Rerun 支援自然語言組建 AI 團隊：自動分工排崗，員工間還能交接工作
Rerun 支援使用者直接用自然語言描述業務目標，自動組建包含主管、研究、銷售等分工明確的 AI 團隊。每個數字員工擁有獨立記憶、技能與瀏覽器環境，支援定時觸發並能在崗位間自主交接任務。最值得關注的是它把 Agent 的組織與管理工作交給了 AI，人只需下達目標並負責最後稽核。
過去搭建多 Agent 協作系統，哪怕藉助成熟的框架，往往也得自己畫流程圖、配提示詞、一遍遍手動串聯上下文。Rerun 則想把這種管理和編排工作也交給模型。
你只需要用自然語言說出業務目標，比如讓它組建一個負責跟蹤競對、尋找潛在客戶並生成社媒文案的市場團隊。Rerun 就會自動拆解出 AI 主管（Foreman）以及對應的研究、銷售和內容崗位。
把 Agent 當成真正的同事
每個數字員工都擁有專屬的崗位職責、記憶、技能以及獨立的瀏覽器工作環境。你可以隨時在後臺調出它們的執行螢幕，遇到卡點也能直接手動接管。
更關鍵的是崗位之間的交接機制。這套系統支援定時任務和事件觸發，不同 Agent 之間能按規則自主傳遞工作成果，AI 主管也會承擔一部分排程協調，省去了人工來回複製貼上和切換視窗的麻煩。
為什麼重要
我們認為，Rerun 最聰明的點在於把多 Agent 的協作邏輯從「以任務為本」推向了「以崗為本」。
以前使用者用 AI 更像是親力親為的流水線工程師；現在你更接近真正的管理者，只需提出業務目標、劃好許可權範圍，並在最後一步負責稽核確認。
不過，多 Agent 自主交接的可靠性完全取決於底層模型的規劃與穩定性。一旦主管在拆解目標時出現偏差，或者崗位傳遞中丟掉了關鍵上下文，偏差很容易層層放大。現階段讓 AI 當中間管理層聽起來很美，但人在迴路的把關依然必不可少。