12个步骤，搭建一家能够自行分工、执行、检查和纠错的AI公司。

X 用户 unicode 分享了一套颇有启发性的方案：利用 Grok Bot 和 Jev，按照12个步骤，搭建一家能够自行分工、执行、检查和纠错的AI公司。

开箱即用的 AI 公司：

1、不要自己制造员工，直接招聘AI。

Grok Bot 市场提供项目经理、研究员、工程师、设计师、销售、招聘官、财务专员等现成角色，去用。

2、只保留一个老板入口。

让 Projects Manager 担任AI幕僚长。你只需要向它提出目标，由它拆解任务、协调专家、追踪进度。你不必亲自管理每个Bot。

3、在管理者和执行者之间，增加一个决策层。

这是整套系统最巧妙的设计。

Grok Bot负责干活，Jev负责判断下一步。它不写长篇分析，而是快速输出选择、评分、分类等结构化结果。

4、让决策成为可以调用的软件。

通过MCP工具，把Jev封装成四种能力：分配任务、检查研究质量、验收成果、判断操作风险。

决策层只负责判断，不直接执行。

5、动态分工，而非固定组织架构。

每次分配任务，只考虑当前可用、真正适合的AI员工。没有视频素材，就不调用剪辑Bot；涉及不可逆操作，就加入人工审核。

6、首先自动化任务分配。

路由最容易验证，也最容易纠错。分配错了，修改路由规则；执行质量不好，优化专家能力。两套系统互不干扰。

7、不要让研究员批改自己的试卷。

负责搜集资料的AI，不能自己宣布证据充分。必须经过独立检查：接受、继续求证，或者拒绝。

8、禁止没有证据的“已完成”。

每项任务必须提供目标、交付物、存放位置、验证记录和遗留问题。

9、给AI分级授权，而不是全权委托。

权限分为五级：只读、草拟、可逆写入、对外行动、金钱及不可逆操作。

10、先人工跑通，再交给自动化。

完整观察一次任务从提出、分配、执行到验收的全过程。确认没有关键漏洞，再启用自动触发。

11、把公司变成可复制的软件。

将提示词、角色职责、权限规则和决策工具写入标准文件。

12、用真正可能失败的任务测试。

例如，研究5家潜在客户，识别需求，起草销售邮件，并检查商业承诺风险。

重点不是AI能否顺利完成，而是遇到错误、信息不足和权限障碍时，它能否主动纠偏、及时求助。

衡量这家AI公司的三个指标是：任务分配准确率、虚假完成率、故障自愈率。

这套方案最值得关注的，是四种能力的分离：

专家AI负责生产，决策AI负责判断，软件工具负责执行，人类负责不可逆的选择。