岗位与职责定义
每个数字员工有明确职责边界与权限范围，边界不清时由编排层拒绝执行而不是自由发挥。
01要解决的问题
多智能体不是多开几个窗口
把任务拆给多个智能体之后，新的问题立刻出现：谁负责什么、上游交什么、下游怎么接、出错谁兜底。这些在人类组织里靠岗位说明书解决，在 AI 团队里通常被忽略。
- 每个智能体各答各的，结果互相矛盾，没人负责收敛。
- 任务在交接处丢失，因为交接条件从来没被明确定义过。
- 上下文重复灌入，成本和延迟随智能体数量线性上涨。
- 出了问题无法复盘，因为过程没有留痕，只有最终输出。
02核心能力
把组织规则写进系统
任务编排与交接协议
任务流转的输入输出是显式契约，交接条件不满足就停在原地，不产生半成品。
上下文与知识挂载
按岗位挂载必要的知识，避免把全部背景灌给每个智能体，控制成本与噪声。
运行观测与审计
每一步调用、耗时与产出都被记录，出问题能定位到具体环节而不是只看最终结果。
03产品形态
面向团队而不是面向个人
当前设计中的能力边界
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 形态 | 多租户 SaaS，每个租户一套独立的岗位与任务配置 |
| 模型层 | 可插拔，按任务特征路由到不同模型，不绑定单一供应商 |
| 观测 | 任务级成本与质量指标，用于判断该不该继续用 AI 做这件事 |
| 状态 | 内测中，能力边界以实际可用为准 |
04快速事实
基本信息
产品速览
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 状态 | 内测中 |
| 产品名 | 数字员工 (OfficeMind) |
| 独立站点 | https://officemind.zyaisoft.xyz/ |
- 多租户 SaaS 形态
- 可插拔模型与工具层
- 任务级成本与质量观测