化对话为知识：Slack如何构建人机协作团队
这是我关于构建人机协作团队系列文章的第二篇。第一篇分享了我们在Anthropic构建多人AI团队时学到的经验。在这篇文章中，我们分享一家在AI到来之前很久就思考人机协作团队的公司的最佳实践。
Jaime Delanghe于2017年加入Slack，从事搜索和机器学习工作，使命是将职场对话转化为机构知识。如今她已是公司的首席产品官，她从一开始就相信，要实现这一目标，人们需要公开工作，将对话、决策和进行中的工作放在公司内任何人都能阅读和搜索的频道中。在她最近的文章《工作即对话》（The Work is the Conversation）中，她为智能体提出了同样的主张：围绕工作的对话正是智能体发挥作用所需的上下文，最终帮助我们实现这个数十年的目标——将散落的知识转化为生产力。
为了解这在Slack的实际应用情况，我们与Jaime谈论了她构建高效人机协作团队以及推广这些新工作方式的最佳实践。
将对话历史视为知识库
多年来，职场对话——人们协作时产生的“尾气”——会积累成组织知识的承诺从未兑现。
“我在Slack早期有太多研究论文表明，实际上，不，对话不会变成知识，”Jaime说。“你希望它能变成知识，但实际上它只是大量悬在那里的东西，人们仍然不得不重复自己。”
理解所有这些尾气对人来说根本不可能。现在这是智能体的工作。
如何付诸实践
默认使用公开频道：智能体只能从它们能看到的内容中学习。在私信或私人线程中做出的决定对它们不可见——并且永远对组织丢失。
要求智能体给出推理过程，而不仅仅是记录：与其搜索决定了什么，不如让智能体重构为什么做出这个决定，以及此后上下文如何变化。
扩大覆盖面：像Slack和Claude这样的工具正在将会议、电子邮件、日历和文档存储库缝合在一起——你连接的上下文越多，你的团队重复自己的次数就越少。
学会何时在智能体和人类之间交接任务
人机协作团队的核心节奏是一个交接循环。由Slack中的Claude驱动，智能体处理生产性工作——起草、总结、监控、准备——并将结果传给一个人。这个人审阅、决定、调整方向，然后将工作交回给智能体执行下一步。
要看到这一切的实际运作，只需看看Jaime如何开始她的一周。
“现在是周一早上，我刚刚收到一个智能体为我构建的每日简报，”Jaime说。同样等待她审阅的还有上周产品研讨会的总结（带有标记的升级事项）、一份关于网络上AI进展的报告、当天会议的简报，以及一份她交给智能体重写的过时简介。每个循环结束时，人类根据智能体的行动进行审阅并做出决定。
如何付诸实践：
用智能体构建的简报开始一天。总结、升级事项、会议准备和网络汇总都是智能体驱动并让人类审阅的好任务。
将工作锚定在共享频道中。将所有工作共享在一个共享频道中，让人类和智能体可以一起分类处理，由人类主导优先级排序。
让轻量信号可操作。在Jaime的频道中，一个表情符号回应会将一个项目添加到列表中，然后一个智能体会接手这项任务。
为智能体委派明确的角色
如果你心智模型是一对一的聊天机器人，与一群专业化的Claude智能体共事可能会感到迷失方向。Jaime的做法是社会性的而非技术性的：“我喜欢把智能体想成是某种同事。”
就像人类队友有角色和职责一样，智能体也应该有明确的目标和专注领域。“如果一个智能体的价值让人感觉是被强加的，而不是被使用它的人清晰感受到和理解，那就很难记住这个东西是干什么的，”她说。
如何付诸实践：
将常规、事务性任务路由给通用智能体。与其让人们记住一个专业工具，不如训练一个智能体来处理重复性任务，比如提交帮助台工单或把上周的指标拉进状态更新中。
让价值被感受，而不是被规定。如果人们说不出一个智能体是干什么的，也许是时候让它退休了。
默认共享频道公开；有意识地设为私密
Slack从最初就推荐默认公开频道：“你在为接下来的所有工作建立共享理解和共享上下文，”Jaime说。她建议除非有特定理由限制上下文和知识的访问，否则保持频道公开。智能体能从中获取并作为工作依据的信息越多，它们就会成为越高效的队友。
开放上下文会复利增长——新成员入职时进入的是历史，而不是空收件箱，没有人需要重复自己。现在智能体也从中受益，而这些上下文和工作记忆又流回给人类。
如何付诸实践：
将日常业务工作公开进行。让非敏感项目、公告和问答频道保持公开，以便智能体同事能获得它们最有用所需的知识。
记住你的智能体阅读你的团队阅读的内容。一个私密频道对所有负责汇报它的智能体来说都是一个盲点。
让心理安全感决定界限。一旦真正敏感的材料被隔离，工作退入私信的主要原因就不是保密了——而是人们在过程中被看到的不适感。人们应该对公开做日常工作感到自信，包括粗糙的草稿和半形成的问题，相信同事会善意地对待它们。而这种开放会复利：“通过给予信任，你赢得信任。”
展示可能性的艺术来推广采用
学习一种新工作方式最快的方法是看队友怎么做。Jaime在Salesforce看到了这一点，员工们在一个名为How I Slackbot的全公司频道中分享技能、调试技巧和工作流诀窍，据她统计这个频道有数千名成员。在那个默认公开的频道里，一个来自销售流程的技巧最终可能重塑一个工程流程。
在Slack内部，推动产品经理使用Claude的努力“是你能想象到的最自组织的做法。”一位产品经理让开发者体验负责人帮他完成设置，然后他写了一个画布展示他做了什么以及怎么做的。其他产品经理复制了这个格式。团队组织了工作坊并建立了自己的git仓库。
如何付诸实践：
建立一个全公司的展示与分享频道。给员工一个公开的地方来分享技能、调试技巧和工作流诀窍，这样一个部门的技巧就能重塑另一个部门。
鼓励可被他人复制的写作文档。一份简短的“我做了什么以及如何做的”文档，能将一个人的设置变成团队的模板或技能。
衡量结果，而不是活动
从在Slack早期开始，Jaime就一直在思考如何衡量生产力。“我们想让人们发送更多消息吗？”她说。“也许不是。发送消息可能实际上并不意味着他们从Slack中获得了更多价值。更多消息可能意味着人们找不到他们需要的东西，或者无法第一次就表达清楚他们的意思。”
现在，衡量AI价值的问题看起来非常相似——而对于如此复杂的东西，简单的指标无法胜任。Token使用量告诉你系统在运行，但尽管知道这一点很重要，却不够。
如何付诸实践：
将使用指标视为脉搏检查，而不是价值证明。活动告诉你采用正在发生，而不是它正在起作用。
准备好运用你自己的判断。没有干净的方法来证明人们如何使用这些工具会带来更好的业务结果。正如Jaime所说，将两者联系起来仍然需要“大量信念的飞跃”，没有任何仪表盘或使用统计数据能为你证明这一点。
一起改变工作方式
Jaime给那些试图实施人机协作团队的组织最大的一条建议是重新构想每一个工作流程：“我们将不得不弄清楚如何改变我们工作的方式，而不仅仅是以更快的速度做更多同类工作。而那将是一项团队运动。”
她给构建高效人机协作团队最大的建议是什么？尽早开始，但从小处着手。带一群人进入一个有Claude的共享频道，给他们同样的资源，让他们工作。如果Slack的经验有指导意义，他们构建的东西会自行传播。