让两个 Agent 各自跑一遍，再对比。两套思路一交叉，单一模型的盲区和想当然，很容易就暴露出来。这其实是我上一篇讲的治理原则在个人工作流里的落地：越重要、越高风险的产出，越要交叉验证、再加人工复核。
一个人配两个顶尖顾问，目前性价比很高，却能把关键决策的质量明显抬高。这是 AI 时代独有的奢侈。
06 ｜ 怎么配合：在编 + 顾问 + 指挥台
四个 Agent 加一个平台，不是并列堆在一起，而是有分工的一套打法：
- 顾问攻坚
——Claude Code / Codex 产出方案、分析、课程，重要的双跑校验；
- 在编在岗
——OpenClaw / Hermes 承接日常、记住结论、长期服务；
- 指挥台留存
——所有产出回流飞书，沉淀为组织能力。
一句话概括这支团队：顾问负责"攻坚"，在编员工负责"在岗"，飞书负责"留存"。三者缺一，碳硅团队就转不起来。
07 ｜ 给管理者的 4 条落地建议
① 给"在编"Agent 写岗位说明，做好培训，喂企业知识库，形成记忆。像带新人一样,把职责、规则、口径交代清楚，它才能真正在岗。
② 重要产出让两个"顾问"双跑。交叉验证 + 人工复核，高风险决策不押在单一模型上。
③ 产出一律回流飞书。不沉淀的效率，是个人的；沉淀下来的，才是组织的。
④ 让业务骨干当"队长"。最懂业务的人，才知道该把哪个环节交给哪个 Agent。
这篇看起来是在推荐四种 Agent，但我真正想说的是：应用形态正在从"工具"变成"员工"。OpenClaw 和 Hermes 让我看到的，是 AI 原生应用的雏形——有人设、有记忆、长期在岗。
领先的企业管理者，不是买了最多工具的人，而是最早学会"既招在编硅基员工、又用好外脑顾问"，把自己的碳硅团队带起来的人。
张树军
东北财经大学继续教育学院院长
24年继续教育与互联网教育实践者
用 AI 重构管理，让人回归价值
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