亢江妹-团队AI助手设计初探

团队AI助手设计初探 亢江妹Thoughtworks 演讲嘉宾 亢江妹（KK） ThoughtworksAI创新服务总监咨询顾问 多个⼤会AI主题演讲嘉宾 数字产品经理体系创⽴者 AI+BizDevOps实践者 1.团队AI助手：有什么不一样？2.团队AI助手的切入场景？3.如何与现有工具链的无缝融合？4.如何设计团队AI助手的MVP？5.团队AI助手的下一步？ ⽬录 CONTENTS PART01团队AI助手：有什么不一样？ 现阶段的AI助手：服务单场景下的单点任务 单点场景对团队生产力影响有限 影响团队生产力的“隐性”杀手 我们需要站在整个团队的视角来看如何利用AI这个生产工具端到端打透场景，释放团队生产力 团队AI助手大概什么样？ •••••••寻找负责⼈/专家运维Chatbot辅助分析运维问题⾃动化执⾏运维任务CI/CD问题分析AI会议创建与管理… •上下⽂感知：根据整个⼯作空间的情境提供建议•⾃动化模板：⾃动创建与⽬标⼀致的定制模板•创意⽣成并深化：AI分析内容，提出新创意；深⼊单⼀想法，发现新视⻆；组合想法，解决创意障碍•… •即时数据访问：CodaBrain提供快速访问公司500+⼯具的整合数据，加速信息获取。 •代码与需求分析：⾃动评估PullRequest与需求的⼀致性； •⾃动化查询：利⽤Snowflake技术，⾃动⽣成精确查询，提供数据集和可视化。 •任务⽣成与追踪：从票据⾃动⽣成任务，并追踪代码提交进度； •智能⽂档集成：将AI⽣成的答案集成到Coda⽂档，⽀持实时数据更新和团队合作。 •PR影响分析：AI评估代码变更对现有功能的影响； •数据理解和权限控制：确保根据⽤户权限提供数据访问，保障企业数据安全和合规性•… PART02团队AI助手：切入场景？ 探索切入场景 识别阻碍团队价值交付的“隐性”杀手 通过研发平台价值流数据分析，来识别最严重的消耗团队的阻碍环节和关键问题场景 针对问题场景，展开现状旅程 以需求反复讨论与评审场景为例，展开现状流程，识别各个环节的用户痛点和期待 把AI在研发场景的原子能力拟人化 把前一阶段「拆得足够小的工序」，作为AI在研发场景的原子能力，并尽量拟人化 把AI原子助手代入到各个环节，标识出辅助点 以需求反复讨论与评审场景为例：在各个环节结合用户痛点和期待，识别出AI原子助手可以很好匹配的点，一一标注出来 构想To-be用户体验旅程，识别出所有的AI触点 以需求反复讨论与评审场景为例：把所有的AI原子能力辅助点转换为To-be旅程中的AI触点 注：To-be旅程可能完全重构了现有流程，而不是仅仅把当前的线下行为转换到线上行为 组合AI原子能力成为团队助手，穿透完整的协作场景 PART03团队AI助手：如何与现有工具链无缝融合？ 真正好用的团队AI助手，应该完全融入到现有工具链中 让团队AI助手与现有工具融为一体 简单的、可以自动在填充上下文、不需确认的AI能力，尽量直接内嵌入已有工具界面中；侧边栏Copilot用户需要意图澄清、多轮对话、与主屏任务不密切相关的处理。尽量让用户不用跳出当前屏就可以完成主屏的工作任务。 跨工具的上下文自动记忆及一致交互体验 团队AI助⼿,会端到端穿透—个完整的“团队⼯作任务”,⽐如“线上BUG的重现、确认、问题分析和解决⽅案”这意味着这样的AI助⼿需要能够“跨⼯具”留存上下⽂和记忆统—的侧边栏AI助⼿,可以扮演这样—个⻆⾊ 连通上下游的AI Chat提供充分且一致的上下文 以需求反复讨论与评审场景为例：AI需求流程助⼿ 使⽤该⻚⾯前： •当前⽤户⻆⾊/权限•⽤户所⼯作的项⽬•⽤户在团队协作看板上的任务卡⽚•⽤户在⼯具链上上⼀步的操作• AIChat窗⼝的历史会话信息•与当前⽤户紧密协作的其他⽤户 使⽤该⻚⾯中： •当前主屏的任务意图•当前主屏内容信息、历史的X个操作•当前主屏选中的内容、⿏标位置•剪贴板信息•当前主屏任务所关联的其他⼯具存储数据•来到这个⻚⾯后AIChat的会话和操作 使⽤该⻚⾯后： •⽤户如果当前主屏任务完成之后的下⼀步任务•⽤户需要进⼊的下⼀个⼯具•… 除了工具链上的上下文记忆，还有知识 以需求反复讨论与评审场景为例：AI需求流程助⼿ ⻚⾯主屏： 1突破现有流程，把与AI协作的实践融合到流程设计中，从流程上更简化、自动化2围绕协作场景，梳理To-be用户旅程，理清楚当前的一系列工具触点和新增的AI触点3把不需要多步交互、每个环节内的AI触点内嵌入现有的AI工具交互中4构建一个连接这一系列工具触点的“Team AIChat”，串联起用户在这一系列工具的上下文5根据当前场景需要，及时通过主屏或Chat主动为用户提供所需要的知识 PART04团队AI助手：如何设计MVP？ 从用户交互到AI后台交互的处理逻辑 团队AI助手的技术能力 团队AI助⼿的应⽤层主要能⼒:1)前端交互(主屏嵌⼊、AIChat)2)⽤户状态感知服务(上下⽂感知雷达)3)历史答案匹配服务4)AIChat中⽤户意图分类、对话引导和中控分发服务5)结果内容组装服务6)信息隐私过滤、权限处理和⽤户反馈服务 AI平台能⼒: 1)组合提示词管理、Workflow编排、ToolsCall配置出AIBot，并发布为AIAPI:供前台应⽤⼯具内嵌AI触点、AI聊天助⼿的/Command调⽤2)提供Agent应⽤框架:在通⽤框架上定制各个场景的Agent,发布为前台智能卡⽚组件、或者对话式API,供前台应⽤触点调⽤3)RAG知识库管理能⼒:能够把各种知识⽂档,处理为RAG需要的问答对知识、流程知识、知识图谱知识,也发布为知识库API,供AI触点调⽤4)指样化的⼤模型(不同模态、不同参数) 团队AI助手从0到1：指标衡量 PART05团队AI助手：下一步会是什么样？ 未来 现在 7*24小时不休息的团队大秘书团队上下文和无所不知的事儿通不断主动提醒协调事务的助理PM… AI as团队加速器 THANKS