AI 员工真正的问题是什么？ 不是能力问题，也不是信任问题， 而是责任问题。 现实中的员工需要为工作的错误买单和负责， 而纯 AI 员工就很难做到这一点， 当 AI 员工犯错了这个责任由谁来承担呢？ 就像完全自动驾驶一样， 当自动驾驶出了交通事故， 是由汽车拥有人承担， 还是汽车公司承担呢？ 只要这个问题无法完全确定， 那么 AI 员工就只能是辅助工具， 就像现在的辅助驾驶一样！ 你们遇到过 AI 员工给你们造成的最大问题是什么呢？ 这个问题最终是由谁来承担的后果呢？

企业级数字员工平台来了！把专家经验变成 24/7 工作的 AI 员工！ AI 从个人聊天助手进化到组织数字员工的时刻，来了。StaffDeck（OpenBMB 出品）是一个专为企业打造的数字员工平台，帮助把个人经验、业务流程（SOP）、决策逻辑，封装成可复用、可治理、可持续进化的 AI 员工。 // 核心能力： • 状态机驱动的 SOP 技能：把自然语言流程变成可执行、可分支、可版本控制的状态机工作流 • 文档结构感知的知识检索：支持按章节、页面、摘要逐步定位原文，实现精准、可追溯的知识调用 • 自治执行 + 人机协同：通过 HTTP/MCP 工具、定时任务自主运行，支持长期记忆、执行轨迹记录和人工接管 • 企业级治理：权限隔离、员工档案、能力成长、发布复用、完整审计追溯 • 开箱即用：支持 OpenAI 兼容模型（无需本地 GPU）、桌面 App（Win/Mac/Linux）+ Web UI、模板市场 // 简单来说：把人走茶凉的专家知识，变成永不离职、持续学习的数字员工。 项目由 ModelBest、NEU-ModelBest 联合实验室、THUNLP、OpenBMB 和 AI9Stars 联合打造，目前已获 519 stars，仍在高速迭代中。 GitHub： 官网： 对正在做企业 AI 落地、知识管理、流程自动化、或者想构建内部 Agent 团队的组织和开发者来说，这是一个极具前瞻性和实用价值的开源平台。

AI、Agent、RWA 都在爆发，但它们其实卡在同一个地方 最近在关注 @primus_labs 项目的时候，我发现过去两年，市场一直在追各种热门叙事，DeFi，后来是 LSD、Restaking，再后来是 RWA、AI Agent、DID、链上信用，现在又变成 Agent Economy、AI 金融、AI 员工……每天都有新名词诞生，感觉不学两个缩写都不好意思打开 X。 这些看起来八竿子打不着的赛道，可能一直在卡同一个 Bug，如何让链下事实变成链上可信事实。 -DeFi 如果想给你更高额度，需要知道你的真实信用。 -RWA 想把现实资产搬上链，需要知道资产真实存在。 -AI Agent 想帮你管理资产，需要知道自己拿到的数据是真的。 问题是，这些最关键的信息，偏偏都不在链上，它们躺在银行数据库里、交易所后台里、企业服务器里、政府系统里，甚至藏在你自己的账户记录里。而区块链有一个特别明显的短板，它非常擅长验证链上的真相，却几乎不知道链下发生了什么。 于是整个行业这些年其实一直像在做同一道题，如果现实世界的数据进不来，那链上世界再透明又有什么意义？ 这也是为什么我开始认真关注 Primus 很多人认识 Primus 是因为 zkTLS，但我越来越觉得，如果只把它定义成一个 zkTLS 项目，有点像把英伟达定义成一家显卡公司，不能说是错的，但是没说到重点。因为它真正解决的问题，其实是数字世界最昂贵的一种资源：信任。 Primus 从 2023 年开始就在做这件事。很多人是最近才开始关注 zkTLS，但实际上 Primus 已经在这个方向深耕了三年多时间。团队不仅是行业最早一批 zkTLS 研究者之一，也是 Ethereum 生态 TLSNotary 的核心代码贡献者，成员大多拥有密码学背景。 在过去几年中，他们完成了 Pre-Seed 和 Seed 轮共计 650 万美元融资。相比融资金额本身，我更关注的一点是：当市场热点从 DeFi 转向 AI、再从 AI 转向 Agent 时，他们始终没有偏离自己的主线——构建可信数据与可信计算基础设施。 这种长期主义，在如今的 Crypto 行业里反而显得越来越稀缺，如果说很多项目是在追 AI 和 Agent 热点，那么 Primus 更像是在做这些热点背后的基础设施。 过去互联网验证信任的方式特别简单粗暴，把数据交出来，工资流水、银行账户、交易记录给我、最好身份证也给我，属于一种“为了证明自己，先把自己扒光”的逻辑。 而其中zkTLS 有点像另一种思路，你不用把答案交出来，只需要证明你答对了。你可以证明自己账户里有超过 10 万美元，但不用公开余额；你可以证明自己符合某种资格，但不用暴露全部身份信息。数据还是你的，验证却完成了。 这件事听起来平平无奇，但如果放到 AI 身上，意义就完全不一样了。因为现在 AI 最大的问题，很多时候根本不是不够聪明，而是它容易一本正经地胡说八道。模型能力提升得越来越快，但可信数据的获取能力却没跟上。 如果一个 Agent 连自己看到的数据是真是假都不知道，那推理能力再强，本质上也是在垃圾堆里淘金。所以我越来越觉得，未来 Agent 的竞争未必是模型大战，而是谁能拿到更可信的数据。 而在这件事上，Primus 做的另一块拼图也很有意思。FHE，全同态加密，名字听起来像密码学教授用来劝退新人的专业术语。但核心逻辑其实非常简单：让数据在加密状态下直接参与计算。 过去的数据世界想计算，就得先解密，想解密，就得暴露数据。所以大家既想用数据赚钱，又怕数据泄露，最后谁都不敢开放。 而 FHE 想做的是：数据不用脱衣服，也能干活。医疗数据可以参与 AI 训练；金融数据可以参与风险评估；企业数据可以参与分析计算，整个过程中原始数据始终保持加密状态。计算完成了，隐私也保住了。 所以这时候再回头看 zkTLS 和 FHE 的组合，就会发现它们像两块刚好拼上的积木。一个负责证明：这份数据是真的；一个负责保证：这份数据不会泄露。前者解决真实性，后者解决隐私性。 而未来无论是 RWA、链上信用、AI Agent，还是去中心化身份，本质上都绕不开这两个问题。毕竟一个 Agent 再聪明，也得先知道自己看到的是事实，一个 RWA 再火，也得先证明资产真的存在，一个信用体系再复杂，也得先验证信用确实成立。说到底，未来最大的竞争可能不是谁拥有最多数据，而是谁拥有最可信的数据。 过去二十年，互联网解决的是信息流动，信息从封闭走向开放。而未来二十年，数字世界真正需要解决的，或许是信任流动。让事实能够被验证，让隐私能够被保护，让数据能够在不暴露自己的情况下创造价值。 如果这个方向成立，那么 Primus 讲的或许从来都不只是一个 zkTLS 的故事。 而是在尝试回答一个更大的问题：当 AI 开始替人工作，当资产开始全面上链，当数字身份成为新的基础设施之后，数字世界，到底该凭什么相信自己看到的一切。 所以谁能够成为数字世界的验证层。谁就有机会成为下一代互联网最底层的基础设施之一。从这个角度看，Primus @primus_labs 的故事或许并不是一个 zkTLS 项目的故事，而是一个关于“数字世界如何建立信任”的故事。(

还在为AI工具安装复杂、隐私泄露、售后无门而头疼？给兄弟们推荐个好AI工具，养龙虾（OpenClaw）不如养骡子（MuleRun）！ MuleRun是全球首个自进化的个人AI，为你打开浏览器就能用的0门槛数字员工。告别排队求安装，只需对话就能驱动它干活——做游戏、搞电商、玩投资、画漫剧，不懂代码照样丝滑驾驭。 骡子完胜龙虾 0门槛上手：龙虾要花钱求人装，骡子打开浏览器就能跑。 物理级安全：龙虾让电脑中毒还收各国警告，骡子给你独立云端虚拟机，数据闭环、隐私不泄露。 售后有保障：龙虾遇事自己扛，骡子内置一键修复+专人售后，问题不过夜。 骡子凭什么越用越强？ 7x24小时在线：你下线关机，骡子在云端继续跑定时任务、监测数据，随时上线无缝衔接。 自进化+共享生态：它学习你的习惯和审美，越用越懂你；还能共享Agent，用的人越多，每个人的小骡越聪明。 主动操心：不只会问答，更能预判你的需求，主动推荐待办、提前加载工具，是真正的“AI员工”。 游戏、电商、投资、漫剧……MuleRun已在多个领域重构工作流。现在加入骡子大使计划，抢先内测，共建生态，把创造AI的权力握回自己手里。 简单两步开跑 Computer：负责一直跑的事（定时、监控）。 Super Agent：负责做完交付的事（生图、做PPT）。 产品链接： 我用骡子搭建的WEB3深度投研助手： #养龙虾不如养骡子#

关于AI应用落地的问题，产业界和投资圈从23见吵到了24年。过去一年多AI的爆发主要还是在算力、大模型等基础设施上，模型也从GPT3.5、到4.0以及马上要推出的4.0，还有前两周刚推出就引爆市场的sora。但是真正能大规模的应用还并没有广泛产生出来。由此产生了过度的资本投入到来基础设施的极度冗余，后面可能一地鸡毛的情况。对此我之前也是心存怀疑，直到我看到了这张技术成熟度和实用价值的关系图，认知有了极大的改观。 从我们最熟悉的互联网技术来说，互联网技术替代改造的通信产业、支付产业、传媒产业甚至零售业等，要么环节众多极其低效要么成本高昂，互联网的低成本高效率就很容易落地，所以互联网越过0分就有了实用价值。 但是AI不一样，AI替代的对象是人，或者现有软件，而这些的成本和效率之间的平衡，已经被当今世界优化到了极致。因此AI的价值拐点，本质上是AI越过社会智力成本的拐点，一旦越过，AI价值的确是非线性上升。所以AI不到60分就是0。 所以从这个角度来看，AI触及商业价值起点的60分还有相当长的一段时间，之前预期是五到十年，sora出来后普遍预期一到两年AGI的实现就有可能是AI越过社会智力成本的拐点之时。这之前，就是大量的算力填充，不断快速迭代进化的模型占据主导。 算力和模型的竞争本质是什么？就是sam前不久在达沃斯上参加论坛讲到的，认知成本的降低。sam的原话是这样“当认知成本降低一千倍或一百万倍，且能力得到极大增强时，这将对世界产生何种影响？如果世界上人人都拥有一家，由1万个能力极强的虚拟AI员工、且是各个领域专家，组成的公司，他们不知疲倦，还越来越聪明，这个世界会怎样？这件事发生的时间无法预测，但会一直在一条指数增长的线上，我们能有多少时间做准备？” 互联网技术只是把物理世界数字化，把信息传播成本降到了0、就产生了数万亿数十万亿的商业价值。可以想像，当AI认知成本不断降低，AI将社会智力成本也降到0那么会产生多大的价值，人力资本价值大规模向AI资本价值转移，优质劳动力供给不再稀缺，天才也能随处可见。AI变得更强大，甚至可能发现新的科学知识，甚至自动做AI研究，世界的发展节奏会超出我们的想象。 从这个角度来看，当下AI领域算力、底层模型不断进化但是应用乏善可陈则是可以理解的、因为AI的拐点还没到。相信这个拐点也不遥远了。去年底比尔盖茨在他名为《2024年，前方道路迎来转折点》的年度公开信里说，大部分工作还处于开发的最初阶段——我们很可能在 2024 年甚至 2025 年都不会看到它们中的任何一个被广泛使用。但24年将完成的工作将为本十年后期的大规模技术繁荣奠定基础。他猜测我们距离普通大众使用 AI 达到显著水平还有 18 到 24 个月的时间。那么差不多就是25年年中到年度的时间。 降低短期预期，对长期保持耐心。

前微信架构师三公子 @krikwangcy 给大家免费讲 fde 实战案例，讲 ai 员工嵌入业务场景，扫码进群即可。 DAY 01 | 9 月 21 日 企业做 AI，第一步到底该改哪里？ 找到企业中重复、返工、低效沟通与无效投入 判断哪些业务场景真正值得优先 AI 化 避免一上来就学工具、买软件、做无效投入 DAY 02 | 9 月 22 日 AI 怎么真正进入公司干活？ 拆解客户沟通、团队协作等真实业务场景 看 AI 如何参与需求整理、客户跟进与任务执行 理解一项高频工作如何逐步变成 AI 工作流 DAY 03 | 9 月 23 日 从会用 AI，到公司真正用起来 为什么学了很多 AI，回到公司还是落不了地 看懂找场景、拆流程、AI 嵌入、业务验证的完整路径 知道如何把个人使用逐步沉淀成团队可复用的能力

玩 OpenClaw/Claude Code/Codex/... 一段时间后，有没有发现，你以为多了几个 AI 员工来节省你的时间，但你每天却要不断引导它们，给它们续费，担心它们不积极，又担心它们乱搞，搞出一堆废品还浪费了海量 token，你比以前更忙了，睡的也少了，离开电脑还得带个手机来完成远程监工。 折腾几个月下来，钱花了不少，废品也做出了不少。唯一的好消息是，你以为自己跟上了时代...😭