AutoMage Command
Signal intake
• Human approval required

信息逻辑

当 AI 接管信息处理,人回归判断本身

Live Signals
日报提交
AI 风险识别
Manager 审阅通过
决策已确认
任务已回流
日报提交
AI 风险识别
Manager 审阅通过
决策已确认
任务已回流

从噪声到决策

组织噪声

日报群聊消息Excel会议纪要

AutoMage Core

张明

协调交付资源,通知客户

李华

更新Q2预算,提交审批

王磊

安排下周复盘会议

INFORMATION LOOP

信息如何在你的组织中流动

从一线记录,到管理判断,再到任务回流,AutoMage 把组织里的每一次输入变成可追踪的决策闭环。

Staff
AI
Manager
Dream
Boss
Task
Staff 提交日报今天提交了 23 条一线记录
Input
一线信息 23 条
覆盖 5 个项目线
Output
信号已录入系统
等待 AI 处理
信息捕获完成
23Signals captured
4Risks compressed
5Tasks assigned

Staff 提交日报

今天提交了 23 条一线记录

AI 自动汇总

识别 4 个风险、2 个依赖、1 个异常

Manager 审阅确认

审阅通过 3 条,标记 1 条需补充

Dream 生成草案

生成 A/B 两个决策选项

Boss 确认决策

选择 B,并设定优先级

任务自动回流

自动生成 5 个任务,分配到 3 人

你关心的,我们已经想过了

更少失真

一线信息直达决策层,不经过层层过滤

更快判断

AI 压缩信息,管理者只做判断

可追踪执行

决策自动落地,每一步都有记录

500+团队信赖
98%满意度
10x信息效率
24/7实时响应

AI 可以建议,但不能越权。

AutoMage 的所有自动化都经过权限、审计和人类确认。系统负责生成选项,人负责做决定。

AI 生成建议

AI 基于数据生成决策选项

权限与策略校验

自动检查权限和合规策略

人类确认

管理者拥有最终决策权

执行已确认

任务自动分配并开始追踪

数据不裸奔

脱敏处理、权限隔离、私有化部署

AI 不越权

AI 只生成建议,不自动做最终决策

行为可追溯

每一次建议、确认、回流都有审计记录

我们正在用 AutoMage 管理 AutoMage 的开发

组织管理中,信息经过层层过滤才到达决策者。每一层都是延迟和失真。

我们做了一个实验

automage-product-film.mp4

宣传视频占位 / Product film placeholder

用 AutoMage 管理 AutoMage 的开发 — 真实使用,不是演示

AI 替代低价值管理劳动,不替代人。让人回归判断本身。

Customer signal

从真实系统环境,落到真实业务判断

23 signals / 1 brief

AutoMage 让我们第一次把日报、风险和决策放进同一条链路里,管理层看到的是判断材料,不是信息堆积。

张总监

科技公司研发管理

4 risks / human gate

它没有替我们拍板,但把每个选项的风险、负责人和截止日讲清楚。这个边界感对企业很重要。

李 VP

制造业集团运营

closed loop / audit

以前复盘靠会议纪要,现在每次确认都有执行回流。我们能追到一条决策为什么发生、后来怎样收口。

王总

互联网业务负责人

申请内测

我们正在开放第一批 AutoMage 内测名额。告诉我们你的身份、场景和联系方式,我们会优先邀请最匹配的用户体验。

决策说明书

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