当众多AI企业仍在比拼聊天机器人的对话流畅度时，一家国产AI团队却将目光投向了更广阔的领域。7月16日晚，面壁智能正式开源了StaffDeck——一个专为构建和管理数字员工而打造的企业级平台，其核心代码已托管至GitHub仓库（github.com/OpenBMB/StaffDeck）。
与市面上那些披着企业外衣、本质上仍是对话机器人的产品截然不同，StaffDeck直指真正的数字劳动力需求。它的目标，是将组织内部的专业知识、标准作业流程（SOP）以及各类决策规则，转化为一批能够持续工作、不断优化且能保留组织经验的数字员工。用面壁智能自己的话来说：企业级AI的下一站，并非更会接话的聊天框，而是能沉淀组织智慧、替企业把规矩刻入系统并转化为生产力的真正引擎。
支撑这一平台的，是一支横跨学术界与产业界的联合团队。项目由面壁智能、东北大学与面壁共建的数据智能联合实验室、清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）、OpenBMB以及AI9Stars共同打造。多家机构将学术研究能力与企业落地经验深度融合，这使得StaffDeck从一开始就并非单家公司的内部工具，而是一个面向企业AI落地场景的开放技术底座。
从技术定位来看，StaffDeck的核心差异在于知识的持续驻留。传统聊天机器人的尴尬在于，对话一旦关闭，上下文便随之消散，组织内那些隐性经验根本无从沉淀。而StaffDeck要做的事，是把散落在老员工脑中的专业判断、白纸黑字的流程规范，以及那些不成文的决策逻辑，翻译成可以被系统长期执行并迭代优化的数字员工。这样一来，知识不再随人员流动而流失，而是扎根于系统之中——这正是企业级AI真正实现价值的关键所在。
此次开源由OpenBMB在社交平台正式发布，并附上了完整的GitHub仓库链接。对于正在评估企业AI落地、却不愿再堆砌一层聊天界面的团队来说，StaffDeck提供了一个可直接检视、甚至进行二次开发的技术底座。当行业仍在比拼对话机器人的响应技巧时，面壁智能这一选择，走了一条更侧重组织能力沉淀与经验复用的路径。