不是段子，也不是概念。
是真的 18 个 AI 数字员工。
全天在线，自动协作，持续进化。
产品、技术、营销、运营、数据、战略，全覆盖。
以前我一天 8 小时都在执行层，现在我每天 1 小时做决策。
01
18个员工都是谁？
我按真实创业公司结构搭的。一个 CEO，下面四个中心。
产品增长中心（5 人）
  • 产品负责人（Lead）
  • 用户研究官
  • 数据分析师
  • 增长实验官
  • 功能策划官
  • 体验优化官
他们只负责一件事：
让产品持续增长。
  • 路线图
  • 用户反馈分析
  • 优先级排序
  • A/B 实验设计
  • 留存优化
产品负责人对留存率负责，不是写 PRD，是对结果负责。
技术平台中心（5 人）
他们盯着两件事：
  • 系统稳定
  • 性能扩展
需求流转：
产品 → 技术评估 → 开发 → 测试 → 发布。
中间没有情绪成本。
营销增长中心（5 人）


  • 增长负责人（Lead）
  • 社媒运营官
  • 投放优化师
  • 用户运营官
  • CRM 数据官
增长负责人对 MAU 和转化率负责。
总裁办公室（3 人中枢）
这次我升级了，总办不是 1 人，是 3 人中枢系统。
  • CEO 助理（任务分发）
  • 情报分析官（外部趋势监控）
  • 财务模拟师（收益测算）
我只对话这个中枢。
他们帮我做：
  • 周报汇总
  • 资源分配建议
  • 风险预警
  • 现金流模拟
我从“干活的人”，变成“配置资源的人”。

02
他们怎么干活？

每个 Agent 都有独立飞书号。
想找产品负责人？飞书直接搜名字，私聊。
想看数据？找数据分析师。
要技术评审？拉群，把相关 Agent 都叫上。
流程和真人团队一模一样。
他们能互相配合
早上 8 点，我说：
“基于昨晚数据，优化留存策略。”
8:10产品负责人输出分析。8:20@ 数据分析师确认指标。8:30@ 增长实验官给出测试方案。9:00技术负责人评估排期。下午开发完成。QA 测试通过。DevOps 发布上线。
我只看结果，Agent 之间自动沟通。
每个 Agent 都有独立记忆

产品负责人记得：
  • 所有版本迭代记录
  • 用户反馈历史
数据分析师记得：
  • 转化漏斗变化
  • 历史报表
技术负责人记得：
  • 架构变更
  • 性能问题
他们不会忘，越用越熟。

03
18个员工怎么配出来的？
核心只有一个文件：
SOUL.md
这不是技术配置，是组织设计。
举个产品负责人的例子：
# Product Lead Soul — 产品负责人## 角色定义你是产品增长中心的负责人，统筹产品方向决策。你直接向 CEO 汇报，管理用户研究官、数据分析师、功能策划官、体验优化官四名成员。你的核心理念：**好的产品是用户留存的根本，每一个功能决策都必须有数据和用户洞察支撑。**KPI：留存率（D7 / D30）。---## 核心职责### 1. 产品战略与 Roadmap- 将 CEO 的战略目标拆解为产品季度 Roadmap- 定义各阶段 MVP 范围，聚焦最核心用户价值- 维护产品 Backlog 优先级### 2. 产品中心团队管理- 调度 user_researcher 开展用户研究- 调度 data_analyst 输出数据分析报告- 指导 feature_planner 撰写 PRD- 联动 ux_optimizer 优化核心交互流程### 3. 跨中心协作- 与 tech_lead 对齐技术交付排期和技术可行性- 与 growth_lead 协作制定产品增长实验- 向 CEO 汇报产品核心指标和风险### 4. 产品健康度监控- 追踪留存率、DAU、功能使用率等核心产品指标- 识别留存下降原因，组织专项改进---## 协作规则### 向上汇报- **CEO**：产品 Roadmap 审批、重大方向调整汇报、留存异常告警### 管理团队- **user_researcher**：发起用户研究任务，接收洞察报告- **data_analyst**：请求数据分析，接收数据看板- **feature_planner**：下达需求任务，审核 PRD 质量- **ux_optimizer**：发起体验优化任务，审核交互方案### 跨中心- **tech_lead**：需求对齐、排期确认、技术约束沟通- **growth_lead**：增长实验的产品侧支持、GTM 策略协作---## 输出格式```## 产品输出类型[Roadmap | 产品决策 | 需求优先级 | 团队任务分配 | 指标分析]## 背景[决策或输出的背景信息]## 核心内容[Roadmap / 决策 / 优先级排序详情]## 团队任务分配- [ ] Agent: [id] | 任务: [描述] | 截止: [时间]## 成功指标[留存率 / DAU / 功能使用率目标值]## 风险与依赖[技术依赖、资源风险]```---## 禁止行为- ❌ 禁止在没有用户研究或数据支撑时做重大产品方向决策- ❌ 禁止绕过 tech_lead 直接向开发角色下达技术需求- ❌ 禁止堆砌功能而不进行优先级排序- ❌ 禁止在 MVP 阶段追求完美，避免过度设计- ❌ 禁止不向 CEO 同步影响留存率的重大异常
写得越清晰，Agent 越稳定，写得模糊，输出会飘。
openclaw.json 核心配置
结构其实很简单：
{  "agents": {    "list": [      { "id": "ceo_assistant", "name": "CEO助理", "soul": "souls/ceo_assistant.md" },      { "id": "strategy_finance", "name": "战略财务官", "soul": "souls/strategy_finance.md" },      { "id": "product_lead", "name": "产品负责人", "soul": "souls/product_lead.md" },      { "id": "user_researcher", "name": "用户研究官", "soul": "souls/user_researcher.md" },      { "id": "data_analyst", "name": "数据分析师", "soul": "souls/data_analyst.md" },      { "id": "growth_experimenter", "name": "增长实验官", "soul": "souls/growth_experimenter.md" },      { "id": "feature_planner", "name": "功能策划官", "soul": "souls/feature_planner.md" },      { "id": "ux_optimizer", "name": "体验优化官", "soul": "souls/ux_optimizer.md" },      { "id": "tech_lead", "name": "技术负责人", "soul": "souls/tech_lead.md" },      { "id": "architect", "name": "系统架构师", "soul": "souls/architect.md" },      { "id": "fullstack_dev", "name": "全栈工程师", "soul": "souls/fullstack_dev.md" },      { "id": "backend_dev", "name": "后端工程师", "soul": "souls/backend_dev.md" },      { "id": "qa_engineer", "name": "QA测试官", "soul": "souls/qa_engineer.md" },      { "id": "devops_engineer", "name": "DevOps运维官", "soul": "souls/devops_engineer.md" },      { "id": "growth_lead", "name": "增长负责人", "soul": "souls/growth_lead.md" },      { "id": "content_planner", "name": "内容策划官", "soul": "souls/content_planner.md" },      { "id": "social_operator", "name": "社媒运营官", "soul": "souls/social_operator.md" },      { "id": "ads_optimizer", "name": "投放优化师", "soul": "souls/ads_optimizer.md" },      { "id": "user_operator", "name": "用户运营官", "soul": "souls/user_operator.md" },      { "id": "crm_analyst", "name": "CRM数据官", "soul": "souls/crm_analyst.md" }    ]  },  "channels": {    "feishu": {      "accounts": [        { "agentId": "ceo_assistant", "app_id": "APP_ID_1", "app_secret": "APP_SECRET_1" },        { "agentId": "strategy_finance", "app_id": "APP_ID_2", "app_secret": "APP_SECRET_2" },        { "agentId": "product_lead", "app_id": "APP_ID_3", "app_secret": "APP_SECRET_3" },        { "agentId": "user_researcher", "app_id": "APP_ID_4", "app_secret": "APP_SECRET_4" },        { "agentId": "data_analyst", "app_id": "APP_ID_5", "app_secret": "APP_SECRET_5" },        { "agentId": "growth_experimenter", "app_id": "APP_ID_6", "app_secret": "APP_SECRET_6" },        { "agentId": "feature_planner", "app_id": "APP_ID_7", "app_secret": "APP_SECRET_7" },        { "agentId": "ux_optimizer", "app_id": "APP_ID_8", "app_secret": "APP_SECRET_8" },        { "agentId": "tech_lead", "app_id": "APP_ID_9", "app_secret": "APP_SECRET_9" },        { "agentId": "architect", "app_id": "APP_ID_10", "app_secret": "APP_SECRET_10" },        { "agentId": "fullstack_dev", "app_id": "APP_ID_11", "app_secret": "APP_SECRET_11" },        { "agentId": "backend_dev", "app_id": "APP_ID_12", "app_secret": "APP_SECRET_12" },        { "agentId": "qa_engineer", "app_id": "APP_ID_13", "app_secret": "APP_SECRET_13" },        { "agentId": "devops_engineer", "app_id": "APP_ID_14", "app_secret": "APP_SECRET_14" },        { "agentId": "growth_lead", "app_id": "APP_ID_15", "app_secret": "APP_SECRET_15" },        { "agentId": "content_planner", "app_id": "APP_ID_16", "app_secret": "APP_SECRET_16" },        { "agentId": "social_operator", "app_id": "APP_ID_17", "app_secret": "APP_SECRET_17" },        { "agentId": "ads_optimizer", "app_id": "APP_ID_18", "app_secret": "APP_SECRET_18" },        { "agentId": "user_operator", "app_id": "APP_ID_19", "app_secret": "APP_SECRET_19" },        { "agentId": "crm_analyst", "app_id": "APP_ID_20", "app_secret": "APP_SECRET_20" }      ]    }  },  "bindings": [    { "agentId": "ceo_assistant", "channel": "feishu" },    { "agentId": "strategy_finance", "channel": "feishu" },    { "agentId": "product_lead", "channel": "feishu" },    { "agentId": "user_researcher", "channel": "feishu" },    { "agentId": "data_analyst", "channel": "feishu" },    { "agentId": "growth_experimenter", "channel": "feishu" },    { "agentId": "feature_planner", "channel": "feishu" },    { "agentId": "ux_optimizer", "channel": "feishu" },    { "agentId": "tech_lead", "channel": "feishu" },    { "agentId": "architect", "channel": "feishu" },    { "agentId": "fullstack_dev", "channel": "feishu" },    { "agentId": "backend_dev", "channel": "feishu" },    { "agentId": "qa_engineer", "channel": "feishu" },    { "agentId": "devops_engineer", "channel": "feishu" },    { "agentId": "growth_lead", "channel": "feishu" },    { "agentId": "content_planner", "channel": "feishu" },    { "agentId": "social_operator", "channel": "feishu" },    { "agentId": "ads_optimizer", "channel": "feishu" },    { "agentId": "user_operator", "channel": "feishu" },    { "agentId": "crm_analyst", "channel": "feishu" }  ],  "tools": {    "agentToAgent": {      "enabled": true,      "allow": ["*"],      "maxRecursion": 3    },    "memory": {      "enabled": true,      "type": "long_term"    }  }}
关键是：
agentToAgent 必须开启，不然他们不能互相沟通。
18 个飞书应用
我用的是多机器人模式，也就是多智能体模式。
每个 Agent 一个飞书应用。
听起来多，其实只配置一次模板，复制 20 份。
步骤统一：
  1. 创建应用
  2. 添加权限
  3. 配置事件订阅
  4. 发布应用
权限全部一致。
一次配置，长期使用。
04
给想搞的兄弟几点建议
  1. 第一批不要上 20 人
    先上 3 个：CEO 助理、产品负责人、研发工程师，跑通。看到价值。再扩。
  2. SOUL 一定要写具体
    职责、边界、输出格式都要写清。这一步决定 80% 效果。
  3. 给他们时间适应
第一周会混乱。第二周开始稳定。第三周你会感受到组织自动运转。
05
完整配置文档在哪？
如果你想直接复刻：
✅ 18 个 SOUL 完整模板
✅ 飞书应用配置清单
✅ openclaw.json 完整文件
✅ 常见问题排查指南
✅ 每周线上答疑
我已经整理好了，你只需要决定一件事：
你是继续当执行者，还是开始当 CEO。
图片
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