扎克伯格最近又有新动作了，据《华尔街日报》本周披露，他正在为自己打造一个“CEO 智能体”。这套系统目前仍处于开发阶段，但已能完成一项关键任务：帮他快速整合散落在公司各处的信息。过去，他想了解某项业务数据，往往需要穿越层层汇报、协调多个部门；如今，这个智能体能直接将答案递到面前。
（来源：Wikipedia）
从目前透露的细节来看，这个 AI Agent 并不具备自主决策权，更像是一位无需睡眠、不谈薪资、也不卷入办公室政治的首席幕僚。它的核心价值，在于压缩信息获取路径，避免信息在传递过程中失真或滞后。
扎克伯格并非首位萌生此念的科技高管。今年早些时候，OpenAI 创始人山姆·奥特曼（Sam Altman）曾在一场峰会上直言：当超级智能发展到某个临界点，它将比任何人类高管都更擅长运营大公司，包括他自己。他甚至表示，如果 AI 真能做得更好，他会“非常乐意”放手，马上回农场种地去。
除了高位决策的效率需求，扎克伯格率先推动“AI 分身”的举动，也与 Meta 当前面临的现实困境密切相关。
过去几年，Meta 的转型之路并不算顺。2024 年公司从 Facebook 更名为 Meta，全力押注元宇宙，但数年投入累计亏损超 800 亿美元，用户反响平平，股价一度腰斩。或许是痛定思痛，这次 Meta 不再追求颠覆式创新，而是转向务实路线：把 AI 深度嵌入现有产品与工作流程中。
图 | 元宇宙概念（来源：MIT TR）
资本开支也印证了这一转向：2025 年 Meta 预计投入约 722 亿美元，2026 年将进一步跃升至 1,150 亿–1,350 亿美元区间。扎克伯格更公开承诺，到 2028 年将在美国 AI 基础设施上累计投入超 6,000 亿美元。与此同时，Meta 近期接连出手收购：去年末以超 20 亿美元拿下新加坡 AI Agent 公司 Manus，最近又收购了 AI 社交平台 Moltbook，补强智能体生态。
据了解，公司目前运行着多套 AI 系统，最常被提及的是 MyClaw 和 Second Brain。前者是一个 Agent 系统，能访问员工的内部文件和聊天记录，甚至可以代替用户与同事或其他 AI Agent 沟通；后者基于 Anthropic 的 Claude 模型搭建，专门用于索引文档、整理任务和挖掘信息。
更有趣的是，公司内部已出现让员工个人智能体彼此“对话”的群组，人类只需旁观。这与 Moltbook 的收购逻辑高度契合。
（来源：Moltbook）
此外，从今年初起，Meta 更成为首家将“AI 使用情况”正式纳入绩效考核的大型科技公司。“AI 驱动影响力”已写入每位员工的核心考核指标。公司鼓励员工每周参与 AI 培训与黑客马拉松，并亲手构建实用工具。
数据似乎验证了这套打法的效果：Meta 首席财务官在财报会上透露，今年以来工程师人均产出提升约 30%，主要得益于 AI 编程工具；而深度使用新系统的员工，产出涨幅高达 80%。
但新工具并非总是趁手，AI 带来的新问题同样不容忽视。
今年 3 月中旬，Meta 内部发生了一起被定级为“Sev 1”（公司安全等级第二高）的事故：一名工程师使用公司自研的 AI Agent 回答内部论坛的技术提问，结果该 Agent 在未获人工审批的情况下自行发布了答案。另一位员工据此操作，而这些建议事后被证实存在错误。在近两个小时里，敏感的公司与用户数据被暴露给无权限人员。最新虽事后澄清“无用户数据被不当处理”，并将问题归因于人为操作失误，但核心矛盾并未解决：当 AI 具备协作、分析甚至部分替代人类决策的能力时，一旦出错，责任该如何界定？
与此同时，裁员的阴云也在聚集。据知情人士透露，Meta 高管层正在规划一轮可能波及 20% 员工的调整。以公司目前约 7.9 万人计算，这意味着近 1.6 万个岗位可能受影响。公司发言人称这是“对假设性方案的推测”，但并未明确否认。消息传出后，Meta 股价反而上涨近 3%。分析师估算，若真实施 20% 裁员，或可带来约 5% 的每股盈利增长。
裁员阴影之外，在“AI 优先”的氛围下，一种新的职场文化正在硅谷悄然流行：“Tokenmaxxing”（Token 最大化）。如今工程师们在内部排行榜上比拼的，是谁消耗的 Token 最多。
据报道，有 OpenAI 工程师单周处理了 2,100 亿个 Token，相当于 33 倍维基百科全文的数据量；有 Anthropic 用户单月在 AI 编程工具上花费 15 万美元。英伟达 CEO 黄仁勋甚至公开表示，他会给工程师发放“Token 预算”作为薪酬补充：若一名年薪 50 万美元的工程师，年底未能烧掉至少 25 万美元的 Token，他会“深感担忧”。而在 Meta 内部，同样的 token 消耗焦虑同样存在，甚至只可能比其他企业更为强烈。
批评者指出，这本质上是用“看起来忙碌”替代“真正高效”。一位工程师的话或许代表了不少人的心声：“在大公司内部，不加速使用 AI 本身正在变成一种职业风险。不管产出质量如何。”
扎克伯格去年曾在一封公开信中描绘过他的愿景：打造“个人超级智能”，让 AI 赋能个体实现目标，而非仅聚焦于中心化的自动化。如今，这个愿景正以他自己作为“首位用户”接受测试。它能否真正驾驭一家万亿市值公司的战略复杂性，还是最终沦为一个花哨的信息检索器？答案取决于三重变量：技术能否兑现承诺、监管会否适时收紧，以及 Meta 能否在快速部署与安全可控之间找到平衡点。
值得一提的是，Meta 新一代大模型“Avocado”原定今年初发布，却因内部基准测试落后于竞争对手，被迫推迟至至少 5 月。有消息称，公司甚至考虑临时授权调用 Google 的 Gemini 以填补空窗期。
https://www.wsj.com/tech/ai/mark-zuckerberg-is-building-an-ai-agent-to-help-him-be-ceo-eddab2d5
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