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2026年7月16日，国产AI厂商面壁智能正式开源企业级数字员工平台StaffDeck，相关代码已托管至GitHub公开仓库。该平台由面壁智能联合清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）、东北大学数据智能联合实验室、OpenBMB等机构共同研发，区别于市面上常规的企业对话机器人，聚焦数字劳动力方向，可将企业专业知识、SOP、决策规则转化为能执行专业任务的数字员工。
过去几年，不少企业都尝试过部署AI对话机器人来提升运营效率，但大多最终沦为只能回答常规问题的“客服工具”，既没法嵌入复杂的业务流程，也无法沉淀组织长期积累的隐性知识，人员流动带来的经验流失、SOP执行偏差、重复劳动占用核心人力等痛点始终没有得到有效解决。
业内调研显示，目前90%以上的企业级AI应用仍停留在交互应答层面，真正能参与到业务执行环节的AI产品占比不足5%，市场迫切需要更贴合企业实际生产需求的AI解决方案。
此次面壁智能推出的StaffDeck，正是瞄准了这一市场空白。StaffDeck最核心的差异是脱离了“对话交互”的单一逻辑，转向面向具体任务的“生产力执行”。
不同于需要人工反复引导、只能处理预设问题的对话机器人，StaffDeck可以将组织内部的专业知识库、不同岗位的标准作业流程、历史积累的决策规则全部内化，生成的数字员工可以独立完成对应岗位的标准化任务，还能在运行过程中持续迭代优化，相当于为企业沉淀了不会流失的“数字资产”。
该平台的研发阵容横跨学界与产业界，既有清华大学THUNLP的基础算法积累，也有东北大学联合实验室的产业落地经验支撑，开源模式也大幅降低了企业的使用门槛，开发者和企业可以直接获取完整代码，根据自身业务需求做个性化适配。
在面壁智能的判断中，企业级AI的下一个核心增长点，从来不是“更会接话的聊天框”，而是能真正替代重复专业劳动、沉淀组织经验的生产力本身。
此次StaffDeck的开源，也被视作数字劳动力赛道从概念走向落地的重要信号：随着开源生态的逐步完善，未来数字员工有望覆盖行政、财务、客服、技术支持等多个标准化程度较高的岗位，为企业降本增效提供新的路径。
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