北京
出品 | 《態度》欄目
作者 | 袁寧
編輯 | 丁廣勝
“當AI將個體效率推向極致，組織整體反而可能陷入‘個體越強，系統越堵’的陷阱”當越來越多公司把 AI 當作個人“提效工具”時，出門問問李志飛開始反思組織會不會因此失靈。
這是一個看上去有些反常識的判斷：AI越強，組織未必越高效。相反，當超級個體不斷涌現，企業反而可能陷入另一種更隱蔽的擁堵：每個人都在加速，系統卻沒有變快；每個人都更能干，協作卻變得更脆弱。李志飛把它概括為一種新的組織危機，而出門問問這次想回答的，也正是這個問題：當AI開始重寫生產力，企業究竟該怎么重寫自己。
4月21日，出門問問發布企業級AI原生協作平臺 CodeBanana，并同步推出《超級組織》。在李志飛的表述里，這不是一次普通的產品上新，也不只是一本講AI轉型的方法論新書，而是一次對企業組織底層邏輯的直接追問：如果舊的協作結構承載不了新的智能生產力，那么企業要升級的，就不只是工具，而是“組織操作系統”本身。
從這個角度看，CodeBanana并不想做又一個AI助手，或者又一個協同軟件。它試圖切入的，是今天大量企業正在遭遇、但尚未被清晰命名的斷裂帶：一邊是越來越強的超級個體工具，另一邊是依然遲緩、割裂、依賴人肉傳遞的組織協作機制。個體效率被推到極致之后，組織效率為何反而可能成為瓶頸？圍繞這個問題，出門問問試圖給出自己的答案。
在發布會之后，我們也和出門問問創始人、CEO李志飛聊了聊。以下是對話內容。
提問： 目前AI token成本已占15%，未來這個比例肯定會越來越高，AI與人力投入的產出如何評估？
李志飛： 我們現在沒有精打細算地去評估它，從總體感覺來說肯定是劃得來的。比如我們的產出可能是以前的三四倍，但確實有很多Token在浪費的。比如我們有一個客服，處理一封郵件可能花了50美金——他可能用了不必要的貴模型，或者沒有把經驗封裝成Skill重復使用。這種東西，未來在我們系統里邊都會去關注。
提問： 超級組織模式下，人類員工的核心價值被重新定義，主要體現在哪些能力方面？公司在人才招聘、培養、考核上有哪些適配調整？
李志飛： 最核心的第一點是“全棧能力”。以研發為例，以前分得很細——前端、后端、iOS、Android……但現在我們的工程師基本上可以一個人做前端后端甚至算法。產品經理今天分享的那些非研發人員，基本上都具備全棧能力，可以做一些簡單研發。全棧是第一要素，其次是跟AI協作的能力，以及心態——你得真的相信AI，愿意去跟AI死磕，而不是總去找AI的不行之處。
提問： 推行“AI參加每場會議”，要求員工全部使用Agent，推行過程中遇到的最大阻力是什么？
李志飛： 剛開始肯定有阻力，我們最早用飛書，那時會議錄音不是默認打開的。后來我在系統里配置打開，包括我自己的會議全部默認有錄音。那時有些人可能就不在群里開會了，我就會問：你沒事情要做嗎？為什么沒開會？但今天已經反過來了——現在所有人第一反應，哪怕兩個人坐在一起，也會把會議記錄打開。因為大家已經習慣了會議記錄之后AI直接編程干活，如果把這個關掉，很多人會罵我。這就是一個習慣的建立過程。
提問： CodeBanana是一個權限更大的飛書式協作軟件，還是一個完全AI native的組織協作軟件？
李志飛： 一定要定義的話，肯定是后者。飛書里，企業開會、同步、討論，但Coding、設計師的工作等都分散在其他工具里。我們這個系統是溝通與執行合二為一——今天的演示里，沒有用任何第三方工具，直接完成了整個演唱會網站的Demo。飛書里目前沒有這些功能——Skill、Cron job、Agent、文件系統……我們是為Agent而設計的協作系統，不是飛書那種以消息推送為主的系統。
提問： 企業后臺有大量項目并發時，如何防止Agent之間重復工作、越權？Agent的工程駕馭上是怎么做的？
李志飛： 這個問題還在不斷完善中。首先有權限限制，別人在用你是不能同時用的。你更關心的可能是“我要一直等”的問題——我們未來會去解決排隊通知機制。另一個維度是設計層面：你要開發一個產品，到底要建幾個項目？如果A、B、C任務不會并行，就把它們放在一個項目里；如果要并行，就拆成三個項目。這需要CEO、產品經理在設計時思考清楚串并行關系。未來我們會讓系統自己給出建議——你告訴它你有哪些人、怎么工作，它來告訴你應該建幾個群、誰在里邊。
提問： Skill Market是整個組織可以共享的嗎？跨項目的上下文、資產是否可以共享？
李志飛： Skill Market是跨組織共享的，A組織可以給B組織用。但項目之間是獨立的文件空間，項目之間不能直接互相訪問——這和Cursor、ClaudeCode那種單人工具不同，我們有嚴格的權限隔離。跨項目的關聯，可以通過A2A（Agent to Agent）方式解決：如果你需要公共知識庫，就建一個公共知識庫項目，然后把它拉進其他群，通過Agent互調的方式完成。
提問： 可以對Agent進行人格化定制嗎？還是有統一的工程限制？
李志飛： 隨便定制。Agent有幾個核心文件——Identity、Memory等，這些文件你都可以改，每個項目可以單獨配置，只要你有權限。
提問： 發布會定義叫“超級組織”，說明對人力組織結構有非常高的戰略性重視，這個轉化到具體財務貢獻上，您有期待嗎？
李志飛： 成本肯定是大幅度下降的。今天我們花了80%精力做CodeBanana這個產品，目前有幾十個企業在試用，我們希望未來這些產品能帶來更多營收，而且營收質量可以更高。
提問： 您工程師出身，管理是一定程度的短板，現在到這個節點，反而以短板結合工程師長板做了這套新的組織平臺，有什么穿越上的感悟？
李志飛： 我不否認我的問題。管理一個大規模人力組織，我確實不擅長——去年參觀了幾十家企業，一方面羨慕他們，另一方面也不想做他們。比如很多同學做連鎖，買1萬家門店，那種工作打死我也干不了，性格上就不適合。所以我一直在尋找拯救我的方式，今天做的這個產品，也許是能拯救我的方式。
提問： 超級組織的重構，有沒有新的考核體系與之匹配？另外組織過于扁平后，員工晉升通道難打開，會催生什么樣的激勵機制？
李志飛： 我們有一些量化的定義——AI可以自動判斷，比如你這個工程師是不是真正“全棧”，AI很清楚地知道你做的事情是不是某一個很小的范圍。AI來管理組織、評價員工，肯定遠超我們的HR或我自己對很多人的了解，因為他能看到你的代碼提交、產品發布進度等所有數據。關于晉升和激勵，我不否認，這在接下來肯定是一個巨大的社會問題。但同時也會衍生出大量新機會，比如研發本身的需求可能比以前大10倍。
提問： 超級組織干掉的是中層嗎？中層在這里有沒有可以迭代的機會？
李志飛： 干掉的不是中層，而是只干以前中層那些活的人。中層素質很好——聰明、愿意干活，他們完全可以進化成超級個體。只是以前的中層大部分時間都在做溝通管理的工作，沒有一線執行能力。未來中層需要一方面有一線執行能力，一方面有更高層的戰略、產品、用戶思維。不能說干掉某一類人，而是干掉那些只干那類工作的人。
提問： 出門問問現在是不是更像一家軟件公司？
李志飛： 內核肯定是一家軟件AI公司，但商業模式可以是硬件。比如我們有錄音設備、錄音耳機，只不過我們和競品比拼的是里邊Agent的能力。硬件是載體，AI能力是差異化。
提問： 飛書、釘釘、Notion都在做AI集成，相對這些競品，CodeBanana的優勢在哪里？
李志飛： 第一，那些公司本身就不是AI native的公司。飛書幾千人干這件事，他們自己的組織方式就不是今天說的這種工作流——全棧、多人與Agent協作、所有聊天都有Agent參與。第二，我們面臨的市場不一樣。飛書、釘釘面對的是企業協作管理市場；我們做的是協作管理加執行，面對的是整個勞動力市場的Token成本——中國8000萬知識工作者，工資的15%是Token，這是完全不同量級的市場，可能是以前的100倍、1000倍。
提問： 在您的觀測下，未來一個有AI參與的Workspace里，企業的工作流會發生哪些根本性的轉變？哪個環節效率提升最明顯？
李志飛： 工作流最大的變化就是從“線性”變成“圓形”。以前軟件研發是線性的：產品經理調研→設計→前端→后端→聯調→測試→上線，可能兩個月。今天在我們這里，可能只有兩個人在一個群里，沒有那么多工種，直接出系統——你們今天演示里就沒有看到PRD、沒有看到設計師，就直接上線了。從線性工作流變成圓形工作流，配對的人非常少，全棧，組織架構極扁平，都在指揮Agent干活。對于我們來說，研發成本高，所以研發方向的投入產出比提升最明顯。
提問： 出門問問內部從原來的工作模式，進化到有Agent協作的超級組織狀態，目前進入到什么階段了？
李志飛： 去年10月在研發里開始做，到去年年底研發基本變成了我說的這種形式。最近又推了三四個月的非研發，10個里面大概有3個達到了所謂超級個體的標準——市場人員能做Dashboard、能爬數據、能自己搭系統；我們銷售自己搭了一個CRM。組織用AI的階段大概分三類：聊天（ChatGPT階段）、AI干活（Coding Agent階段）、AI是整個Organizer（驅動整個公司的項目經理）。我們現在處于第二到第三之間。
提問： 如何看待“一人公司”這種組織形式？它和超級組織沖突嗎？
李志飛： 一人公司就是超級個體。如果在組織形態下，它是有沖突的——權限管理、工作習慣都跟組織沖突。任何嚴肅的商業體，一人公司肯定會有成功的，但絕大部分不會成功。因為你改變的只是研發效率，但商業化是非常復雜的系統工程。你自己做的東西一個人用很爽，但一旦要給別人用，對方會挑出100個毛病，你就要照顧更多用戶的需求。一旦到組織范疇，哪怕兩個人需要協作，就完全不一樣了——這是為什么我們探索的是超級組織而不是超級個體。
提問： 今年在CodeBanana這條產品線上，目標是什么？
李志飛： 今年上半年，能不能找到100個企業跟我們一起迭代。現在通過小規模的CEO朋友圈在聊，所有CEO都很焦慮、都想嘗試，轉化率很高。但100個里面，能留存下來的可能不到一半——這不僅需要CEO有決心，還需要他足夠堅定，有耐心真正推下去。我們就是不停地吸引新企業進來。
提問： 100個企業，有沒有篩選標準？什么樣的企業可以加入？
李志飛： 目前都是我的朋友——某種程度上是信任，他們相信我。第二，并不是所有企業都適合。CEO和員工得把常規AI應用用得很得心應手。另外要是知識型企業，心態要愿意學習、愿意嘗試。還有一點很重要：CEO要是“獨裁者”，足夠堅定。推行組織變革，CEO必須有這個決心和執行力。
提問： 感覺你們的模式有點像美股Block公司裁員40%后股價大漲，是否也在效仿？研發和非研發占比是多少？
李志飛： 不是效仿，也不是為了資本市場。我信這個東西，我希望我的組織變成這樣——這是非常純粹的出發點和目標。研發占整個公司的比例肯定是在下降的：一是有了工具后研發效率大幅提升，二是非研發也有了研發能力。這是一個趨勢。
提問： 您還經常去美國硅谷嗎？國內外AI應用卷的方向有什么不同？
李志飛： 最近兩個月沒去。應用層面，無論企業應用還是ToC應用，我覺得中國肯定會超越美國。ToC，移動互聯網時代中國就已經碾壓美國了。企業應用目前美國遠超中國——美國企業有付費習慣。但未來會變，中國企業家那種對AI的饑渴和決心，肯定遠超美國。我發了一個朋友圈放二維碼，當天就有接近300個CEO掃碼，當天晚上的分享100多個CEO在線聽。中國企業家這么卷，一定能做出很好的企業應用。
提問： CodeBanana的商業模式上，考慮按量計費、按效果、還是按利潤分成？
李志飛： 現在很簡單：坐席費加Token費。比如10個人，每個月有一個固定的坐席費，里面有基礎Token用量，超出部分再單獨買Token費——跟Cursor等產品類似。還沒考慮按效果付費。
提問： 企業客戶最關注哪些核心訴求？他們用什么ROI指標來考量？
李志飛： 比較激進的企業現在愁的是：第一，員工不用——哪怕免費給員工用，可能還有10%～20%的人就是不用，沒有好奇心。所以很多企業最大的問題是先把它用起來，第二步才是有產出，第三步才是降本增效。現在大量企業根本就沒用起來——有些美國很知名的科技大廠不允許AI生成代碼，有些中國大廠用AI被扣績效。
提問： 如何說服企業把命交給你？涉及核心業務和數據，他們會有什么顧慮？
李志飛： 我的漏斗模型：飯局里花5分鐘講超級組織理念，所有CEO都愿意聽，第一反應就是“我能不能試”，理念→試用的轉化率接近100%。但試用后能真正用起來的，可能就降到50%——要么CEO自己不用，要么下面指派的人覺得“為什么不用Cursor？”。能留存下來的再打折。所以我們現在還沒糾結到數據安全那個層面，大家卡在最前面的如何讓人真正用起來的階段。
提問： 企業客戶從原有協同辦公軟件遷移到CodeBanana，路徑是什么？什么點最能打動他們？已有客戶畫像是什么？
李志飛： 并不是說要全部遷移過來，我們不跟飛書競爭——我們的市場是任務執行，是勞動力市場，不是純粹的協作市場。我們跟飛書是打通的，消息可以發到飛書，也可以讀飛書文檔。客戶畫像：一部分是我的CEO朋友們（信任基礎）；另一部分是對AI轉型極度饑渴、CEO自己對AI有認知、員工素質比較高——這幾點缺一不可。
提問： 戰略定位是什么？利潤空間有多大？技術門檻在哪里？（外行會覺得就是模型套了個殼）
李志飛： 首先CodeBanana幫助我整個組織轉型成超級組織，不管做什么業務，這個方式得先進。商業化有兩種可能性：一是平臺化——和有共同信仰的企業一起進化，這本身可以商業化，研發成本遠低于以前，在Token里抽比例就挺好。第二種可能性是到后面變成完全自動化的組織，我可以直接做端到端的業務——以前我沒法做，因為管理難度和投入太大，但完全自動化之后，我可以做的事情就更有想象空間了。
提問： 通過CodeBanana，出門問問取代了哪些企業軟件？哪些傳統軟件現在沒用了？
李志飛： 絕大部分傳統企業管理軟件——那些只給你做界面、搞得極復雜的，都不需要了。比如我們有個通訊錄導入，以前要復雜的UI交互，現在直接用AI把通訊錄轉成我們能接受的格式，完全不需要界面。包括飛書多維表格，我們也慢慢不用了——因為AI生成數據或者自己爬API都很簡單，以前他們爬不了API才需要那些工具。
提問： 研發成本降低了多少？未來會降到什么程度？
李志飛： 去年我們主要優化成本，現在的目標已經變了——不是優化成本，而是真正產生商業價值。我現在更多是想換一些更適合我們這種組織的人進來，而不是純粹裁員降本。
提問： CodeBanana普及后，下一階段對員工要求的核心能力是什么？
李志飛： 三個階段：第一階段是Copilot時代，人用腦力寫具體程序；現在是第二階段，人更多做判斷、選擇、下指令、把意圖講清楚；未來第三階段，最重要的是“系統設計者”——能夠設計整套自動化系統，而不是某一個具體功能。比如我作為CEO能不能設計一套完全自動化的研發系統，讓AI在這個循環里自動運轉，我只是偶爾做選擇、做決定。這種系統設計能力會比執行具體任務重要得多。
提問： 整個社會的就業結構會怎么變？被AI指揮的人是否還有價值？
李志飛： 這個問題很恐怖，很可怕。公司里有兩類人：被AI指揮的，和指揮AI的。今天有些人真的沒有能力去指揮AI。但被AI指揮并不代表沒價值——就像美團外賣員，他是被美團系統指揮的，但并不代表他低級、沒價值。以前知識類工種沒有這種系統來管他們，所以工程師可以摸魚、不回消息還拿高工資。某種程度上，我認為AI系統其實會導致一個更加公平的社會——能力和產出會更準確地被評估和回報。
本文來源：態℃
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