面壁智能开源StaffDeck：专注数字员工，而非聊天机器人

当大多数AI公司还在比拼聊天机器人谁更会接话时，一家国产AI团队却把目光投向了另一个方向。

7月16日晚，面壁智能正式开源了StaffDeck——一个专门用于构建和管理数字员工的企业级平台。相关代码已托管在GitHub仓库（github.com/OpenBMB/StaffDeck）。

目标：真正的数字劳动力，而非对话机器人

和市面上那些套着企业外壳、但本质上还是对话机器人的产品不同，StaffDeck瞄准的是真正的数字劳动力。

其目标是把组织内部的专业知识、标准作业流程（SOP）以及各类决策规则，转化为一批能持续工作、不断改进、并保留组织知识的数字员工。

用面壁智能自己的话说：“企业级AI的下一站，不是更会接话的聊天框，而是能沉淀经验、替组织把规矩记牢的生产力本身。”

多方联合研发，开放平台

支撑这个平台的是一支横跨学界与产业的联合阵容。项目由面壁智能、东北大学与面壁共建的数据智能联合实验室、清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）、OpenBMB以及AI9Stars共同打造。

多家机构把学术研究能力与企业落地经验一并压了进来。这让StaffDeck从一开始就不只是单个公司的内部工具，而是面向企业AI落地场景的开放平台。

核心差异：知识持续驻留

从技术定位来看，StaffDeck的核心差异就在于知识的持续驻留。

传统聊天机器人的尴尬在于：对话一关，上下文就消散了，组织里那些隐性经验根本沉淀不下来。

而StaffDeck要做的事情，是把散落在老员工脑中的专业判断、白纸黑字的流程规范，以及那些不成文的决策逻辑，翻译成可以被系统长期执行和迭代的数字员工。

这样一来，知识不再随人员流动而流失，而是留在了系统里——这才是关键所在。

开源与项目地址

此次开源由OpenBMB在社交平台发布，并附上了完整的GitHub仓库链接。

对于正在评估企业AI落地、却不愿再堆砌一层聊天皮的团队来说，StaffDeck提供了一个可以直接检视、甚至二次开发的技术底座。

当行业仍在比拼对话机器人的响应技巧时，面壁智能这一步，选择了一条更偏重组织能力沉淀的路径。

项目地址：https://github.com/OpenBMB/StaffDeck

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