Rerun 支持自然语言组建 AI 团队：自动分工排岗，员工间还能交接工作
Rerun 支持用户直接用自然语言描述业务目标，自动组建包含主管、研究、销售等分工明确的 AI 团队。每个数字员工拥有独立记忆、技能与浏览器环境，支持定时触发并能在岗位间自主交接任务。最值得关注的是它把 Agent 的组织与管理工作交给了 AI，人只需下达目标并负责最后审核。
过去搭建多 Agent 协作系统，哪怕借助成熟的框架，往往也得自己画流程图、配提示词、一遍遍手动串联上下文。Rerun 则想把这种管理和编排工作也交给模型。
你只需要用自然语言说出业务目标，比如让它组建一个负责跟踪竞对、寻找潜在客户并生成社媒文案的市场团队。Rerun 就会自动拆解出 AI 主管（Foreman）以及对应的研究、销售和内容岗位。
把 Agent 当成真正的同事
每个数字员工都拥有专属的岗位职责、记忆、技能以及独立的浏览器工作环境。你可以随时在后台调出它们的运行屏幕，遇到卡点也能直接手动接管。
更关键的是岗位之间的交接机制。这套系统支持定时任务和事件触发，不同 Agent 之间能按规则自主传递工作成果，AI 主管也会承担一部分调度协调，省去了人工来回复制粘贴和切换窗口的麻烦。
为什么重要
我们认为，Rerun 最聪明的点在于把多 Agent 的协作逻辑从「以任务为本」推向了「以岗为本」。
以前用户用 AI 更像是亲力亲为的流水线工程师；现在你更接近真正的管理者，只需提出业务目标、划好权限范围，并在最后一步负责审核确认。
不过，多 Agent 自主交接的可靠性完全取决于底层模型的规划与稳定性。一旦主管在拆解目标时出现偏差，或者岗位传递中丢掉了关键上下文，偏差很容易层层放大。现阶段让 AI 当中间管理层听起来很美，但人在回路的把关依然必不可少。