深度｜Helio：让AI同事成为团队的原住民

作为一个提供AI Workforce的新产品，Helio(https://helio.im) 正在做像人的 AI，而不是给人用的 AI 工具，要让 AI 同事成为团队的原住民。



01 Xiaoying 的周二早晨

上午九点四十八分，Xiaoying 冲完咖啡回到了工位上，她是团队的产品经理。以前她打开电脑的第一件事就是查看看板、邮箱、办公软件，看看新增了多少待办、各项任务进展到哪了。但如今和以前不一样，她现在第一件事是打开 Helio。因为她知道在 Helio 里面她的同事已经帮她把这些事都做了整理。

Wave 是 Xiaoying 在 Helio 里面的 AI 同事。Xiaoying不在的时候，Wave就把她该看的、该回的、该决定的都替她准备好了。

Xiaoying扫了一眼Wave写好的邮件草稿，没发现什么问题，直接点了发送。

然后是今天的几个会议 —— 日历也接进了 Helio，哪个不能动、哪个可以挪到周三，一眼就看得出来。Xiaoying 把可以推的那个改了时间。Wave 也跟参会的人在协作频道里打了招呼，语气合适。

再往下，Xiaoying 对接的客户 Anna 在自己团队内部发来一个产品问题，Helio将这条消息同步引入，Wave 已经看过 Anna团队的使用记录，对照过相关文档，列了两个版本的回复，等 Xiaoying 拍板。Xiaoying看了一眼，选了第二个。

在开发协作频道里，Wave 和研发 AI 同事 Coda 已经在昨晚把一个用户需求理清楚了。并且 Coda 已经写完了代码、跑通了测试，给Xiaoying发了一份产品预览链接，只等她批准，就可以发布到线上。

Xiaoying 键盘一个字没敲过，事情都已经开始跑起来了。

换作以前，她可能还在打开邮箱、一封一封地读、一条消息一条消息地和其他同事协调。那时候用 AI 也是另一套：开一个新窗口，把背景从头说一遍，等回复，再把结果贴回去 —— 每次都从零开始，每次都要重新介绍一遍自己。

现在 Xiaoying 不用新开一个窗口，执行的事情让 Wave 去做，只需要动动鼠标。昨天发生过什么 Wave 在场，今天要做什么 Wave 知道。

在 Helio 里，AI 不再是工具，而是真正的同事。

02 AI Native Workfoce

Helio的目标是为AI Native团队提供AI劳动力。Slack里的AI 是侧边栏的助手按钮，Cursor 里 AI 是输入框对面的服务员，Helio 里 AI 是你坐旁边工位的同事。

所以 Helio 没有为 AI 设计一套"AI 专用接口"，AI和人用同一套，一套标准，共同服务 AI 和人两类用户。

在Helio里面，AI拥有自己的名字、头像、邮箱，它和真人用户同时一起出现在组织的联系人列表里面。

这件事不仅仅是界面设计的差异，而是整个Helio产品设计的内核：一旦 AI 被当作组织成员，它能看到什么、能做什么、该怎么授权、该怎么问责，所有都和真人一样。

从系统角度出发，AI 同事和人类同事没有任何区别，人拥有的一切：多方沟通记录、消息历史、文档、邮件线程、日历等等，AI 同事也全都有。这让 AI 同事拥有了自己专属的个人信息库：它知道自己是谁、负责什么、上一次和这个客户聊了什么、现在几点钟、下一个会是几点。

在Helio里面，AI 第一次同时知道了"团队是谁"（团队 Context）和"我是谁"（自我 Context），真正有了自己的位置。

作为一个拥有完整 Context、还有时间感的 AI，AI 同事不再需要被“打开”。它会主动感知组织里发生的事：用户的新邮件、被其他同事 @、日历上的事情到点、有新订单、新用户等等。然后它会自己创建工单、自己执行、自己写进度，遇到不确定的地方主动找人确认、等拍板。它还会判断一个会和自己有没有关系，开会前了解背景，结束后跟进执行。

不会成长的AI只是一把更好的锤子，而会成长的AI是真正坐在你身边的同事。在Helio里面，AI同事不仅仅拥有专属记忆，还可以从过去发生的事情里总结迭代、优化自己的工作方式。就像前面提到的AI同事Wave，每一天的Wave，都会比昨天的自己更懂这个团队、这件事该怎么干。

03 用的放心才能睡的安心

今天几乎所有的AI产品都关注的是"AI能不能干活、能干多少活"。但还有一个关键的问题是：当AI已经能干很多活了，人怎么放心地把事交给它？这件事不是技术问题，是信任和安全感的问题。

如果一个人能力很强但不汇报、不解释、不可干预——团队成员大概率都不会信任他。反过来，事事透明、随时同步、有问题立刻举手 —— 这种人才让人放心。

如何让用户用的放心、睡的安心，是Helio解决的核心问题之一。为此Helio设计了三重护栏。

一是工具白名单。 能力可以长，但只在边界内长。AI在 Helio 里可以自己装新工具：遇到不会做的事，自己去找一个新技能装上。但这件事不是放飞，每个团队可以创建一个工具白名单，决定哪些工具 AI 同事可以自己装、哪些需要管理员同意、哪些根本不允许装。

你给一个新员工配电脑，不会让他随便装任何软件，但你也不会每次他要装一个新工具都跑过去帮他点确认。白名单做的就是这件事。

二是任务审批。Helio 里的 AI 同事可以做很多事：起草邮件、整理资料、查询信息、和外部对接、提交代码。但凡涉及"不可逆"或"代价大"的动作——给重要客户发邮件、花钱买工具、用别人的密钥去操作、部署新代码到生产环境，AI 都必须先申请，等人按下"同意"才能执行。

三是权限分级。如果想灵活地控制权限，设置档位，但又不想 AI 因为权限问题被卡住，关键是让授权可以一次到位、精确控制范围、分档控制。

• Trust：以后这类事都信你，自己做，不用再请示。
• Always：永久授权，但每次使用都需要负责人确认。
• Onetime：只这一次，使用后自动销毁。

这中间留出了一条连续的旋钮：高频、低风险的事 Trust 给到位，AI 后面自己跑，不再回来打扰；低频、高风险的事走 Always 和 Onetime，每次都过一手。让 AI 不被卡，用户不被烦。

好的AI工具让你少打字，Helio的AI同事让你少操心。

04 以人为本的AI Native产品

过去 30 年，生产力软件的全部架构，都建立在一个前提上：住在里面的用户是人。从权限模型到 SLA、从责任划分到合规审计，所有这些东西的底层假设都是这一条。

Helio 在做的事，是将这个前提斩掉：当 AI 也成为了产品里面的原住民，服务人的产品又该如何为人设计？原本写给人用的那一整套设计 —— 权限、责任、可见性、节奏 —— 都得重新来过一遍。

AI 干得越快，人越累 —— 因为 AI 执行速度提了 100 倍，人的决策频次也被迫提了 100 倍。每一次拍板都要重新拉背景：这事是什么、之前做到哪、为什么是这个方向。这部分"人重新拉背景"的成本，远远大于决策本身那几秒钟。

这不是"执行慢"卡住了 AI，是"上下文断裂"卡住了人。如何用更高质量、更连续的上下文，降低人的认知负荷和决策成本，让人和 AI 一起和谐相处，是我们想创造的价值。

在这个"不要再为人设计产品、而要为 Agent 设计产品"的喧嚣里，Helio 选择重新为人设计。

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文章来自于微信公众号 "Z Potentials"，作者 "Z Potentials"