大模型之家讯 上周，Anthropic 给 Claude 发了一张工牌。Claude Tag 让 Claude 以团队成员的身份常驻 Slack 频道。Karpathy 说这是 LLM 交互方式的第三次范式转变——第一次是网页，第二次是桌面应用，第三次是 AI 成为组织里一个持久运行的实体，拥有整个团队的工具和上下文，和人并肩工作。
而「上下文」，是下一个兵家必争之地。
我们随本次升级推出 Skywork Tags，直接接入你日常协作的即时通讯工具。Skywork Tags 支持你和团队在 Slack、飞书/Lark、钉钉、Discord、Telegram 里与 Skywork 互动——你的团队在哪里沟通工作，Skywork 就在哪里上班。
所有 Agent 都在让你搬家，Skywork 选择上门
过去一年，几乎所有 Agent 产品都在做同一件事：让你把上下文搬到一个新的 workspace。把团队的聊天记录导出来，把项目文档下载下来，把历史决策整理好，统统上传到一个全新的 Agent 环境里，然后期待它给出好的结果。
这件事听起来合理，做起来摩擦极大。除了代码仓库或一个已经整理好的文件夹，大部分团队的工作上下文散落在群聊、文档、审批流、共享表格的各个角落。你要把这些东西完整搬进一个新平台，工程量堪比给公司换一套办公系统。
Skywork Tags 选择反过来：不搬上下文，搬 Agent 进入你的团队工作环境。把 Skywork 机器人拉进你本来就在用的工作群，@一下，它就参与进来了。读得到上下文，接得住话题，不用你换窗口，不用你重新登录，不用你导出任何东西。
你原来怎么工作，现在还怎么工作。只是群里多了一位随时在线的同事。
从每人一个助手，到一位新同事
Skywork Tags 和大多数 AI 助手有一个根本区别：它是共享的。同一个频道里只有一个 Skywork，面向所有人。不是每人各配一个各说各话的私人助手，是整个团队共用的同一个成员。
这带来三个变化。第一，透明。它正在处理什么、推进到了哪一步，频道里每个人都看得见。不会出现“关键信息锁在某个人和 AI 的私聊里”的黑盒。第二，可接力。你把任务丢给它，转身去忙自己的事——它异步推进，你不必守在屏幕前。等你回头看，结果往往已经在那了。你不在的时候，同事可以在你停下的地方直接接手，把任务继续往下推。托付、放手、接力，靠的都是大家面对同一个 Skywork、同一份进度。第三，越用越强。因为 Skywork 一直“在场”，长期跟进频道里的讨论，把与工作相关的上下文一点点沉淀下来。你不必每次从零解释背景。你和团队投入的每一次对话，都在为它下一次更好的产出蓄力。
这已经不像对话框里的一对一聊天。更像和一位同事一起把活干完。
我们自己先趟了几个月
这不是设想，是我们团队亲身验证过的。过去几个月，我们在内部做了一个对照实验。建了两类 Skywork Bot——一类只给个人用，自己亲手调教；另一类丢进百人的团队群组，交给大家一起用。一开始，精调过的个人版明显更顺手。问什么都准，风格也贴合自己的习惯。团队共享的那个反而显得笨拙，经常需要补充解释。
但事情很快开始反转。百人群组每天几十条对话、各种角度的提问、不同岗位的需求，源源不断地喂给同一个 Agent。它见过产品经理怎么描述需求，见过工程师怎么拆解问题，见过运营怎么定义指标。这些上下文的厚度，是任何一个人单独调教不可能给到的。
两三周之后，共享版开始反超。到今天，整个团队已经彻底放下了那个“私人定制版”，只用大家共享的这一个。一个团队共养的 Agent，成长速度远超任何个人调教。用的人越多、用得越久，它就越好用。共享不是妥协，是让 Agent 突破个人视野、快速变强的最短路径。
少一点搬运，多一点完成
我们没有要求你为 Agent 改变工作方式。Skywork Tags 做的是让 Agent 走进你的工作方式——成为讨论的一部分、协作的一员、随时可以托付的角色。
Slack、飞书、钉钉、Discord、Telegram。你的团队在哪里，Skywork 就去哪里。
邀请 Skywork 进入你的工作群，让它开始积累你们团队的上下文。用得越久，它就越像一个真正的同事——不是因为它在模仿人，而是因为它真的在你们的工作现场，日复一日地参与。Skywork Tags，现已上线。
体验入口。国内：https://www.tiangong.cn。海外：https://skywork.ai
原创文章，作者：志斌，如若转载，请注明出处：http://www.damoai.com.cn/archives/16717
