打造一家以 AI 为核心的公司，挑战一个无法自我革新的行业

大型语言模型和智能体正在重塑一切。它们改变的不仅是软件能够做什么，也改变了企业如何组织起来构建这些软件。在 Glossia，我们认为，这是重新思考如何让内容覆盖每一种语言的时代性机遇。但我们也清楚，仅有出色的产品创意远远不够。还需要建立一个行动足够迅速、能够真正产生影响的组织。

本文讨论的正是后者。

实时上演的创新者窘境

本地化行业规模庞大，资金充足。Smartling、Phrase、Crowdin 和 Lokalise 等公司多年来一直在构建工具和服务。它们拥有客户、收入、成熟的工作流，以及深谙产品销售与支持的团队。

既然如此，一个只有两人的团队为什么还要尝试？

因为 Clayton Christensen 在《创新者的窘境》中描述过这样一种现象：成熟企业难以采用颠覆性创新，并非因为缺乏资源，而是因为现有的商业模式、客户预期和组织结构限制了它们。

这些公司的产品建立在翻译记忆库、按字计费和人工译员工作流之上。它们的客户也围绕这些基础要素形成了认知模式和流程。改变基础意味着违背对现有客户的承诺、重新培训团队，并重新思考营收模式。即使具备最好的意愿和足够的投资资本，组织惯性依然非常强大。

为了接受新理念，它们需要创新能力，也需要员工的坚定投入。但更困难的是，它们还需要让现有客户一同转变，而这些客户已经深度依赖旧模式。

这正是我们看到的机会。机会并非不受资源较少的影响，而恰恰源于资源较少。我们没有需要保护的历史包袱，没有需要保留的工作流，也没有需要迁移的客户。我们可以从零开始设计一切。

让人工智能处于核心，而非边缘

大多数公司采用人工智能的方式，是将其附加到现有流程中。这里增加一个聊天机器人，那里增加一个建议引擎。我们的方向与之相反：从第一天起，就围绕人工智能设计整家公司。

这意味着人工智能并非产品的一项功能。它决定了我们如何构建、销售、支持和运营。我们做出的每项决策都始于一个问题：这项工作能否由智能体完成？

产品本身就是一个运行在终端中的智能体。它读取源文件、生成译文、运行持续集成检查，并持续迭代，直至输出通过检查。这是用户能够看到的部分。而在幕后，我们也以相同的理念经营业务。

两个人，零组织开销

我们有意将团队规模保持在尽可能小的范围内。目前只有我们两个人。我们的目标是在条件允许的情况下，尽可能长时间地将团队维持在两到三人。

这样做并非为了节省资金，尽管确实有所帮助。真正的目的，是消除所有无法为用户创造价值的工作。

团队成员越多，所需的协调就越多。需要建立信任体系、权限模型和审批链。需要管理冲突、统一优先级并安排会议。所有这些工作都会消耗创造力，用于维持一个由人组成的组织，而非构建产品。

只有两个人时，我们可以省去这一切。我们完全信任彼此，也都能访问所有内容。没有额外开销，没有办公室政治，也没有为了流程而设立的流程。

为了让这种方式能够扩展，我们会将其他所有工作委派给智能体。

Discord、一个人工智能智能体和一条命令行指令

这听起来可能有些不同寻常：我们的主要业务界面是一个 Discord 服务器。

我们在其中接入了一个由 OpenAI 驱动的 AI 智能体，它可以使用运营业务所需的全部工具。我们无需在 Web 仪表板、分析平台和管理面板之间频繁切换，只需与智能体交流。文本和语音是基本的交互方式。

通过该智能体，我们中的任何一人都可以：

• 查询营销和产品分析数据
• 检查生产服务器
• 开展市场调研
• 收集客户反馈
• 通过浏览 Web 进行竞争分析
• 起草内容、审核文案并发布

我们任何一方执行这些工作都不依赖另一方。该智能体可以访问我们的 API、数据库和监控工具。它能够浏览 Web、阅读文档并综合信息。它由一个 Discord 服务器、一个 OpenAI 实例和一个 LLM 密钥组成。这就是公司的操作系统。

审慎的技术选型

我们在技术栈选型上非常审慎，因为它会直接影响我们的推进速度和运营成本。

智能体（CLI）： 我们选择了 Go。它可以为不同平台编译生成无需用户安装运行时依赖的单一可移植二进制文件。

服务器： 我们选择了 Elixir 和 Erlang 运行时。Elixir 的函数式特性非常适合智能体工作负载。Erlang VM 在并发和容错方面久经考验。此外还有一个优势：AI 智能体可以内省正在运行的 Erlang 系统，了解当前情况、收集洞察，甚至修复生产环境中的问题。

基础设施： 所有服务都运行在一台 VPS 上。不仅包括 Glossia 生产服务器，还包括所有外围服务：PostgreSQL 用作数据库，Plausible 用于注重隐私的分析，Grafana 用于遥测和可观测性。所有服务都通过纳入版本控制的基础设施定义进行部署，其中明确描述了各项资源的部署位置。

这使我们的成本维持在极低水平。我们不依赖第三方云服务、托管数据库或平台即服务提供商。我们确实使用少量外部依赖，但仅限于自行实现耗时很长且成本合理的功能。

当需要扩展到多台服务器时，我们会逐步调整这一模式。但我们相信，这套架构足以支持我们发展很长一段时间。现阶段，快速推进比扩大规模更重要。

由此带来的可能性

以这种方式运营公司不只是为了提高效率。它还会改变我们能够提供的服务，以及我们学习和迭代的速度。

降低用户成本。 本地化行业复杂的定价、按字计费模式和企业销售周期，使许多用户难以使用相关工具。如果您的翻译工作流需要经过采购、价格谈判和项目经理协调，大多数小型团队最终只会发布英文内容。通过将运营成本维持在接近于零的水平，我们能够提供真正易于使用且负担得起的产品。

更快创新。 我们希望探索大量想法，包括面向智能体的新界面、更完善的反馈闭环，以及让语言专家参与工作流的新方式。传统公司需要扩充人员、协调团队并安排路线图评审。我们则直接尝试。一个想法从提出到作为实验部署，其间隔以小时而非季度计算。

挑战我们的工作方式，而不只是构建的产品

我们并不留恋旧有的做事方式。我们正在积极思考：当大部分代码由智能体编写时，代码审查意味着什么；当团队中只有两名人类成员时，应该如何协作；当智能体能够检查正在运行的系统时，应该如何修复缺陷。

我们会犯错，也会继续犯错。但只要对业务的设计和运营方式保持开放态度，我们就能不断发现影响产品的新思路。我们的运营方式与我们构建的产品并非彼此独立，而是同一件事。

麦肯锡最近阐述了他们所谓的“智能体型组织”，这是一种全新的运营模式，其中人工智能智能体成为公司运营方式中的一等参与者。我们并不将其视为一种模式。这只是我们的工作方式。

我们的押注

我们相信，一支由两个人组成的团队，只要拥有合适的工具、正确的思维方式，并且没有组织包袱，就能超越那些拥有数百名员工和数百万资金的公司。并非在所有方面，而是在真正重要的方面：提供根本上更出色的本地化体验。

这个行业无法重塑自身。我们可以。