小天才、全能王、审美家？9位Founder：AI公司怎样定义好人才 | 榕汇

当大模型能力持续跃迁，AI从底层技术突破走向规模化应用落地。与此同时，AI创业公司本身也在发生变化：更小的团队、更高的人才密度、更扁平的协作方式，以及每个人与AI深度协同后释放的效率红利，正在成为新一代AI Native组织的重要特征。

对于优秀人才来说，AI时代的职业机会也随之变化。什么样的公司更值得加入？AI创业团队真正需要怎样的人？算法、产品、增长、商业化等不同岗位，又会因为AI发生哪些能力重构？

近期，高榕创投联合火山引擎V-START加速器、猎聘共同发起AI Native Founder Live，9家AI公司创始人与高管线上直播招聘宣讲。9家高榕投资或来自火山引擎V-STRAT加速器的企业涵盖Agent、具身智能、AI应用、AI教育、AI内容社区等多个高潜赛道，直播当日直播间人气突破2.2万。

在这场在线直招中，9家公司不仅带来了多个热招岗位，也分享了他们产品、组织、人才如何协同进化的最新实践。扫描文末二维码，可观看直播回放并投递简历。

AI Native组织进化

高密度AI人才 * AI深度协同

在开场致辞中，高榕创投合伙人杨露茜分享道，在接触大量AI创业团队的过程中，观察到他们的组织形态正在快速迭代。

首先，AI Native公司往往更加灵活和扁平，产品、技术、营销、运营之间会出现更多交叉，早期团队中也会涌现更多"全栈型"人才。其次，AI能力正在被下放到组织里的每个人手中，当每位成员都能通过Coding Agent、自动化工作流等方式获得更高杠杆，一个小团队就可能实现过去更大组织才能完成的产出。高密度AI人才 * AI深度协同，将释放无限的组织红利。

与此同时，AI时代的人才评价方式正在从"背景和经验是否匹配"，转向"是否具备实际能力、作品沉淀和与AI协作的能力"。"令人兴奋的是，今天很多年轻候选人天然就是大模型和AI应用的重度用户。相信他们加入AI组织以后，也会释放出人和智能体协同创新的创造力。"

Evolvent AI联合创始人黄金恺从年轻创业者的角度分享对AI原生组织的理解。Evolvent AI致力打造能自我进化的Agent，在他看来，95后、00后是否会成为AI创业的重要力量，关键并不在年龄，而在于是否具备"AI原生身份"。上一代创业者可能更习惯思考"如何用AI赋能已有业务"，而AI原生创业者会更自然地追问"AI原生本身应该是什么样子"。

这也改变了年轻团队的组织方式。黄金恺提到，Evolvent AI的团队将"用AI构建AI"视作日常工作方式，在交付节奏上，过去可能需要月度级别完成的产品或方案，今天可以被压缩到天级Demo、周级PoC。当然，年轻团队也需要不断补齐在组织能力、行业network与商业化经验等方面的能力。

国内领先的AI内容社区造梦次元也在内部推进AI Native实践。造梦次元联合创始人、消费端业务负责人徐骏杰分享，造梦次元的产品经理和运营同事，今天不再只是输出需求文档，而是要用代码形式直接输出满足上线和审美要求的产品页面，并通过灰度上线快速回收数据。与此同时，团队还在为"AI员工"搭建工位，沉淀组织共同的Context，让AI更好理解每个人的职责、产品定义和阶段目标。最终，团队的目标是人与AI协作进化，AI负责打底、整理、生成和跟进，而人则保留判断、取舍、责任和品位，让团队把时间更多花在高价值决策上。

超线性科技打造了People Search AI Agent产品Lessie AI，创始人于北川介绍，公司内部并不是只有研发在使用Claude Code，产品、增长、运营、财务、HR都在使用AI工具实现组织提效。过去一个需求可能要经历产品、设计、前后端、测试、验收等5-6个节点；今天，在AI赋能下，部分需求可以被压缩到产品直接产出代码、研发Review后上线的两三个节点。

可见，AI Native组织并不简单是"人人用AI工具"，而是把AI嵌入需求验证、产品设计、代码实现、业务增长和组织协同的全过程。

从Agent到具身：

推动智能从屏幕走向真实世界

2026年，AI行业的高频关键词除了大模型和AI应用，Agent、具身也成为绝对的明星。这批公司推动智能从屏幕走向真实世界，也对组织和人才提出了新的需求。

Pine AI Co-founder & CTO Vincent Sun（孙雨润）在分享中表示，过去一年多时间，以Claude Code为代表的Coding Agent正在重塑软件开发行业。而下一个Claude Code级别的机会，可能不在屏幕里，而在真实世界中。

达人营销、招聘、中介服务、交易撮合、客户跟进等大量真实世界工作流，至今仍高度依赖人工。这类任务通常时间成本高、流程相对可重复、结果可验证，因此具备被Agent重构的潜力。

Vincent认为，**未来能够在垂直场景中真正完成任务闭环的公司，核心竞争力不仅来自模型本身，更来自工程能力、后训练能力以及持续积累经验的数据飞轮。**谁能率先建立起这样的能力体系，谁就有机会打造下一个Claude Code级别的产品。

作为这一方向的实践者，Pine AI已能够通过电话、邮件、网页操作、传真、视频会议等方式直接完成任务，覆盖个人事务管理与企业运营流程等场景，推动AI从"回答问题"走向端到端"解决问题"。

Dealism创始人浣昉则关注Agent在营销和销售领域能够发挥的实效。公司基于"vibe selling"概念打造对话式销售Agent，希望帮助个人创作者、中小企业主和大型销售组织拥有能够理解买家、高情商沟通并转化线索的销售Agent。浣昉指出，Agentic AI本质上是在将工作流Agent化，在Coding之外，还有大量垂直行业和职能岗位仍处在"Agent化"的极早期阶段。

Dealism在内部提出了"Agent Resource"的概念，即像配置Human Resource一样配置Agent Resource。团队先把自己的营销、销售、内容等工作Agent化，成为产品的超级用户，再将最佳实践打包提供给客户。

具身智能是AI走向真实世界的重要一环，创业企业处于快速上升期。至简动力CHO钟方介绍，至简动力致力于打造可规模化落地的具身机器人，构建面向真实场景的模型、本体和数据闭环平台，核心创始团队来自理想自动驾驶团队。"如果说自动驾驶是具身智能的上半场，那么通用人形机器人就是下半场。欢迎候选人加入至简，和在上半场有过量产验证、真正打过胜仗的团队一起工作。"

在具身大潮中，至简动力坚持三个原则，这也对应着至简动力的slogan——Simple is Scalable。首先，模型要足够简单，团队从自动驾驶实践中发现，模型中人为设计越多，扩展性往往越差；相反，更简洁的模型在数据量持续增长后，效果会越来越好。其次，产品要足够简单，至简动力希望把复杂的技术研发留给自己，把开箱即用、低学习成本的体验留给用户，让具身智能真正进入真实场景。最后，组织也要足够简单，团队保持扁平、高效，以项目为核心驱动工作，减少层级和臃肿流程，团队把更多精力放在快速验证、协同和交付上。

乐享智能致力打造面向全球市场的消费级具身智能机器人。乐享智能联席CTO李元庆强调，相比工业或展示型机器人，消费级机器人面对的是更复杂、更高频、也更情绪化的真实家庭场景，因此在技术之外也要真正做到稳定、好用、有温度。为此，乐享搭建了一支多元化的团队，团队背景覆盖人形机器人、无人驾驶、扫地机器人等。"想用最硬核的技术，全球的视野，实战的经验，让机器人不再只是一个前沿的概念，而是一个真正的触手可及的生活伙伴。"

未来，随着AI深入到现实世界的各个角落，高速发展的创业公司需要的不只是算法或工程能力，也需要核心人才能够更多理解真实业务流程、用户场景和商业结果。

AI应用：

从"辅助工具"走向"完整体验"

随着模型能力变强，AI应用也正从单点功能走向完整体验。用户需要的不只是一个"会回答问题的工具"，而是能够在具体场景里交付结果的新产品形态。

美期未来创始人、CEO刘庆逊结合旗下AI教育产品瓦拉英语，分享如何基于AI让情境化教育成为可能。在瓦拉英语的产品中，孩子会进入一个虚拟世界，使用自己捏脸生成的Avatar，与NPC和故事情节互动，在情境中完成知识学习。为了生成这样一节AI情境课，背后需要AI写剧本、做教研题目设计、生图、生视频、生音乐、设计互动练习，并最终把所有元素集合成可交付给孩子学习的完整课程。

这也让岗位能力发生变化。刘庆逊提到，今天的产品经理和设计师需要理解Agent和大模型能力，教研与编剧岗位也不再只是自己写内容，而是要研究如何训练Agent、设计Skill和工作流，让Agent发挥得更好。

智启心源的核心产品Refly.ai深耕AI Agent智能办公赛道，最新推出的OpenDesign让设计师可以通过Agent直接表达设计并产出像素级界面。

智启心源CMO李锦威也分享了AI应用开发和迭代过程中的AI原生实践。和很多团队一样，OpenDesign产品、设计、运营、增长甚至商业化同学，都直接参与写代码，及时响应用户需求和推动产品迭代。"为此，团队给每个人配置不设上限的Token预算，鼓励大家大胆使用最强模型试错。"李锦威还补充，比增长更难的是接住增长。为了接住"泼天的流量"，OpenDesign团队通过内部AI实现自动化流程，比如自动做Code Review，自动判断哪些需求值得跟进，从而实现分钟级响应全球开发者。

AI Native高潜人才画像：深入真实场景、敢于直接交付

9家公司的宣讲最后都落到了同一个问题：AI Native公司到底想招什么样的人？我们提炼了几个特征。

第一，重度使用AI。 AI Native公司期待候选人不是"用AI辅助一下"，而是能够把AI融入自己的核心工作流。

第二，具备全栈意识。 这里的全栈不只是前后端能力，而是理解产品、技术、用户、增长和商业结果之间的关系。"在AI赋能后，每个人理论上都应该更全栈，也更懂业务。"

第三，能直接交付作品。 AI时代的人才判断，不再只看简历背景；候选人是否做过AI项目、是否能用AI快速验证想法、是否能将想法变成可上线的东西，会成为重要判断标准。

第四，愿意深入真实场景。 无论是Agent、AI应用还是具身，AI的真正价值都需要在现实世界中验证。

第五，接受更高密度、更快节奏、更大责任边界。 AI Native公司通常团队更小、组织更扁平，很多岗位的边界会模糊。对于候选人来说，这意味着更高的要求，也意味着更早参与0到1、1到10的成长机会。

AI时代，"总有人正年轻"。高榕期待继续联合生态平台和伙伴，为AI创业公司与优秀人才搭建高效连接的场域，陪伴更多AI Native Builder，在这场快速演进的浪潮中共同创造新的可能。

扫码回顾本场直播宣讲，并投递心仪的AI Native岗位。