319
4「章鱼 AI」想做的事其实很简单：把我们在一线做 AI Native 转型时，真实遇到的问题、踩过的坑，还有那些还没想明白的事，摊开来跟你聊。不端着，也不说教——就是把这些「第一现场」分享给你。
第一期，我们想先从自己讲起。过去三年，我们一边做产品，一边把自己这家公司一点点改造成了「AI 原生组织」：从一个接了近 200 款模型、全员随手就能用的对话框，到能自己取数、自己干活的 Agent，再到今天内部跑着 4000 多个 Agent 的协作网络。
但这条路走得并不顺。中间我们撞过不少墙——工作流为什么越搭越死？为什么一过 300 人，光靠发号施令就推不动了？单点上把效率提了十倍，为什么整个组织反而没快多少？
这一期，AI Native 组织实验室的负责人黄楠，把这三年的路、踩过的坑和一点还算管用的心得，原原本本讲一遍。如果你也在琢磨怎么让 AI 在自己的团队里真正落地，希望这些第一手的经历，能帮你少踩几个我们已经踩过的坑。
────────────────────
【你将听到】
开场 · 我们是谁、为什么做这档播客
🎙 「章鱼 AI」是什么？我们想聊点什么
🎙 我们是谁：AI Native 组织实验室的 Sophie 和黄楠
AI Native 1.0：一切从一个对话框开始
🎙 起点 2022：从 ChatGPT 到内部产品「小明助理」
🎙 一个好用的对话框，背后接入了近 200 款模型
🎙 光有工具没人用：靠培训和比赛，把采用率从 5% 拉到 60%
🎙 撞上的第一堵墙：传 Excel、写死的工作流，为什么行不通？
AI Native 2.0：让 Agent 自己取数、自己长出技能
🎙 Agent 产品 DeepMiner 登场：和 Manus 有什么不同？
🎙 实战：给社媒洞察数据库开发 40+ 个 MCP 工具
🎙 把散在各人脑子里的 know-how，沉淀成「技能(Skill)」
🎙 300 人是道坎：为什么光发号施令推不动 AI 落地？
🎙 借鉴 AlphaZero：不教 AI 怎么做，让它自己「探索」出 Skill
🎙 Skill 是怎么炼成的：给题目 + 标准答案，迭代到 95% 相似度
AI Native 3.0：搭一张「为 AI 而生」的协作网络
🎙 多智能体协作平台 Octo，是怎么冒出来的想法？
🎙 真正的时间黑洞：协作是一张网，开会 = 同步 context
🎙 把 AI 当「平等同事」：开放权限、一键招聘、专家模板
🎙 4000+ Agent 之下，数据安全和权限怎么保证？
AI 的边界，和人不可替代的价值
🎙 三年下来，AI 的能力边界到底画在哪？
🎙 判断力、现场感、直觉：为什么这些还得靠人？
如果你也想在公司里做AI Native尝试
🎙 第一步：别急着上工具，先做全员培训、把认知拉齐
🎙 单点提效 vs 全员一起上，到底怎么选？
🎙 成本扛不住怎么办？投入产出比（留到下期细聊）
────────────────────
想和更多正在做 AI Native 转型的人聊聊？我们攒了一个「章鱼 AI」听友交流群——在这里，你可以和更多正在推动 AI Native 转型的人（从企业老板、管理者，到各行各业的一线实践者）交换踩坑经验，聊聊不同组织把 AI 真正用起来的做法，也能第一时间收到我们的新节目和线下活动消息。
📷 扫描图片下方的二维码，加入交流群，一起待在这个「第一现场」。
────────────────────
—— 本期制作 ——
主持 ｜ Sophie
对谈嘉宾 ｜ 黄楠
剪辑 · 后期 · 运营 ｜ Sophie和她的AI
出品 ｜ 明略科技 · AI Native 组织实验室
🎧 欢迎在评论区跟我们聊聊，我们下期见。
