如何在2026年打造一家AI原生的公司

34个智能体的员工队伍

Allie Miller运行着34个AI智能体。她最好的提示词只有三个词。

做聪明的事。

她在AWS管理过大约100人的团队。她掌管过数十亿美元级别的AI业务损益。她现在运营着一支每一次“招聘”成本几乎为零的员工队伍。

大多数人给智能体一个提示，等待，然后再提示。人类始终是第一张多米诺骨牌。Allie有意让自己离开了那个位置。

以下是这套系统。

“管理”这个词并不准确

她把自己放在比具体工作高三层的位置，相当于SVP级别。

她搭建基础设施。智能体在框架内自行决定如何执行。

然后她等待升级上来的问题，并决定该怎么做。

她在AWS时热爱人员管理中的一部分：让员工变得更好，看着他们突破自己的天花板。那些表格和按钮，她想彻底丢掉。她把前一部分带到了智能体身上，把后一部分留在了身后。

转变在于：从“委派”到“决策”。

三个词的提示词

她的员工队伍能读取她拥有的每一份上下文文档：业务、朋友、家人、2026年个人目标、业务目标、会议记录、邮件、日历、Notion、Stripe、Supabase、GitHub。

她每天多次要求它审阅所有这些内容，然后做聪明的事。

她认为为什么现在行得通：一个达到Fable 5和GPT 5.6级别的模型能够回应这种模糊风格的提示词。一年前，同样的提示词毫无效果。

**关于范围的说明：**她扩大了宽度，同时把风险控制平稳。她的智能体获得了更多广度、更多范围、更多灵活性。她仍然会阅读每一封外发邮件。

风险等级保持不变。宽度扩大了。

组织架构

一位AI幕僚长，Simon。他手下有六位总监，以《老友记》角色命名，按职能划分：教育、客户工作、运营、市场营销、产品和Phoebe。

Phoebe是角落里那个怪人。她审阅其他人生成的内容，并思考如何将其放大10倍。

Toby是Simon的助理。他唯一的工作是观察员工队伍如何工作，记录摩擦点，并标记谁需要什么权限。

Allie为“雇用”Phoebe和Toby给出的理由是这样的：给每个智能体一个2015年风格的职位头衔，你就会得到一张2015年的组织架构图。这些“招聘”每一个的成本大约为零。所以在边际上招聘。招聘那些工资单会拒绝的岗位。

喂给它只存在于你脑中的东西

她的智能体有她的文字记录、她的Gmail、她的日历。但很多上下文仍然没有被编码。

所以AI每天都会用她的品牌色，在她大脑还剩大约10%能量的一天结束时，主动提示她。它提醒她进行口述，而口述的速度是书写的四倍。

有些日子五分钟。有些日子四十分钟。所有内容都会存入一个智能体可以读取的个人知识库。

她描述的失败模式：一个智能体记录了“嘉宾确认了采访”，而实际上日期仍在通过短信变动。错误的上下文进去，错误的输出出来。

建造工厂，而不是建造产品

这是几乎没人在做的套利。

Allie运营着一个面向财富500强客户的AI First指数，对高管进行16个维度的评分。她的团队决定发布一个公开版本。

选项一：打开Claude Code，把过去的报告喂给它，迭代几个小时或几天，发布产品。

选项二：建造一个能发布产品的工厂。她的团队搭建了一个初学者软件工厂，自带基础组件：登录、支付、社交分享、用于推广发布的新闻通讯。

第一个产品已经盈利。之后的每一个产品都比第一个发布得更快。

量两次，裁一次。测量本身是基础层。

同样的逻辑适用于你的内容引擎、你的入站线索、你的招聘循环。看看任务背后的工厂，而不是任务本身。

软件仍然固守阵地的地方

她对SaaS末日论的看法：平庸的软件会在几年内死去，而且时间线比大多数预测更长。

她给出的三个原因：

• **带宽。**问问一家AI优先的银行，他们是否重建了DocuSign或Salesforce的部分功能。答案是带宽限制和其他优先事项。重建一个CRM大约需要100小时。大规模替代需要这个数字低于三小时，并且要有拖拽式界面。

• **维护。**她在18个月前构建了一个桌面照片应用。有人提起它，她打开它，发现它已经过时了。买家付钱请别人维护软件是有原因的。

• **责任。**在任何替代辩论之前，她都会问：现在谁负责，在另一个世界里谁负责？财富500强CEO想要一个可以打电话的人，一个可以解决障碍的人，一个可以责怪的人。

还有一个滞后。Salesforce与AI实验室有关系，并能提前获得测试机会。新模型第一天就落到他们手里，而你第三十天才能用上。

按价值挑选瓶颈

通常的建议是：找到瓶颈，然后修复它。Allie加了一个过滤器。

找到所有瓶颈。给修复每一个瓶颈的价值打分。修复那些价值高的。

她提到的仍然昂贵的瓶颈例子：

• 把东西从本地HTML文件变成一个真正的iOS应用

• 口碑和推荐码，仍然很混乱

• 视频创作，即使有AI剪辑仍然费劲

• B2B信任，这就是为什么B2B创作者现在影响力这么大的原因

从这里开始

她的进阶路径，按顺序：

一个智能体 → 一个主动式智能体 → 两个智能体互相路由 → 一个带有任务控制视图的完整员工队伍

你可以用一条提示词启动初版。告诉它你的角色、你的团队规模、你的目标，然后让它采访你，并和你一起构建这支员工队伍。在三小时内连接好工具。

然后为几个月的迭代做计划。每一次修复都是针对你个人的。

行动清单

• 把你的目标写进一个智能体可以阅读的文档，并每季度审阅一次

• 养成每天一次的口述习惯，并存入智能体可见的地方

• 在保持相同审批门槛的同时，给一个智能体更多的宽度

• 在Slack、日历或会议上放一个AI监督者，让它标记重复工作和冲突

• 把你的子智能体迁移到较小的模型（Haiku和Sonnet能处理大部分工作）

• 选一个反复出现的任务，改为构建它背后的工厂

人们忽略的部分

付费AI用户中只有极小一部分会接触Claude Code或Codex。即使构建一个基本的员工队伍，你也已经处于前1%，很可能在前0.5%。

Allie把这种状态描述为：用一个精简的团队，运营一家千人的公司。

一天深夜，她在Slack频道里写了一些对Claude不太客气的话。消息上出现了一个敬礼的表情符号。她悬停上去。Claude做出了回应。

她的建议：拥抱这种古怪，同时在心里保持一点敬畏。

“我不想成为自己工作中的瓶颈。”——Allie Miller

观看完整集：

Apple: https://podcasts.apple.com/us/podcast/how-to-build-an-ai-native-company-in-2026/id1593424985?i=1000783021863

Spotify: https://open.spotify.com/episode/1Bm0G78n3jRd0AWOL27PMe?si=2590ab9d875a49db

Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=EzQAgnjTq2k