一個幣圈公司的矽碳共治之路 — Cobo 的內部 AI 轉型
- 核心觀點：本文闡述了Cobo從探索AI與區塊鏈結合到聚焦內部「矽碳共治」轉型的實踐路徑，強調透過自上而下的強制推行，將AI Agent深度融入公司管理與業務流程，最終實現組織工作模式從「人驅動流程」向「目標驅動系統」的轉變。
- 關鍵要素：
- 初期探索MCP應用商店失敗，因AI門檻高、MCP標準化不足導致對接成本高、落地效果不佳。
- 轉型內部應用，構建基於Claude/Gemini（採用零數據留存條款）的「大腦」，並自研包含嚴格數據權限與安全隔離機制的知識庫與Agent框架。
- 以強制推行「OKR Agent」為突破口，將目標設定、追蹤與覆盤系統化，使AI直接影響績效，推動全員熟悉。
- 透過評比與獎金機制，強制各部門開發業務Agent，最終上線超100個，改變了「遇事先想招人」的決策慣性。
- 轉型成功的關鍵前提包括公司擁有健康現金流支撐長期投入、管理層自上而下的強力推動以及強制使用而非鼓勵。
- 內部轉型的能力外溢催生了新產品「Cobo WaaS Skill」，旨在將錢包API升級為可被AI Agent直接調用的金融能力模組。
從 2024 年底開始，Cobo 除了自己核心的加密託管和穩定幣支付業務之外，一直在探索 AI 和區塊鏈的結合。
我們最早看到的是 MCP 帶來的標準化技能潛力。理論上，如果技能足夠標準化，AI 可以像插件一樣調用能力，區塊鏈會成為 AI 最自然的金融基礎設施。
於是我們內部孵化了一個 MCP 的應用商店。但很快證偽。
當時的 AI 門檻還是高到只有成熟工程師才可以熟練調用，MCP 又不夠標準化，每一個對接耗時耗力，成本高、推進慢，落地效果遠不如想像。
但 AI 團隊畢竟搭起來了。很貴，很難招，也不可能輕易撤掉。
於是我們決定換一個方向。既然現在還改造不了客戶世界，那就先改造自己。
第一個問題：安全
Cobo 作為資產託管公司，不管是數據還是內部技術流程框架，都是極其敏感。內部也有嚴格的數據層級。但沒有數據、沒有真實業務輸入，不可能練出公司自己的 Agent。
我們最早想的是本地模型部署。但現實是，本地模型的智力水平達不到要求。能跑，但不好用；能回答，但不夠聰明。
最後還是選擇了 Claude、Gemini 為主（可以申請 ZDR——零數據留存條款，實現最高級別隔離）。
但大模型只是業務的底層「大腦」。真正複雜的，是數據和權限。
我們後來做了一整套內部知識庫和 Agent 框架。
內部知識庫+cobo 自研 agent 體系
知識庫負責公司內部數據分層。根據員工權限，分配可讀範圍。
Agent 在調用知識庫時，也繼承員工權限，而不是擁有「上帝視角」。
這裡的細節包括：
- 如何隔離網路環境
- 如何限制跨層數據流動
- 如何控制日誌留存可審計
- 如何避免敏感資訊外洩
這些都不性感，但決定這件事能不能長期跑下去。AI 不能成為安全漏洞。
架構搭好之後的問題：沒人用
即使到今天，公司依然面臨著一個現實問題：很多前台業務對 AI 是不屑的。
如果只是鼓勵使用，AI 改變工作流不會發生。
我們後來意識到，必須從公司管理動手。
第一個突破口：OKR Agent
我們第一個強推的場景，不是客服，也不是寫程式。
是 OKR。
我們用 AI 拆公司戰略，用 AI 幫助設定 OKR，用 AI 追蹤進度，用 AI 復盤卡點。
也就是說，把公司管理，從人的管理，慢慢變成矽碳共治。這個過程對員工是極其難受的。
以前目標可以寫得漂亮一點，過程可以講得合理一點。現在每週數據都在那裡，藉口越來越少。
從那一刻開始，目標不再只是會議裡的討論，而變成了系統裡的持續記錄。
strategy okr每週督促業務進展
但也是從績效開始，每個人才真正對 AI 熟悉起來。因為你不參與，它會直接影響你的薪酬。
從績效到業務：全面 Agent 化
當 OKR 跑起來之後，我們開始推進內部服務 Agent 化。我們用評比 + 獎金的方式，強制每個部門設立和自己業務相關的 Agent。
客服做客服 Agent。法律做合約輔助 Agent。銷售做CRM Agent。
尋找最陰陽怪氣的客戶agent
最終一共上線超過100個 Agent。
我們沒法精確量化「矽碳共治」的結果。
但至少一個變化是清晰的：
以前遇到問題，第一反應是「要不要多招一個人」。現在第一反應是，「能不能先讓系統參與」。
這其實就是我們理解的矽碳共治。不是 AI 替代人。而是人開始習慣和系統一起工作。
這一年走過的路，有幾個很現實的心得
第一，有健康現金流。
如果公司現金流不健康，這種轉型走不到終點。AI 不是省錢工具，它是前期投入換長期結構升級，感謝Cobo主營業務還有健康的現金流。
第二，必須 top-down 推進。
組織不會自發改變。如果管理層不強推，這件事會自然流產。
眾所周知，Cobo的創始人都是重度ai玩家，CTO蔣博士零幾年在CMU做博士後就開始一些AI研究。
第三，必須強制使用。
如果只是鼓勵，AI 永遠停留在寫寫郵件。真正進入流程的改變，一定是帶點「強制性」的。
第四，先解決自己業務。
很多公司講 AI + Web3。但如果自己內部都沒有完成 AI 化，對外講的都是概念。
回頭看
我們也無法完全量化這場轉型。公司開始從「人驅動流程」，慢慢轉向「目標驅動系統」。
如果未來真的出現「智慧組織」，它一定不是自然演化出來的。它是被一輪一輪不舒服推出來的。
因為全員的參與，公司也能更好了解在 AI 時代下真正的需求。
這也是我們內部轉型的副產品。
最近我們推出了 Cobo Waas Skill。Cobo WaaS Skill 是專為 AI Coding Agent 設計的整合與運維能力層，透過結構化知識、可執行範例和場景編排，使 Agent 能準確調用 WaaS API。我們正在把錢包 API 升級為可被 AI Agent 直接調用的金融能力模組。開發週期從週級縮短到對話級。
這不是某一個產品靈感的結果。而是我們內部這一輪矽碳共治之後，能力自然外溢的結果。
我們還在摸索。
但至少，今天的 Cobo，已經不是 2024 年那家公司了。
