“你用AI取代我？我就用AI取代你！”被CEO用AI裁掉后，他们反手造了个“AI CEO”：已狂揽3.5k+Star

　　整理 | 郑丽媛

　　出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

　　如果某一天，你被公司裁员，HR告诉你：“不是你的能力有问题，只是公司正在进行 AI 转型。”——你会怎么做？

　　有人可能选择重新找工作，有人可能转行，还有人……决定直接造一个 AI CEO来“报仇”。

　　最近，一个名为 OpenExecutive 的开源项目在开发者社区引发关注。一位 Reddit 用户表示，自己的几位朋友正是在公司所谓的“AI 转型”中被裁掉的。于是，这群开发者干脆聚到一起，做出了一个反击项目：

　　既然 AI 可以替代开发者，那为什么不能反过来用 AI 替代 CEO 和其他高管？

　　更有意思的是，这并不只是一个玩梗 Demo，而是一个真正可以运行、部署和二次开发的多 Agent AI 系统，目前已狂揽3.5k+Star。

　　8个AI Agent，拼出一套“虚拟高管团队”

　　根据GitHub 页面介绍，OpenExecutive 并不是简单地给 Claude 套一个“CEO Prompt”。它是把一家公司的高管团队拆成 8 个专业角色，再由一个统一的 Agent 负责调度。

　　这 8 个角色分别是：

　　●CSO（首席战略官）：竞争分析、并购、市场定位、OKR；

　　●CFO（首席财务官）：财务建模、融资、单位经济模型、现金流；

　　●CHRO（首席人力资源官）：招聘、薪酬、绩效、企业文化；

　　●General Counsel（总法律顾问）：合同、知识产权、劳动法和合规；

　　●COO（首席运营官）：流程、供应商管理、业务规模化；

　　●CMO（首席营销官）：GTM、品牌、传播和公关；

　　●CPO（首席产品官）：产品路线图、优先级和产品战略；

　　●Board Communications Director（董事会沟通负责人）：董事会材料、投资者关系和公司治理。

　　用户并不会直接和这 8 个 Agent 打交道。所有问题首先交给 Executive Orchestrator（执行协调员，相当于整个系统的“大脑中枢”），由它判断需要哪些“高管”参与。如果问题涉及多个领域，就可以并行调用多个 Agent，最后把结果重新汇总成一个统一的回答。

　　所以，从用户视角来看，你面对的始终只有一个“CEO”。

　　例如，你问：“公司现在现金流紧张，但我们又想进入一个新市场，应该怎么办？”AI 可能同时让 CFO 分析现金流，让 CSO 判断市场机会，再让 COO 评估执行成本，最后综合这些意见给出方案。

　　当然，如果只是让大模型回答几个商业问题，这个项目也没有太特别——真正让 OpenExecutive 更像“人类高管”的，是它加入了企业知识库、情景记忆和主动任务调度。

　　公司可以上传 Pitch Deck、财务模型、战略文档等资料，系统会把这些内容切分后存进 ChromaDB，回答问题时通过 RAG 检索相关内容。每次对话结束后，系统还会提取重要的决策、项目和建议，并保存到 SQLite。这样下一次会话启动时，它就能回忆此前提出过什么建议。

　　不仅如此，项目还内置了 Scheduler，能主动发现到期任务并提醒后续行动。不过目前调度器要求 API 以单实例运行，否则同一个任务可能被重复触发。提示词缓存也被精心设计过，会把Executive人设、公司概况、知识索引分别缓存。据官方 README 称，在前几轮交互之后，缓存命中率最高可达约 85%。

　　开源程度相当高，连新增“高管”都留好了接口

　　如果用户觉得 8 个“AI高管”还不够，OpenExecutive 也提供了添加新 Specialist Agent（专员）的完整流程：

　　（1）创建一个继承自 BaseAgent 的新 Agent；

　　（2）在 domain_prompts.py 中添加对应的系统提示词；

　　（3）在 Router 中注册新的 SpecialistAgent；

　　（4）在知识检索模块中添加领域别名；

　　（5）为新领域增加内置知识文档；

　　（6）至少增加两个 Eval 场景；

　　（7）提交 Pull Request。

　　项目甚至还内置了完整的评测系统。目前 evals/ 中包含 29 个评测场景，覆盖全部 8 个专业领域。每个场景都会定义用户问题、模拟企业背景、预期讨论主题、应该调用的 SpecialistAgent以及针对具体领域的评分标准。

　　系统会从五个维度进行 1～5 分评价：人设一致性、领域准确性、上下文利用程度、路由质量、可执行性。CI 的要求是平均分至少达到 3.5/5；如果任何一个维度相较之前下降超过 10%，Pull Request 就会失败。

　　换句话说，这并不只是简单地“把几个 Prompt 拼在一起”，而是要把一个“AI CEO”系统做成可持续测试、迭代和扩展的工程项目。

　　不止于网页，“AI CEO”还可以直接进群

　　所谓“AI CEO”，必然不能只存在于一个网页里。

　　目前，OpenExecutive 支持 Web UI、Slack、Email、Telegram、Google Chat、Discord 和 CLI。用户可直接通过 Web UI 与 AI 高管交流，也可以在 Slack、Telegram 或 Discord 中直接提及它。

　　以 Discord 为例，项目就提供了完整的 Bot 支持。用户可以私聊机器人，也可以在频道中 @ 它，还支持 /ask、/today 等斜杠命令。与此同时，OpenExecutive 还支持通过邮件接收和处理信息。

　　因此从技术设计来看，OpenExecutive是想把 AI 高管嵌入企业原本使用的沟通渠道，而不是让员工每天专门打开一个 AI 网站去“问老板”。

　　不想用 Claude？还能换成本地模型

　　目前，这套架构主要基于 Anthropic Claude API，默认使用ClaudeSonnet4.6，而战略、财务、法律和董事会等需要更强推理能力的任务，则可以使用ClaudeOpus4.7。

　　不过，OpenExecutive 也没有把自己完全绑定在 Anthropic 身上。项目支持 OpenAI-compatible 的本地模型服务，因此可以通过 Ollama、LM Studio、vLLM 或 llama.cpp 接入本地模型。

　　例如，用户可以直接运行：

　　ollamapull llama3.3

　　然后配置：

　　LOCAL_MODELS=llama3.3

　　甚至可以完全不提供 Anthropic API Key，让本地模型承担 Executive、推理和路由任务。

　　当然，本地模型也存在一些限制。例如服务器端 Web Search、Anthropic 的提示词缓存和扩展思考等能力，在本地模型模式下无法直接使用。

　　另外，由于这个项目高度依赖工具调用和多 Agent 路由，小模型可能无法很好地完成任务。因此，官方建议选择工具调用能力较强的模型，例如 Llama 3.3 70B、Qwen2.5 等。

　　网友热议：AI CEO到底靠不靠谱？

　　OpenExecutive 开源后引发了不少关注，但网友讨论很快从“技术上能不能做”变成了一个更现实的问题：AI 真能当 CEO 吗？

　　有人指出，CEO 和普通知识型岗位最大的区别之一，是 CEO 往往承担着现实世界中的受托责任和法律责任：“如果 AI 做出的决策导致公司重大损失，甚至触犯法律，那谁来负责？”更有人直击痛点：“AI都没法签署公司注册文件，所以最终责任还是得由人类来扛。”

　　不过，也有网友反驳道，这些 C 字打头的高管，确实应该被取代：“既然 AI 能替代开发者，那为什么 CEO、CFO、CMO 就不会被取代？把他们的工作拆开来看，其中同样存在大量信息分析、报告生成、方案比较、流程跟进和决策支持工作。”

　　对此，由反对者表示：“你们把 CEO 想得太简单了。”

“CEO 真正有价值的地方，本来就不是‘决策支持’，而在于其愿景和人脉。一个优秀 CEO 能想出创新的产品、服务和商业模式新点子，在行业里能有广泛的人脉，包括记者、研究人员、投资人和其他合作伙伴——在这些方面，AI 几乎完全无能为力。”

　　诚然，至少目前AI 距离真正承担 CEO 的责任还很远。但OpenExecutive这个项目的出现本身就很值得玩味：当“AI取代人类”从一个抽象的概念变成具体的裁员理由时，被取代的人开始用同样的逻辑威胁那些所谓“不可替代”的位置。

　　就像文章开头那位 Reddit 用户说的那句话：“希望这种‘以牙还牙’的做法，能让那些动不动就想用AI取代员工的老板们多长个心眼。”

　　https://github.com/SenteLabsAI/OpenExecutive

　　https://www.reddit.com/r/artificial/comments/1vyegah/ceo_fired_developers_to_make_room_for_ai/

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