作者：王林Lincoln | MindsLeap创始人 | Founders Space合伙人 | 企业家AI俱乐部创始人
如果想知道一个厨师会不会炒土豆丝，最可靠的方法也许不是看他的简历，而是给他一个仿真厨房。
这是 Griting AI 创始人 Josie 在 Founders Talk 完整访谈中提到的一个类比。它听起来像是在讲招聘，实际上指向的是一个更大的变化：AI 时代，企业判断人才的方式，正在从静态经历转向真实过程。
这份完整访谈稿，从 Josie 为什么暂时休学创业开始，一路谈到 Talent Trust、AI Talent Audit、C 端 Learning System、Griting AI 的 Unique LinkedIn 产品愿景、FDE 对咨询行业的改变、OPC、招聘中的自我认知，以及一家五人 AI 创业团队如何在真实市场里成长。
从文科、计算机到 AI，她为什么选择暂时休学创业
Josie 目前是 Griting AI 创始人，也是在读的藤校达特茅斯 AI 博士。她此前一边工作、一边读博，后来又开始创业。三件事情同时推进之后，她发现每一件都很难，尤其是公司进入交付任务较重、需要不断从 0 到 1 往前走的阶段，于是决定先把学业放一放。
她谈到，自己一直在记录从文科到计算机、再到 AI 的转变，也持续思考两个问题：企业到底需要什么样的人才，一个人才又应该如何找到适合自己的企业和职业方向。
Griting AI 的起点，正是试图把这两个问题从个人经验变成一个系统化方案。Josie 不想把它做成按小时收费的人力咨询或 Career Coaching，而是希望用产品和 Agent 帮助更多人理解自己的能力、方向与工作匹配。
当 Agent 进入工作，企业需要重新建立 Talent Trust
访谈中反复出现的一个词是 Agentic。
Josie 认为，Agent 会成为未来企业智能发展的重要趋势。Agent 是执行体，人和 Agent 将在工作中共生。于是企业需要重新回答：什么样的人适合与 Agent 一起工作？什么样的人能够判断、验证并承担 Agent 产生的结果？
她说，Griting AI 是一家产品驱动的公司，想用量化和工程化的方法，解决过去主要依靠直觉和感性判断的人才问题。
这也是 Talent Trust 的核心。企业不再只需要听候选人描述“我做过什么”，而要知道候选人在真实任务中如何理解问题、使用工具、处理不确定性并交付结果。
AI Talent Audit：从一次面试走向一条证据链
Griting AI 的旗舰产品被称为 AI Talent Audit System。这里的 Audit 不是财务审计，而是对人才能力进行严肃、可追溯的评估。
评估不是给人贴上一个简单标签。候选人在系统中的交互会留下动态数据，系统不仅看最终结果，也看过程中的判断、迭代和行为。仿真厨房的类比因此非常准确：如果想找到最会炒土豆丝的厨师，就让十个人、一百个人在相近的环境里完成任务，再观察他们如何准备、操作和调整。
对 AI 工程人才来说，能生成代码只是开始。企业还要知道，这些代码是否真正可信，能否生产级使用，是否安全，能否大批量扩展和复制。
Josie 分享了一个很具体的评估案例：有候选人的简历和 GitHub 看起来非常漂亮，系统里的证据也像是完整的，但进一步检查发现，他的 GitHub 在短时间内出现了大量与履历并不匹配的内容。证据链出现了矛盾，就必须继续验证，而不能直接把一个漂亮的信号当成真实能力。
这也说明，AI 不能完全替代人。
人的经验可以从一个眼神、一个微表情里发现异常；系统则可以避免面试中的情绪和个人偏好干扰判断。更可靠的方式，是工程化的第三方评估与人的最终判断结合起来。
从招聘评估到 Learning System
Griting AI 的另一条产品线，是把评估逻辑延伸到学习和人才孵化。
Josie 说：“我们知道怎么考试，那我们就应该知道怎么去学习。”
评估一旦能够说明一个人的能力缺口、思维方式和交付问题，就可以反向生成更具体的学习路径。她最初希望把这套系统服务于北美高校和正在做 AI 转型的企业，但在实际市场中，高校需要先解决招生和就业，企业也往往有自己的内部培训体系，小企业又不一定有足够预算。
因此，团队开始把 Learning System 做成更适合 C 端的自适应学习和人才孵化产品，同时把流量和成本控制在不同的产品层级里。她并不想用焦虑和恐惧驱动用户付费，而是希望用户真心确定自己要学习、愿意为这件事投入，再通过评估和学习逐步找到自己的方向。
这套系统也和企业端连接起来：如果学习者在评估中表现出很强的潜力，Griting AI 会把人才推荐给企业。招聘、学习和人才孵化因此不再是三个彼此割裂的环节。
一家“不同的 LinkedIn”，以及中立第三方的价值
谈到 Griting AI 未来的产品愿景，Josie 给出过一个很有画面感的说法：做一个“不同的 LinkedIn”。
LinkedIn 的资料很大程度上来自个人 self-report，也来自 connection 和 endorsement。Griting AI 想建立的，则是一套更接近真实能力的第三方信任体系。
它站在人才和企业之间，双方都付费，因此需要保持中立。评估过程中发现高潜人才，平台可以直接推荐给企业，而不是利用信息差从中操纵双方关系。她提到，当前大约三个人中会选出一个人，企业付费方式接近猎头，但平台还会承担结果责任，提供两周的保障期，如果不合适就及时替换或继续推荐。
这背后是一种商业模式的变化：AI 时代，企业不只愿意为服务过程付费，也愿意为可验证的结果付费。小团队的优势在于转身灵活，可以更快响应客户；它必须用速度和判断力，去对抗大公司更长的流程。
FDE 让咨询公司开始为结果负责
访谈后半段谈到了 FDE，也就是 Forward Deployed Engineer。
Josie 认为，FDE 在 AI 时代像是一个 Game Changer。一个真正的 FDE，不只是把工具交给客户，而是深入客户的真实场景，把多个 Agent 组织起来，解决实际问题并交付结果。
她举了一个很直观的例子：过去一家美国公司可能需要分别雇用 UI Designer、UX Designer、React Engineer 和 WordPress Engineer；而一个能够调度多个 Agent 的 FDE，可能把这些角色组合起来完成一整段工作。这不是简单地减少岗位，而是改变了一个人能够承担的工作范围。
FDE 对人的要求也更高。技术能力很强的人，如果缺少求知欲、商业意识和对业务逻辑的理解，仍然可能无法完成客户交付。因为 FDE 不只要研究技术，还要知道公司的价值在哪里、客户真正需要什么、结果如何被验证。
这也会改变咨询行业。过去咨询公司交付分析、报告和建议；未来，客户会更关心咨询方能不能进入现场、承担责任并把结果做出来。Josie 认为，咨询并不会消失，但它需要从单纯的知识服务，转向更垂直、更长期、更接近结果的服务。
她自己也提到，创业就是要为客户拿结果，很多看起来不光鲜的工作都必须亲自完成。可能为了一个 PPT 改一整晚，也可能临时接住一个客户问题。信任并不来自过去的光环，而来自“在有限资源下，我愿意为这件事把结果做好”。
从 0 到 0.7，AI 原生团队如何工作
Josie 用“从 0 到 0.7”描述 Griting AI 当前的阶段。团队已经有真实交付、订单和复购，正在从 0 到 1 的产品验证走向 1 到 10 的分发和规模化。
目前团队有五个人，大部分是工程背景。团队要求每个人 Master AI，开发时主要使用 Codex 和 Claude Code，也会使用 Notion、Figma、Canva 等应用型工具。重要的不是某一个工具，而是让 AI 进入每个人的工作方式。
在商业上，Griting AI 目前约九成客户在美国，同时通过模型厂商和云平台的 Partner Program 接近前沿生态，获得培训、服务和算力支持。团队也在考虑未来向亚洲等市场扩展，但会根据当地生态、产品调性和招聘法规做调整。
她提到，AI 造成的焦虑是真实的，但 AI 未必只是取代人的价值。它也会留下新的基础设施、能源和真实世界工作机会。问题在于，很多人更容易看见失去的岗位，却很难想象尚未出现的新工作。
企业招聘的底层逻辑其实没有变化：找到一个人，让他完成工作并创造价值。变化的是，AI 生成简历、面试辅助和自动化作品集正在干扰企业信号，因此企业比过去更需要判断真实能力。
OPC、责任感与创业者的长期选择
对于 One Person Company，Josie 的态度比较谨慎。她认为小团队变得更高效是确定趋势，但伟大的公司很难由一个人独自造就，产品需要更多人参与，也需要一群人的共识。即使是乔布斯，也不是一个人创业。
谈到招聘时，她最终强调的是一种清晰的自我认知和责任感：知道自己能做什么、不能做什么，知道公司处于什么状态，也知道什么时候应该拒绝一块自己承担不了的石头。清楚认识自己的边界，反而是可靠协作的起点。
她仍然把博士学业和把公司做大都视为重要目标。对她来说，创业是人生的梦想，但读博也不是可以轻易放弃的承诺。这个选择没有被包装成一个简单答案，而是在真实团队、合同、客户和未来承诺之间不断调整。
访谈最后，Josie 给创业者的建议非常直接：好好做，及时调整，不断调整，不要害怕变化，也不要想着骗人。AI 生成能力越强，造假的内容越多，真实和可靠反而越容易成为长期信任的基础。
写在最后
这场完整访谈让我看到的，不只是一个 AI 人才评估产品，而是一个正在形成的组织判断框架。
未来，企业需要同时拥有三种能力：看见真实能力的证据，理解人与 Agent 如何协同，以及为最终结果承担责任。招聘、学习、咨询和组织转型，可能会在同一条链路上重新连接起来。
对企业来说，真正的问题不只是“我们能不能找到更多 AI 人才”，而是：我们有没有能力看见一个人如何工作，如何与 Agent 协同，以及他能否在真实业务中持续创造结果。
这也是 Josie 这场完整访谈留给我的核心判断：AI 时代，人才不只是需要被发现，更需要被放进真实环境里重新理解。
关于 Founders Talk
Founders Talk 是由 MindsLeap 创始人 Lincoln 发起的访谈类节目，专注于邀请 AI 时代有影响力的创业者、企业家、AI 专家、投资人、创作者和全球创新实践者，围绕前沿科技、商业模式、企业 AI 转型和跨市场机会展开真实对话。
节目希望通过第一线人物的亲身经历和现场判断，帮助观众了解全球前沿科技趋势，获得企业 AI 转型的第一手洞察，并看见新技术如何进入产品、组织、全球品牌和个人创造力。
关于 MindsLeap 心智悦动
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