很多企业都在谈AI提效，但真正难的，往往不是“能不能做一个Agent”，而是“这个Agent到底能不能被放进业务流程里”。在自动驾驶这样一个高复杂度、强协同、强追溯的场景里，这个问题会被放大得更彻底。
作为全场景L4级自动驾驶商业化的领军企业，驭势科技在推进自动驾驶规模化落地时，研发体系中的缺陷管理也随之成为关键底座：一条缺陷单背后，往往连着多角色流转、海量数据分析，以及漫长的处理与沉淀链路。
驭势科技长期致力于打造AI Native组织，让AI化身“增强劳动力”。围绕缺陷管理这一极其复杂的业务流程，驭势科技携手飞书，在每一个真实工作现场，AI不再只是悬浮在业务外的工具，而成为融入业务工作流的生产力。
当“自动驾驶规模商业化”变成常态
在很多研发团队里，处理Bug是件日常工作：现场报问题，中台先分拣，研发再接手分析，大家在日志、截图、评论区里来回对齐，最后把结论补回系统。
但在驭势科技，所谓“缺陷”，往往直接连接着真实车辆、真实道路和真实运营场景里的风险。尤其当业务持续走向规模商业化，感知识别、定位、规控、系统响应中的每一次异常，都不能按普通问题慢慢处理，而要尽快识别、尽快分流、尽快定位。
这条链路之所以难，不只是问题多，更因为问题重。一条缺陷单背后，往往不止一段文字描述，还会附着图片、日志和多模态运行数据，单个问题涉及的数据量就可能达到数GB。问题进入流转链路后，中台要先判断归属，研发还要继续下载数据、回放、分析、核对。被持续消耗的，不只是时间，还有团队的注意力。
当问题处理已经牵涉前线接入、跨团队流转、深度分析和结果回写，团队所需要的，通常就不再是单点提效工具，而是能把关键流程接起来的工作台。
统一采集，让缺陷无处遁形
过去，来自实车、测试和交付现场的问题，会先汇总到系统里。但这些问题一开始并不会天然带着清晰标签：到底是感知问题、定位问题、规控问题，还是系统层面的异常？该交给哪个团队、哪个方向的人来接手？这往往依赖中台同学凭经验判断。
在驭势科技，“去掉安全员，实现真无人”，是业务成立的核心前提。也正因为如此，每一个异常都不能只停留在“先记下来”，而要尽快进入标准化处理链路。
基于飞书项目，结合AI Agent与MCP能力，驭势科技搭建了一条面向自动驾驶缺陷处理的智能分析链路。作为工程执行体的Clotho，没有停留在流程外，而是直接进入了缺陷处理流程本身：问题进入系统后，先被统一承接，再被智能分类、分析，最终沉淀为一份结构化的分析报告与可追溯的闭环记录。
这样一来，中台不必再从0开始“捞问题”，而是先拿到一版结构化判断，再决定是否需要人工校准。过去依赖个人经验的前置动作，也开始被收进系统。
智能分诊，让风险优先暴露
如果说分拣解决的是“先交给谁”，那更难的一步，是“问题到底为什么会发生”。
自动驾驶缺陷的分析，很少是看一眼描述就能下结论。研发往往要在截图、日志、运行记录、回放工具、源码信息之间来回切换，才能把现场发生了什么一点点拼出来。
在飞书项目里，问题进入系统后并不会停留在记录层面。依托MCP对数据和上下文的统一接入，Clotho智能体可以顺着既有流程继续往下分析，自动获取相关数据和附件，结合图片、日志等多模态材料补齐上下文，再进入后续的自动化处理。
遇到更复杂的长尾隐患时，智能体还会进一步调度日志分析与系统级诊断能力，在大量运行日志和可视化数据中交叉比对，更快形成一版缺陷分析报告，让缺陷分诊效率提升70%。这样一来，研发不必把大量时间消耗在数据提取、反复核对和基础排查上，而能把精力放在更接近根因的判断与处理上。
在这条链路里，AI先接手的是重复、耗时、标准化程度更高的工作。更接近根因的判断，仍然留给了工程师。
深度复盘，让知识持续进化
很多团队处理问题，往往停在“这次解决了”。但驭势科技更看重的，是这次分析路径能不能被复用，这次处理经验能不能不再只留在某个员工的脑子里。
所以缺陷分析完成后，相关结果会通过MCP回填到飞书项目的缺陷评论或处理记录中，形成带上下文、带过程、带结论的闭环信息。后续协同方看到的，不再只是一个“已处理”状态，还能看到问题如何被识别、如何被分析、如何被确认。类似问题再次出现时，也能更快找到参照路径，不用每次都从头再来，关键缺陷复现速度提高了3倍。
更大的变化在于，原本高度依赖个人经验的动作，开始被收进飞书项目承接的统一链路里：前端的问题进入系统，中间的分流与分析在流程中完成，后续的结果回写和经验沉淀也留在同一套协作上下文中，让缺陷可追溯覆盖100%。沉淀下来的已经不只是效率提升，而是流程确定性。
依托飞书项目+Clotho协作，驭势科技让AI进入真实的业务现场，将原本分散在多人、多环节之间的缺陷处理链路，逐步收进同一套系统内，打造出可量化、可追溯、可自学习的质量防御体系。中台不再只能靠资深经验扛住第一轮分拣，研发也不必总从最零散的材料开始拼问题，分析结论还能留在系统中持续复用。
从工具到护城河，AI并不是替代人，而是让每个人的能力得到最大程度的释放，这便是打造AI Native组织的意义和价值。
