Delegate vs Sit Beside — AI 工作方式的二元分化
What it is
Dan Shipper（Every CEO）提出的框架：未来所有工作会分裂为两类——可以"全权委托"（delegate）给 Agent 的任务，和需要"全程陪伴"（sit beside）Agent 完成的任务。
这个判断直接挑战了"分配经济"（allocation economy）的简单化理解。Dan 认为分配经济只对了 50%：有些工作确实适合委托，但另一半工作需要人在循环中，和模型在同一窗口里逐行协作。
"Grant me the serenity to delegate the work I can, the expertise to sit with the model on the work I can't, and the wisdom to know the difference." —— Dan Shipper
Why it matters
当前很多团队盲目追求"全自动化"，导致在需要人类判断的环节失去了控制。区分这两类工作是 AI 时代生产力优化的前提。
Key points
- 委托类任务：数据整理、常规邮件回复、样板代码、研究收集。特征是目标明确、验证标准清晰、错误成本可控。
- 陪伴类任务：重要邮件草稿、架构决策、内容定稿、关键客户沟通。特征是需要品味判断、上下文微妙、错误成本高。
- 业务 Agent 平台的委托极端：CREAO 这类“告诉它业务目标，它持续运行并在关键动作前暂停等待批准”的产品，把 delegate 模式产品化；风险在于真实业务例外、客户语气、库存/价格边界和责任归属是否足够可观察。
- 超级 Agent 模式：公司内部会先出现一个全公司共用的超级 Agent（而非每人一个个人 Agent），因为"每个 Agent 都需要一个在乎它的人"来维护。
- 工作界面迁移：你做的大部分工作会发生在 Codex 或 Claude Code 这类环境里，SaaS 工具将运行在 Agent 里面，而非 Agent 内置到 SaaS 里。
Evidence across sources
| Source | Key Claim | Relevance |
|---|---|---|
| AI Agent 时代的工作、算力与组织 | Dan Shipper: 工作分为 delegate 和 sit beside 两类 | 框架原始来源 |
| AI Agent 时代的工作、算力与组织 | "每个 Agent 都需要一个人"——自动化是谎言，维护成本被低估 | 超级 Agent 模式的底层逻辑 |
| CREAO AI agent platform | 预设业务 agent 按 schedule 执行报价回复、广告变体、库存 snapshot、SEO brief，并在发送等关键步骤前要求人工批准 | delegate 模式的早期产品例子 |
Open questions
- 同一个任务在不同阶段可能在"委托"和"陪伴"之间切换，如何设计流畅的交接？
- 当模型能力持续提升，今天的"陪伴类"任务明天可能变成"委托类"，这个边界是动态的还是存在不可逾越的底线？
- "全程陪伴"是否会导致人类注意力被 Agent 消耗，反而降低效率？
Prompts for witness
- 打开你的任务清单，逐条标记哪些可以 delegate、哪些需要 sit beside。本周实际将至少一个 delegate 任务交给 Agent。
- 你最近一次"全程陪伴" Agent 完成任务的经历是什么？如果当时你选择"全权委托"，结果会不同吗？
- 在你的团队中，是否存在"该陪伴的时候委托了"或"该委托的时候陪伴了"的情况？