aimate 数字员工
摘要
一句话：aimate 是面向组织的数字员工——一个岗位一套实例，在它自己的云电脑上按岗位职责把活干完，再交到该交的人手上。
它与 OpClaw 共用同一个引擎：aimate 交付给组织当「数字员工」，OpClaw 交付给个人当「数字伙伴」。同一套能力，两种编制关系。
- 它服务的是岗位，不是某一个人
- 它认得人：谁在跟它说话、是什么岗位、有没有权限
- 它是组织里的一份编制：有职责边界、有交付标准、有可回看的记录
岗位与伙伴的分工
| 维度 | aimate · 数字员工 | OpClaw · 数字伙伴 |
|---|---|---|
| 服务对象 | 组织（部门、岗位、团队） | 个人 |
| 编制关系 | 组织里的一个岗位，有多个人找它 | 一个人独享 |
| 交付形态 | 沟通与执行分开：先收敛成工单，再按岗位执行 | 一个伙伴统管：先判意图，需要时再展开 |
| 通道重心 | 组织协作通道（Mattermost、企业微信、飞书、钉钉） | 个人常用通道（微信个人号、网页工作台、语音硬件） |
| 记忆与知识 | 组织知识库、岗位口径、统一话术 | 个人知识库、个人习惯与格式偏好 |
| 治理方式 | 面向流程：身份与权限、派发与审批、全程留痕 | 面向个人：动手前问一句，动作全程留痕 |
| 交付方式 | 按项目 / 按年度交付 | 按实例计费（天 / 月） |
一个岗位，一套实例
组织里有几个数字员工岗位，就建几套实例——一套实例独占一台云电脑，在它自己的运行环境里干活，不占用任何人的设备。
这样做有两层好处：
- 职责不串。这个岗位的活和那个岗位的活互不干扰，各自的记忆、资料、口径都在自己那份里。
- 谁在干活一目了然。哪个岗位在跑什么、跑完没有，按实例就能查。
它怎么接活
数字员工把「聊天」和「干活」分成两件事：
谁说、什么岗位、有没有权限 ← 身份与权限判定
↓
这句话要的是什么：咨询，还是一张要干的活
├─ 咨询 → 按岗位口径直接答
└─ 任务 → 收敛成一张工单 → 交给执行侧 → 干完通知相关人- 咨询按岗位口径回答：岗位职责之外的，只回公司公开信息。
- 任务先收敛成工单：材料齐不齐、要什么、什么算完成，都写清楚再动手。
- 执行侧只认工单：谁派的活不影响它怎么干，材料齐备就执行——权限判定发生在收敛阶段，不在执行阶段。
具体到每一步怎么做，见工作范式。
和「组织里多开一个 AI 工具」的区别
| 维度 | 多开一个 AI 工具 | aimate 数字员工 |
|---|---|---|
| 谁在用 | 谁登录谁用，换个账号就是另一个人 | 一个岗位一份实例，多人可以找它，它认得出是谁 |
| 权限 | 工具本身没有权限概念 | 按身份判：能问到什么、能不能派活 |
| 干的活 | 给建议、给一段文字 | 交文件、交结果、把事推到落地 |
| 记忆 | 每个人各自的历史 | 岗位的记忆与资料，沉淀在岗位上 |
| 追溯 | 聊天记录 | 全过程留痕：谁派的、怎么收敛的、执行到哪、交付了什么 |
怎么落到组织里
数字员工不是买来插上就能用的软件。先改组织、再上系统——先把岗位理清、职责定清，再部署实例、接通道、配身份。
完整顺序见部署与实施：从组织诊断开始，经过实例部署、通道接入、配置与档案、分期上线，到运营迭代，六段各有交付物与验收点。