前IBM AI战略主管靠34个AI agent运营业务

🐋 观鲸笔记：Alli Miller 曾在 IBM 和 AWS 负责 AI 战略，管理过数十亿美元的利润与亏损，现在运营 AI First Index，对财富 500 强企业高管开展评估，考察他们的组织距离原生 AI 组织有多远。她在自己的运营中部署了 34 个智能体。以下是从她的实际实践中提炼出的值得关注的要点。

“管理”这个词本身就错了。Miller 的第一个观点重构了整个讨论：管理你的智能体是一种过时的说法，这种框架还停留在逐一下发任务的阶段。她的日常工作更像一个比具体工作高出三个层级的高管：她搭建基础设施，划定边界，什么能做什么不能做，然后等待问题升级。

她做的区分非常清晰。人员管理有两层：没人喜欢的行政层（文书、审批、日程安排）和真正核心的一层（培养人才、看着他们超出预期）。她希望智能体管理只保留核心的那一层。

三词提示词。Miller 写给她的 AI 员工团队最好的提示词只有三个词：做聪明的事。这个提示有效，是因为它背后有支撑。她的 AI 参谋长 Simon 可以稳定访问她的业务上下文文档、会议记录、邮件、日历、Notion、Stripe、Supabase 和 GitHub。

加载了这些上下文后，模糊的指令就不再模糊了。模型已经知道，对她的具体业务来说，“聪明”指的是什么。一个值得改编的版本是：你有权访问［列出你连接的工具和上下文文档］。今天多看几遍所有这些内容，做聪明的事——任何能推进我实际目标的事，不需要我指定具体任务。你自己判断范围，采取不可逆操作或对外可见操作前，先标记任何问题。

这个做法背后的洞察：她此前的运营一直受限于自己对业务需求的想象力上限。解决办法不是做一张更聪明的任务清单，而是把“发现需要做什么”的责任交给一个拥有足够上下文、能自己发现需求的存在。

她的员工团队是什么样的。Miller 让 Simon 当参谋长，监管六个对应业务职能的总监：教育、客户工作、运营、营销和产品。然后是 Phoebe，她的首席梦想官——这个职位她永远不会雇人来做。Phoebe 唯一的工作就是查看团队产出的所有内容，然后思考如何把它做大十倍。

另一个智能体 Toby 观察其他所有智能体的工作，记录哪里出现了摩擦，哪些智能体缺少他们需要的访问权限。她的核心观点是，警告大家不要把旧的组织架构图直接套用到智能体上。把一个智能体命名为首席营销官，哪怕实际工作更接近工程，就是把 2015 年的旧假设引入一个根本不需要这些假设的系统。

因为智能体的边际人力成本几乎为零，她把招聘一个智能体视作零薪资风险的招聘，这就给 Phoebe 这类永远通不过人类招聘预算讨论的角色留出了空间。

支撑整个系统的日常习惯。Miller 之前一直遇到的缺口不是工具可……（原文到此结束）