FlowUs 创始人创立 Kollab,要为 AI 构建团队大脑

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
FlowUs 创始人创立 Kollab,要为 AI 构建团队大脑
10021点击    2026-04-08 16:58

AI 的演变,一直在朝着个人效率提高这个方向发展,形态也从一开始的对话框到 Agent,再到现在的 OpenClaw 取代部分人工独立完成任务的形态,其完成单个任务的能力越来越强。


这块已经开始逐渐从 Task-level AI(任务级 AI)向 Workflow- level AI(工作流级 AI)演变。但在实际的工作场景中,这些仍然不够,比方说做完成某个任务之后不会自动进入下一步,如果涉及到跨工具流和依赖于人的流程推进等,就会导致任务之间的断裂。


这个时候就需要把整个团队的协作流、知识流和执行流,做成一个由人类与 AI Agent 共同运转的系统。这就是 Kollab 这个产品想解决的问题,它想让一件事从开始到结束实现自动流转,也就是让任务在组织里自动流动,而不是每一步都靠人去衔接。


所以它解决的不是大部分 AI 产品解决的效率,而是协作断裂,所以切的是 Team- level AI(团队级 AI),不是帮你“做一个任务”,而是帮团队“把事情流转起来”。产品层面包含了 4 个层级:


首先是Shared workspace / 共享工作空间。它把项目、任务、文档、上下文和 AI 的执行结果放在同一个空间里。其定位是 “AI-native workspace”,而不是 chat app。这个空间里,项目是中心单位,围绕项目展开的讨论、文档、代码链接、设计稿与 Agent 行为被拉进同一上下文。


FlowUs 创始人创立 Kollab,要为 AI 构建团队大脑


第二层是Bots / Connector Bot。Kollab 没有要求团队放弃原有工具链,而是把 Agent 直接带到团队已经在用的工具里,比方说 Slack、飞书、Discord、Telegram 这些现成沟通界面里。其逻辑是,组织不会因为一个新 AI 产品就迁走 Slack、Notion、GitHub,所以最优打法不是替代,而是嵌入进去。


FlowUs 创始人创立 Kollab,要为 AI 构建团队大脑


使用方法也很简单,像 @同事一样 @Kollab,直接触发跨系统任务,因此不是替代工具,而是在工具之上构建执行层。联合创始人汪兆飞跟我说,现在调用第三方底层的能力太方便,几乎不需要自己去构建。


FlowUs 创始人创立 Kollab,要为 AI 构建团队大脑


第三层是Skills / 技能库。这可能是它最关键、也最像“团队资产”的部分。Kollab 把可重复的工作沉淀成团队在不同项目里可复用的能力,比方说“从任务系统抓迭代完成项、从代码库抓关键提交、从反馈渠道抓高频问题,再自动生成为发布简报”,沉淀成可调用的 Skill。


FlowUs 创始人创立 Kollab,要为 AI 构建团队大脑


一个人优化一次,全团队受益。这样,最佳实践不再停留在“某个很强的 PM 或分析师脑子里”,而是被固化进系统。因此汪兆飞一直强调他们的核心不是自动化,而是组织复利,怎么把个人经验变成团队能力。


而最后一层Memory / 记忆系统则让组织复利长期化,因为 AI 不是只记住“你刚才问了什么”,而是试图记住“这个团队通常怎么判断问题、怎么描述优先级、喜欢什么结构、隐性标准是什么”。我觉得这是 Kollab 和普通 Agent orchestration 有很大不同的地方。


FlowUs 创始人创立 Kollab,要为 AI 构建团队大脑


随着使用时间拉长,系统积累的不是聊天历史,而是组织经验。于是客户的迁移成本不再只是 SaaS 时代的文档文件等数据,而是“你舍不舍得丢掉这套已经长在你团队里的数字记忆”。我觉得这是和效率工具类产品最大的不同之处。


汪兆飞说,之所以他觉得这个方向成立,是因为 AI 已经从“会回答”,进化到“能交付”的阶段了。当 AI 可以真正进入“工作流”时,组织复利就会变得越来越重要,因为每个组织的经验都是独一无二的。


他认为,个人经验正通过 Skill 被产品化,现在,整个团队的经验也在被产品化。


Kollab 的产品设计也体现了团队协作的概念,左边是团队、Bots、Skills、Connector、Projects,主界面是任务执行与产物生成,右边是 Progress、Artifacts、Context。它把 Agent 工作可视化成一个可跟踪、可交付、可回溯的任务系统,而不是一句 prompt 出来一段答案。


FlowUs 创始人创立 Kollab,要为 AI 构建团队大脑


如果说早期的 ChatGPT 是一个更聪明的搜索引擎,那么今天以 OpenClaw 为代表的一类 Agent,正在进入一个完全不同的阶段,它可以操作浏览器、可以调用工具链、可以完成跨系统任务、可以在无人干预下推进流程。


我们迎来了一个根本性的变化:AI 不再只是“辅助人”,而是在“替代一部分工作”。当 AI 的“执行能力”被打开之后,团队的运作已经和以前有了很大不同。汪兆飞认为,1 人公司的崛起,会导致对协作效率的需求越来越高。


他们自己团队内部的协作已经高度依赖 Kollab bot,在工作群里,从产品到研发、设计、测试等都已经完全在用 Kollab 进行需求管理、bug 管理、自动化分析用户反馈 bug、定时任务分析error 日志以及内容运营的完整流程,他自己的感受是,整个公司的运作模式与以前相比已经完全颠覆了。


而作为 SaaS 时代创立过协作产品 FlowUs 的创业者,汪兆飞说这几年最大的教训就是没有尽早做海外市场,虽然当时的产品在海外有核心竞争对手,但实际上仍然是有机会的,FlowUs 后来推出海外版后也积累了几十万的用户。


因此现在做的 Kollab 一开始就是面向全球市场的一个产品,现在 FlowUs 也做到了盈亏平衡,并且海外产品也积累了几十万用户,他们正在成为 Kollab 早期的种子用户,这些种子用户已经开始通过 Kollab 做很多非常有意思的事情。


目前这个产品仍然处于公测中,你可以在这里进行体验:https://kollab.im/product


文章来自于"投资实习所",作者 "StartupBoy"。

关键词: AI新闻 , FlowUs , Kollab , Agent
AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
AI搜索

【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0