毫无疑问，AI 正在重塑每个岗位的定义。

从客服到设计师，从程序员到销售，没有人能完全置身事外。而这一次，知名前端云平台Vercel 给出了一个极具现实感的案例：它直接让 AI 向公司里最优秀的员工“取经”，最终实现了——1 个人+1 个智能体（Agent），干掉了原本的 10 人团队。

从前端平台到 AI 实验场：Vercel 的转型野心

Vercel 成立于 2015 年，由开发者 Guillermo Rauch 创办，以简化开发者的工作流程为核心使命，为开发者提供了一整套构建与部署现代 Web 应用的云平台，其明星项目 Next.js 已成为全球最流行的 React 框架之一。

在估值突破 93 亿美元、用户遍布全球之后，近来Vercel 的下一个目标变成了“让 AI 成为内部生产力工具”。公司 COO Jeanne DeWitt Grosser 自今年3月上任后，迅速推动了一项新的内部计划：用 AI Agent 学习人类工作流程，让 Agent 能像员工一样自主完成任务。

让 AI 复制“最强销售”的日常

这个试验从销售部门开始。

在 Vercel 的销售团队中，有 10 名销售开发代表（SDR）负责处理入站客户咨询——这通常是一个“重复多、节奏快、门槛低”的岗位。而在这个团队中，有一位员工的表现特别突出：响应高效、转化率惊人、客户满意度极高。

为此，Grosser 特地组建了一个由 3 名工程师组成的小组，花了 6 周时间“跟拍”这位顶级销售的全部操作流程：记录下每一次邮件往来、每一个判断线索质量的标准、每一种语气与措辞偏好。

随后，这一切被转化为可执行的逻辑，注入到了一个名为“Lead Agent”的销售智能体的训练体系中。据介绍，这个“Lead Agent”能够自动审查所有入站消息、过滤垃圾线索，通过内部数据库查询和调用 OpenAI 的 Deep Research 工具来验证潜在客户信息，还能自动生成带有“人类语气”的个性化邮件回复，并将客户支持类问题自动分流至相应部门。

从“10 个人”到“1 个人 + 1 个 Agent”

当这个 Agent 正式上线后，结果让整个团队震惊：AI 几乎能够完整接手多数重复性流程，人类只需在 Slack 审阅 AI 的输出并做轻微调整即可。

于是，Vercel 逐步缩减了这支入站销售团队——从 10 人降至仅 1 名人工监管者 + 1 个 Agent。据悉，其余 9 名员工也并未被解雇，而是被转岗至更高价值的工作：外部客户拓展、战略合作、复杂销售谈判等。

Grosser 表示，这个 AI Agent 的准确度和效率甚至超过早期团队平均水平，它能 24 小时响应客户，并随着人类反馈持续优化语气和策略。“只要能把流程文档化，现在要让一个智能体执行这件事，其实非常简单。”

值得注意的是，Vercel 并没有把这场 AI 实验当作“降本裁员”的手段。Grosser 和新任全球现场工程副总裁 David Totten（前微软与 Databricks 高管）都强调，当前 Vercel 公司的整体人数仍在增长。而此次实验的目标是：把最顶尖员工的工作方式，变成全公司的生产力模板。

“以顶尖员工为模板”本来就是企业常见的做法，Totten指出：“只不过区别在于，现在的技术让这种学习过程被加速了。”

Grosser 也将这种 AI 训练模式比喻成“实习生培训”：“你不会把实习生交给一个态度散漫、不理解公司愿景的人带。你一定会让他跟随最优秀的员工学习。”

“让 AI 去做那些可复制、可预测的事”

截至目前，Vercel 已部署 6 个 AI Agent，计划在未来 6～12 个月内扩展到上百个，全部以顶级员工为原型构建。

这些智能体被用于销售、市场、客服、内部支持等岗位，其选用标准只有两个关键特征：

● 可复现性：工作流程能够被完整记录；

● 确定性：相同输入能产出一致结果。

换句话说，AI 接管的是那些可被标准化和量化的岗位任务，而留给人类的，则是更具创造性、模糊性和战略判断的部分。而 Grosser 认为，这才是 AI 应用的正确姿态：

“我个人认为，人类的潜力远超他们目前的工作角色所要求的。让 AI 去做那些可复制、可预测的事，反而能释放出人类更具创造性的部分。”

从某种意义上看，Vercel 正在用自己做一场“组织层面的 AI 实验”：它不是用模型生成代码或文案，而是用模型重写公司的工作流——当 AI 能够复制顶尖员工的判断模式、语言习惯与行动逻辑，那时公司的边界和层级就会被重新定义。

因此在可预见的未来，这样的 Agent 可能会越来越多地出现在企业的日常运作中。而当工作被算法理解，人类的价值也许就会从“会做”，转向“为什么做”与“如何做得更好”。