让人和 Agent
共同把事情做完
Human + Agent, in Flow.
面对那些规则写不死、过去只能依靠人来判断的事情，我们用 AI 帮你把结果做出来。传统软件记录流程，AI Native 应用交付结果。
我们做过很多年的企业管理软件。传统软件非常擅长记录数据和固化流程，但企业里仍然有大量工作依赖人去理解、判断、协调和推进。
AI 出现以后，我们第一次有机会让软件不只记录工作，而是真正参与工作。
共事使命
共事想做的，就是让人和 Agent 一起，把这些事情做完。
如何理解“共事”与“HAFlow”？
共事是公司品牌，HAFlow 是公司的核心底层产品之一，但不是公司的全部。
上海共事智能科技有限公司
AI Native 应用与人机协同方案提供商，提供技术咨询、业务诊断与落地开发。
共事 (GONGSHI AI)
让人和 Agent 共同把事情做完。倡导人机共生、各司其职，人不被替代，软件不只记录。
HAFlow
人机协同任务执行底层平台，负责复杂任务拆解、上下文流转与多 Agent 敏捷协同调度。
共事团队坚守的四大原则
不走虚妄宣传的捷径，只以每一个具体业务场景的确定性落地为交付标准。
不做大系统，先解决一个问题
不主张推倒现有的 ERP、OA、CRM 等系统，不搞动辄半年的庞大规划。从一次报价、一次预测、一次标书审核开始，先做出一个可验证的真实结果。
规则写不死的地方，才是 AI 的着力点
传统软件依赖固定字段和写死规则。当面对非结构化文档、多变市场情况、历史经验融合时，AI 的理解与推理才能发挥最大价值。
让人在关键节点确认与纠偏
不宣传 AI 完全取代人，也不把 AI 包装为全知全能。AI 负责拆解、分析、初筛与建议，人在关键节点负责确认、纠偏与验收，这才是安全可靠的人机协同。
学会了自己做，我们也由衷欢迎
我们持续坚持每月四场免费公益培训，教零基础企业人和开发者掌握 AI 与 AI Coding。即使参加完培训后不采购共事的服务，而是团队自己动手完成，我们也同样欢迎。
深入回答关于共事的六个问题
关于成立初衷、系统边界、人机分工与公益培训的深度思考。
Q1.为什么成立共事？
我们做过很多年的企业管理软件。传统软件非常擅长记录数据和固化流程，但企业里仍然有大量工作依赖人去理解、判断、协调和推进。AI 出现以后，我们第一次有机会让软件不只记录工作，而是真正参与工作。共事想做的，就是让人和 Agent 一起，把这些事情做完。
Q2.为什么不再做大而全的系统？
大而全的系统往往伴随着高昂的商务成本、长达数月的立项扯皮和最终的使用脱节。企业已经购买了太多彼此孤立的大系统。我们深知推倒重来的代价，因此坚定选择‘不做大系统，只解决一个具体问题’的务实道路，让每一个敏捷应用快速自我证明价值。
Q3.为什么一定要从一个具体问题开始？
宏大规划往往在漫长的周期中被消磨殆尽。而一次复杂报价、一次订货预测、一份标书合规核对，是一个可以在两周内拿出真实结果的具象任务。只有用真实数据跑通一个点，建立一线团队的确定性信任，AI 落地才不会沦为 PPT 演示。
Q4.为什么强调人和 Agent 共同工作？
我们不认同‘AI 彻底替代人类员工’的狂妄宣传，那既不尊重企业实际业务的复杂性，也无视了法律合规与商业风控的底线。正确的姿态是：AI 负责消化非结构化资料并给出有逻辑依据的候选方案；人类专家在关键节点负责把关、纠偏和终审验收。
Q5.为什么每周日坚持举办免费培训？
技术的价值在于普惠，而不是制造信息壁垒。我们希望通过每月四场零基础实战培训，帮助普通业务人员真正掌握 AI 与 AI Coding。即使参加培训后决定不采购共事的服务，而是团队自己动手完成开发，我们也由衷感到欣慰与自豪。
Q6.对 AI Native 企业软件的长期判断是什么？
未来的企业软件不再是以表单和填报为核心的静态记录库，而是由大量敏捷、专业化分工的 Agent 组成的协同网络。它们像活跃的数字员工一样在系统之间穿梭，与人类密切配合。记录归传统软件，交付归 AI Native 应用。
想与共事团队直接交流？
无论您是企业决策者还是业务骨干，随时欢迎带着一个具体问题与我们交流。