@businessbarista聊原生AI公司的30个核心特征

原生AI企业的30个特征：

1) 全业务按职能划分的流程蓝图。

2) 组织内所有人都在使用日常驱动框架，比如Grok Bot、Claude Cowork、ChatGPT at Work。

3) 集中式智能层，将结构化和非结构化数据、文档以及业务逻辑聚合到单一可信数据源，支持查询，并且可在此之上开展智能体工作。

4) 通过OpenRouter、Ramp等进行模型路由，在全企业范围内优化单次成功任务的成本。

5) 将上下文视为代码，确保架构文档和规范保持更新，同时支持充分的前期规划。

6) 愿意每三个月抛弃已建成的一切，重新构想所有工作流程。

7) 通过「技能分发系统」管理智能体行为，优化token效率，确保开发者在整个工作流中触发一致的技能。

8) 将技术实现与高层需求规范分离，让非技术员工能够以智能体可利用的格式贡献内容，用以生成技术实现计划。

9) 核心软件指标是「每个合入PR的成本」，重点通过提升token效率来降低这类成本。

10) 自动化的原生智能体开发系统，由大量AI编码智能体处理规划、编写、测试、评审和发布代码，人类只负责定义意图和验收标准。

11) 用算力更高的大模型做 heavy 规划，用更便宜更快的模型执行。

12) 智能体框架利用CLI工具解析markdown文件内的元数据，遍历依赖关系，让智能体可以精细控制输入token的使用。

13) 财务部门持续运行会计（记账）流程，以高得多的频率重新定义/重置预测。

14) 全组织底层系统嵌入财务模型，辅助推理决策。

15) 平民开发者软件开发生命周期，非技术员工可以将方案从想法落地到生产环境，内置治理、权限、版本控制和软件开发规范。

16) 闭环、自优化的非工程工作流，可根据外部性能指标或内部评估从过往运行中学习。

17) AI投资回报框架，包含实验阶段、扩量阶段和优化阶段，投资分为三类：基础设施、创新、效率。

18) 付费营销活动利用智能体群发布数千条创意素材测试，之后再给人类生成的广告增加投放预算。

19) AEO/SEO引擎，每周审计、重写、（理想情况下）生成SEO/AEO优化的博客，然后评估效果。

20) 用AI对抗AI的原生智能体网络安全方案。

21) 结合强化学习环境与第一方数据，在需要以合理成本获得SOTA性能的高吞吐量流程上微调开源模型。

22) 人类的触觉和判断仅保留给起点和终点 o