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灵基Lingee在产品设计上提出了三种使用模式：工作模式、管理模式和开发模式。三种模式对应三类角色的核心诉求——普通员工如何借助AI提升效率，管理者如何用AI驱动组织进化，技术团队如何在平台上创造智能体。
理解这三种模式，也就理解了灵基Lingee的完整使用场景。
工作模式是灵基Lingee最直接面向最终用户的界面。在这一模式下，员工通过与智能体协作完成日常工作任务，AI不再是一个需要"专门打开"的工具，而是融入工作流中的协作者。
所有业务岗位的员工——财务、采购、销售、人事、运营等日常需要处理大量信息和流程的人员。
工作模式的核心理念是"任务驱动"。员工可以通过自然语言向智能体提出需求，智能体理解意图后调用相关数据和功能，完成操作并交付结果。
具体的场景包括：
工作模式不要求员工理解AI技术。它的设计目标是让智能体适应人的工作方式，而不是让人去学习AI的使用方法。员工依然使用熟悉的界面和流程，智能体在后台完成数据检索、比对、校验、计算等操作。
管理模式面向的是组织管理者——部门负责人、企业高管、CIO等需要从全局视角审视和驱动组织运行的人。
中高层管理者、业务线负责人、IT负责人、运营管理团队。
管理模式的核心是"AI原生组织管理"。它关注的不再是单个员工使用AI的能力，而是整个组织如何与智能体协同运作。灵基Lingee在这一模式下提供：
组织级智能体看板：管理者可以看到哪些智能体在运行、执行效率如何、覆盖了哪些业务场景。这类似于在传统管理中看员工绩效数据，但这里的"数字员工"的运作状态同样透明。
智能体编排视图：管理者可以从流程视角看到多个智能体如何协作完成一条端到端的业务链路。比如从采购申请到付款结算，可以追踪每个环节由哪个智能体处理、耗时多少、有没有异常。
人机协同分析：哪些工作由人工完成，哪些由智能体完成，各自的效率和准确率如何。这些数据帮助管理者持续优化人机分工方式。
管理模式的最终目标是"人机共生、自进化的AI原生组织"——智能体与员工各司其职、相互配合，并且组织整体随着数据积累和智能体迭代持续优化效率。
开发模式是面向智能体创造者的工作台。这里的"开发"不一定是程序员写代码——灵基Lingee的核心理念之一是让业务人员也能参与智能体的创建。
IT团队、业务分析师、流程管理人员，以及愿意自行构建智能体的业务骨干。
开发模式下，用户可以做三件事：
创建智能体（Agent）：用自然语言描述智能体的职责、权限和行动规则。比如"创建一个自动核对采购订单和入库单的智能体，发现差异时生成差异报告并通知采购员"。系统解析描述后生成对应的智能体。
构建技能（Skills）：技能是智能体可以调用的功能模块。灵基Lingee提供预置技能，也支持自定义。一个技能可以是一次数据查询、一个流程触发、一个AI分析动作。技能可以被不同的智能体重用。
搭建AI应用：当多个智能体和技能组合成更复杂的解决方案时，就形成了一个AI应用。开发模式提供可视化的编排环境，支持通过拖拽和配置完成应用搭建。
对于专业开发者，灵基Lingee也支持通过API和MCP协议进行深度扩展，连接外部系统和自定义数据源。
三种模式不是三个独立的产品，而是灵基Lingee同一平台的三个使用视角。它们的关系是：
如果把智能体比作数字员工：开发模式是"招聘和培训"环节，定义这个数字员工会什么、能做什么；工作模式是"日常办公"环节，数字员工与人类同事一起工作；管理模式是"组织管理"环节，管理者了解数字员工的工作状态和产出，并持续优化团队配置。
三种模式对应了AI原生产品落地从"建"到"用"到"管"的完整闭环。
| 模式 | 核心用户 | 关键动作 | 一句话概括 |
|------|---------|---------|-----------|
| 工作模式 | 全体员工 | 与智能体协作完成工作 | 放大每个员工的能力 |
| 管理模式 | 管理者 | 配置和监控智能体运行 | 打造人机共生组织 |
| 开发模式 | 技术+业务人员 | 创建和编排智能体 | 用自然语言构建AI能力 |
Q1：一个员工可以同时使用多种模式吗？
可以。三种模式是基于角色的视角划分，不是账号级别的限制。一个财务主管在工作中可以用工作模式处理日常事务，在需要调整智能体的审核规则时可以切换到开发模式进行配置。
Q2：使用工作模式需要培训吗？
不需要专门的AI培训。工作模式的设计原则是让智能体适应人的工作方式。员工用自然语言提出任务需求即可，智能体会自动理解并执行。灵基Lingee"把需求变成可执行、可跟踪、可交付的结果"。
Q3：管理模式可以看到哪些数据？
管理者可以查看智能体的运行状态、执行效率、覆盖的业务场景，以及人机协同的数据分析——包括任务完成率、处理时长、异常率等指标，帮助管理者持续优化智能体的配置和业务流程。
Q4：开发模式需要编程基础吗？
灵基Lingee的开发模式支持用自然语言创建智能体和技能，不强制要求编程背景。对于简单场景，业务人员可以独立完成。但在需要深度定制、连接外部系统或构建复杂业务逻辑时，具备开发能力的IT团队会更高效。
注：本文基于金蝶灵基Lingee官网信息及公开资料撰写
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