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出门问问在财(cai)报中表示(shi)，2024年企业在AI Agent领域持续深耕，并落地了一款集大模型、具(ju)身智能、AI智能体（AI Agent）于一体的产品“小问移动数(shu)字人”。搭载了“序(xu)列猴子”“DeepSeek”等领先大模型，实现智能问答(da)。

谈及未来AI Agent的发展方向，李志(zhi)飞坦(tan)言，过去，大语(yu)言模型其实比较难有商业模式(shi)，AI Agent的商业模式(shi)更加清晰。过去，基(ji)于大模型的聊天机(ji)器人应用较难找到有效的盈(ying)利(li)方式(shi)，主要原因在于市(shi)场上(shang)已(yi)有众多巨头提供免费服务，竞争激烈。而AI Agent的不同(tong)之处在于，它不仅仅是一个聊天工具(ju)，而是能够深入工作流，渗透到具(ju)体行业领域之中。

对于AI Agent的市(shi)场定位，出门问问明确选择了垂直领域，而非通用方向。

李志(zhi)飞说明，这一决策基(ji)于两方面的考量。首先，从技术角度来看(kan)，通用型Agent虽(sui)然在演示(shi)层面可以展现惊艳的效果，但在实际应用中仍存在诸(zhu)多体验问题(ti)，现阶(jie)段技术尚未达到足够成熟的水平。其次，从竞争角度来看(kan)，通用Agent是大模型企业和科技巨头的必争之地，中小企业很(hen)难在这一领域取得突破。因此，出门问问的策略是聚焦(jiao)具(ju)体应用场景，甚(shen)至结合硬件(jian)，打造有针(zhen)对性的AI Agent解决方案。

在智能硬件(jian)领域，出门问问并非新(xin)玩家。李志(zhi)飞表示(shi)，企业自2014年起便开始布局智能手表，是最早将(jiang)AI与(yu)硬件(jian)结合的企业之一。过去十(shi)年，出门问问陆续推出了智能手表、智能耳(er)机(ji)、智能音箱、智能车载设备等产品，希翼(wang)通过硬件(jian)将(jiang)AI技术落地到具(ju)体场景。然而，早期(qi)市(shi)场竞争激烈，加之技术尚未成熟，智能硬件(jian)的发展路径并不顺(shun)畅。

如(ru)今，随(sui)着大模型能力的突破，尤其是在语(yu)音转写、语(yu)言总结分析等领域的进步，AI硬件(jian)再次迎来新(xin)的发展空(kong)间。“大家已(yi)经在尝试很(hen)多AI硬件(jian)的新(xin)产品，很(hen)快也会发布。”李志(zhi)飞透露，未来AI硬件(jian)将(jiang)成为(wei)出门问问的重要发展方向之一。

李志(zhi)飞认为(wei)，当前AI硬件(jian)的市(shi)场需求正在增长，技术也发展较为(wei)成熟。而出门问问的竞争优势在于，企业既懂AI，也做过硬件(jian)，包括供应链合作、海外(wai)销售渠道等资源。对于一个新(xin)的初创企业而言，建立这些能力并不容易。

另一方面，李志(zhi)飞表示(shi)，与(yu)以往不同(tong)，出门问问未来的AI硬件(jian)策略将(jiang)更加注重AI层面的投入与(yu)创新(xin)，而非单纯依赖硬件(jian)本身的突破。“大家过去做AI硬件(jian)时，其实花了大量精力在硬件(jian)本身的研发和创新(xin)上(shang)，在AI上(shang)的投入没有那么充分。”李志(zhi)飞表示(shi)，未来，出门问问计划更多地依托产业链，与(yu)硬件(jian)企业建立合作关系，通过App(jian)来构筑核心壁(bi)垒。

谈组织AI化：AI Agent的普及将(jiang)扩(kuo)展管理者的管理边界

在财(cai)报中，出门问问提到，企业深刻认识到“组织AI化”将(jiang)成为(wei)企业进化的核心路径。未来企业将(jiang)以AI Agent为(wei)战(zhan)略支点，继续推动组织与(yu)产品的双重跃迁。依托自有的技术，大家将(jiang)形(xing)成覆盖(gai)全价值链的“数(shu)字员工矩阵”，让AI渗透组织运营与(yu)管理，增强AI与(yu)人的协作，让AI促进生产关系的革新(xin)，指(zhi)数(shu)级提升(sheng)生产力。

李志(zhi)飞在发布会上(shang)表示(shi)，随(sui)着大语(yu)言模型的推理能力不断增强，AI Agent正在从概念变得可行，“对AI企业或(huo)者对所有科技企业，很(hen)重要的一点是，当Agent变得可行，企业做产品以外(wai)，怎么能够让企业组织利(li)用Agent去提升(sheng)效率，或(huo)者说(shuo)是跟(gen)上(shang)AI时代的发展。”

过去，行业对于AI的发展大多关注“Scaling Law”（规(gui)模定律）——即模型规(gui)模越大，其智能水平就越高。李志(zhi)飞指(zhi)出，在产业落地过程中，更关键的是大模型能否在劳动力市(shi)场创造真正的价值。他提出了“劳动力Scaling Law”的概念，即随(sui)着AI能力提升(sheng)，其对企业内部工作模式(shi)与(yu)管理方式(shi)的影响将(jiang)呈现指(zhi)数(shu)级增长。

李志(zhi)飞认为(wei)，变革主要体现在两个方面，首先，随(sui)着模型能力越来越强，越来越多的工种将(jiang)会被(bei)AI辅助或(huo)者替代。其次，管理者的管理边界也随(sui)着模型能力以及AI Agent的普及而扩(kuo)展。在传统的管理能力下(xia)，可能只能管理七个人，但在AI Agent协同(tong)下(xia)，这一数(shu)字可能扩(kuo)展至两百人。这对于组织而言是一个巨大的变革。“大家希翼(wang)能够抓住这波(bo)红利(li)，随(sui)着这个‘Labor Scaling Law’的出现，大家能够去改变大家整个组织的工作方式(shi)，使得效率会更高。”

面对AI Agent带(dai)来的机(ji)遇与(yu)挑战(zhan)，出门问问正加速向“原生AI组织”转型。李志(zhi)飞预测，未来的企业的组织形(xing)态可能发生根本性变化——一家原本需要两百人的企业，未来或(huo)许只需要二三十(shi)名核心员工，其他岗位由AI Agent填补(bu)。这种新(xin)型组织模式(shi)已(yi)在部分创业企业中开始实践，李志(zhi)飞认为(wei)，出门问问作为(wei)一家成立十(shi)余年的企业，必须快速调整，转型成这样一个“原生AI组织”，使得企业在未来的竞争中更有优势。

李志(zhi)飞表示(shi)，出门问问的AI转型将(jiang)分为(wei)三个核心阶(jie)段。首先是完成数(shu)据基(ji)建。李志(zhi)飞认为(wei)，当前企业的日常运营已(yi)经高度数(shu)字化，使用钉钉、飞书等协作App(jian)记录目标（OKR）、任务实行过程以及最终结果（如(ru)代码、设计图(tu)等）。但过去，这些数(shu)据往往分散存储，AI难以有效访问。因此，出门问问的第一步是让AI能够整合和理解所有企业数(shu)据，使组织行为(wei)全面数(shu)字化。

数(shu)据数(shu)字化只是第一步，更重要的是让AI嵌入到工作流中，使其不仅是数(shu)据的访问者，而是让各类AI Agent全过程参与(yu)实行和管理。例如(ru)，AI可以分析所有会议记录、代码、销售数(shu)据及组织架构，在管理和实行过程中提供智能决策支撑。李志(zhi)飞表示(shi)，未来的企业可能会有多个“AI CEO”。

不过，李志(zhi)飞也坦(tan)言，AI Agent的应用将(jiang)不可避免地对企业现有组织架构产生影响，要让已(yi)有团队(dui)发挥最大价值，首先需要提升(sheng)团队(dui)成员对AI的认知。其次，企业组织架构可能需要适(shi)应AI时代的高效协作模式(shi)，例如(ru)减少中间管理层，推动组织扁平化。李志(zhi)飞认为(wei)，如(ru)果企业不调整管理架构，传统的组织模式(shi)反而可能成为(wei)AI转型的阻力。

李志(zhi)飞表示(shi)，在AI与(yu)人类共存的企业形(xing)态下(xia)，工作流程也将(jiang)发生深刻变革。过去的企业流程主要依赖人力实行，而未来的模式(shi)是“人+AI”协作，这是一个持续优化的过程，企业需要根据数(shu)据反馈，不断根据AI Agent自我迭(die)代。

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