这是我们关于构建人机协作团队系列的第二篇文章。第一篇分享了Anthropic在构建多智能体团队方面的经验，而本文则介绍了一个早在AI兴起之前就开始思考人机协作的公司的最佳实践。

Jaime Delanghe于2017年加入Slack，负责搜索和机器学习，致力于将职场对话转化为机构知识。作为现任产品总监，她始终认为，要实现这一目标，员工需要在公开的频道中工作，让任何公司成员都能阅读和搜索对话、决策和工作进展。在她最近的文章《工作即对话》中，她同样强调了对智能体的观点：围绕工作的对话是智能体发挥作用的上下文，只有这样，才能真正实现将零散知识转化为生产力的长期目标。

为了了解Slack的实际做法，我们采访了Jaime，探讨她在构建高效人机团队和推广新工作方式方面的经验。

将对话历史视为知识库

多年来，职场对话作为人们协作“副产品”的承诺——能够累积成组织知识——一直未能实现。

“我手头有很多Slack早期的研究论文，显示对话实际上并不会转化为知识，”Jaime说，“你希望它能，但实际上只是大量信息堆积在那里，人们仍然需要重复自己说过的话。”

理解这些信息对人类来说几乎不可能，而现在这正是智能体的职责。

实践建议

  • 默认使用公开频道：智能体只能学习它们能看到的内容。私信或私有线程中的决策对它们来说是不可见的，也就无法为组织所用。
  • 让智能体解释推理过程，而非仅仅记录结果：不要只问“决定了什么”，而是让智能体重构“为什么做出这个决定”，以及背景如何变化。
  • 扩大信息覆盖面：Slack和Claude等工具将会议、邮件、日历和文档库连接起来，连接的上下文越多，团队重复劳动越少。

明确人机任务交接时机

人机团队的核心节奏是任务的循环交接。Slack中由Claude驱动的智能体负责生产性工作——起草、总结、监控、准备——然后将结果交给人类。人类进行审核、决策和调整，再将工作交回智能体执行下一步。

Jaime的周一早晨就是一个典型例子。

“周一早上，我刚收到智能体为我准备的每日简报，”她说。

等待她审核的还有上周产品研讨会的总结及重点升级事项、网络上AI发展的报告、当天会议的简报以及她交给智能体重写的一份过时简介。每个循环结束时，人类都会基于智能体的工作进行审核和决策。

实践建议

  • 以智能体准备的简报开始一天工作：总结、升级事项、会议准备和网络综述都是智能体擅长的任务，需人类审核。
  • 将工作锚定在共享频道：所有工作都在共享频道中进行，方便人机共同筛选，人类负责优先级排序。
  • 让轻量级信号可操作：在Jaime的频道中，表情符号反应即可将事项加入列表，智能体随后接手任务。

明确智能体角色分工

面对一群专业的Claude智能体，若仍用一对一聊天机器人的思维模式，可能会感到迷惑。Jaime更倾向于将智能体视为“同事”。

就像人类团队成员有各自的职责，智能体也应有明确的目标和专注领域。“如果智能体的价值是被强制要求的，而不是用户真正理解和感受到的，那么很难记住它的用途。”

实践建议

  • 将常规事务交给通用智能体处理：不要让员工记住各种专用工具，训练智能体处理重复性任务，如提交工单或汇总上周指标。
  • 让价值被感知，而非强制执行：如果用户无法明确说明智能体的用途，可能是时候淘汰它了。

默认共享频道为公开，私密需有明确目的

Slack自成立以来就推荐默认公开频道：“你是在构建共享理解和上下文，为接下来的所有工作打基础。”Jaime说。

她建议除非有特殊原因需要保护信息，否则应保持频道公开。智能体能访问的信息越多，协作效果越好。

开放的上下文会累积——新人可以直接接触历史内容而非空白收件箱，团队成员也不必重复表达。智能体同样受益，这些上下文和工作记忆又反馈给人类。

实践建议

  • 保持日常业务工作公开：将非敏感项目、公告和问答频道设为公开，让智能体同事获取必要知识。
  • 记住智能体阅读的内容与你团队相同：私密频道对智能体来说是盲区，无法提供报告。
  • 以心理安全为界限：真正敏感的内容应受保护，工作退回私信更多是因为人们不愿在工作过程中被看到。员工应有信心在公开环境中完成日常工作，包括草稿和未成形的问题，信任同事会善意回应。开放带来信任，信任又促进开放。

通过展示可能性推动采纳

学习新工作方式最快的途径是观察同事的实践。Jaime在Salesforce见证了员工在名为“How I Slackbot”的全公司频道分享技能、调试技巧和工作流程窍门，该频道拥有数千成员。一个销售流程的技巧甚至能影响工程流程。

在Slack内部，推动产品经理使用Claude“是最自发的事情”。一位产品经理请开发体验负责人帮忙设置，然后写了一个操作流程文档，其他产品经理纷纷效仿。团队组织研讨会，建立自己的代码库。

实践建议

  • 建立全公司展示分享频道：为员工提供一个公开平台，分享技能、调试和工作流程技巧，让一个部门的经验惠及其他部门。
  • 鼓励可复制的文档：简短的“我做了什么，怎么做的”文档能将个人经验转化为团队模板或技能。

关注结果而非活动量

自Slack早期起，Jaime就思考如何衡量生产力。“我们希望员工发更多消息吗？也许不。发更多消息并不意味着他们更有效率，反而可能是找不到所需信息或表达不清。”

如今，衡量AI价值的问题也类似，简单指标难以胜任。令牌使用量只能说明系统在运行，但这远远不够。

实践建议

  • 将使用指标视为健康检查，而非价值证明：活动量说明采用情况，不代表效果。
  • 准备好依赖自身判断：没有简单方法证明工具使用与业务成果直接相关。正如Jaime所说，这仍需“很多信念的跳跃”，没有仪表盘或使用数据能替代。

共同改变工作方式

Jaime对试图实施人机团队的组织的最大建议是重新构想每一个工作流程：“我们必须改变工作方式，而不仅仅是更快地做同样的事。这将是一项团队运动。”

她对构建高效人机团队的最大建议是：尽早开始，但从小处着手。让一群人进入一个与Claude共享的频道，给予相同资源，让他们自由工作。以Slack的经验来看，他们创造的方式会自然传播开来。