#任务分配

1周前

Paperclip 这个项目认真解决一件更现实的问题：当你手里不止一个 Agent 的时候，怎么管。它不是把 Agent 当聊天机器人来对待，而是真的往“公司管理”那个方向去设计。可以给 Agent 设上下级、设任务继承关系、设预算上限，甚至还能审批、终止、审计。官方把人类叫董事会，这个说法听起来有点土，但我觉得反而挺准确的。它传递的是一种很明确的思路：AI 不是来陪你聊天的，而是要作为一种可管理的劳动力进入工作流。可能很多人现在还停留在“多装几个 Agent、多接几个工具、多开几个窗口”这个阶段，但真正跑起来以后，你会发现，缺的不是更多员工，而是管理系统。 Paperclip 更像后方管理系统，负责组织、预算、权限、流程和协作。 OpenClaw 能直接下场干活，碰文件、跑命令、调设备、做执行，所以它偏执行，Paperclip就偏经营。两个方向其实不是替代关系，而是很可能会慢慢长成一套完整体系。

#Agent管理 #AI公司管理 #任务分配 #预算控制 #AI与人类协作

1周前

让 AI 好好干活儿，把事情做好，一句话扔给它显然是不够的。一句话来，一句话去，会让 AI 陷入到细节。陪伴式地结对编程，对人的消耗也特别大。最高效的方式是，将任务分成两个阶段，第一阶段打磨框架，第二阶段做精细化调优。前者需要人类想清楚事情的目标，以及产品服务的供给方式，给 AI 做好任务规划，让它可以大把大把吃 token；后者需要对 AI 执行结果做编排和重构，更多是为了对齐人类目标和 AI 理解之间的偏差。因此，对 AI 的管理，需要两块能力，一是需求管理能力，包含了对需求的分门别类、需求的拆解和细化、需求的优先级打标管理等，这是传统 PM/TL/PD 常干的事儿；二是让 AI 并行工作的能力，这会涉及到 AI 之间的合作与协同，AI 之间需要分派指令、执行任务、回馈结果，也需要经常性地解决冲突。当每个人都配备多个 AI Agent 的时候，如何管理 AI 会是一门新的学问，德鲁克老爷子提出的很多思想，在 AI 时代又需要进化啦😄

#AI #任务分配 #编程 #人机交互 #框架设计

4个月前

带十几个人做一个项目经常要发布任务不同人有不同的反应 1️⃣ 默默看完，记下重要的时间和需要做什么，完成后报备 2️⃣ 对着描述很清晰的文档，提问什么时候，需要做什么，不得不再跟他说明一次 3️⃣ 抱怨 4️⃣ 不说话，几天后，“什么时候发的通知？” 5️⃣ 未经沟通，自作聪明的修改任务步骤，先斩后奏

#项目管理 #任务分配 #沟通问题 #执行力差 #团队协作