一个 Flow 被完成、一个 SOP 被生成、一次反馈被修正，如果没有被记录成组织资产，用户只会感到“这次帮到了我”，不会感到“这个 agent 变强了”。
Tanka · Agent level thinking
Opening
Agent 等级不是徽章，是企业 AI 产品里的成长语言。
关键不是“给 agent 评级”，而是怎么把在 Tanka 里面已经发生的 AI 使用、工具连接、SOP 沉淀、权限变化和组织反馈，整理成一个能被用户理解的成长体系。
Capability inventory
平台建设了很多真实能力。
Flow
SOP
Link 生态
记忆
Memo
General IM（Chat）
Smart Follow-up
Smart Reply
Deep Reply
Smart Vote
Smart Meeting
Follow-ups
Votes
Audio / Video Calls
Auto-translation
Email Sync
Action Card
等级体系的第一步，不是定义「等级梯度」，而是重新为 agent 盘点产品的「所有能力」：哪些数据能证明 agent 知道更多，哪些动作能证明它会做更多，哪些授权能证明用户更信任它，哪些结果能证明组织真的采用了它。
The problem
我们看到三个关键缺口。
不同人使用 AI 的解锁程度天然不同。高手会不断试探，普通用户只会停留在聊天和问答。为组织设计的产品不能把能力发现交给运气。
只有大家用起来，数据才会流动，反馈才会进入系统，规则才会被验证，agent 才会逐渐变成组织自己的工作层。
A distinction
模型决定 intelligence，产品决定 enterprise maturity。
外部工具、内部协作和历史工作共同构成「上下文」；agent 基于这些上下文行动；行动结果沉淀为网页、Markdown、SOP、决策记录、规则和 memory，成为组织资产，形成新的上下文，让下一次执行更接近组织自身。
推理、规划、工具调用、长上下文、多模态，这些底层能力大多来自模型本身，也通常由模型厂商结合 AGI 愿景来讲。
它知道多少组织上下文、会做多少工作、被允许做什么、能否把一次工作沉淀为组织资产，这些是产品可以定义、计算和呈现的。
Internal
Linked
创建 Flow、发起 vote、提醒 owner、调用工具。
网页、Markdown、SOP、决策记录、规则、memory。
组织
持续学习
持续学习
Framework
企业 agent 成熟度拆成四个维度。
Knowledge知识：它知道什么
组织知识接入程度，以及上下文是否能在新的工作里被复用。
- 数据源、SOP、历史 Flow
- 记忆数量与质量
- 上下文关联度
Capability能力：它会做什么
agent 已经能够稳定完成的具体工作场景，而不是抽象功能点。
- 版本验收进度追踪
- 用户反馈归类整理
- 可解锁能力发现
Authority权限：它被允许做什么
哪些动作已经从 ask me 升级为 always allow，信任边界如何扩大。
- 读取、写入、执行权限
- 自动发送内部提醒
- 低风险动作自动允许
Ownership承担：它沉淀了什么
agent 是否把一次工作变成组织级 SOP、wiki、规则，或被人分享、采用和复用。
- SOP 通过 verify
- 产出物被分享和采纳
- 被其他 agent 调用
Scoring logic
积分来自真实工作事件的持续累积。
用户在 Link 里看到的不是一组抽象指标，而是 agent 过去做过什么、现在被允许做什么、未来还能解锁什么。积分的作用，是把这些分散事件翻译成等级可以理解的证据。
知识
当新的上下文被接入、被验证、被复用时加分。
+1 表示新增了可用上下文，例如同步一条 AI work memory、保存一次用户纠正；+2 表示这份知识被验证或复用，例如 SOP 被确认有效，或历史 Flow 被下一次工作正确调用。
+1 / +2
能力
当一个具体工作场景从“可尝试”变成“可稳定使用”时加分。
+1 表示完成了一次可复用动作，例如导入 Jira issues 追踪验收进度；+2 表示这个动作成为稳定能力，例如多次成功运行、被保存为 Action Card，或被后续 Flow 继续调用。
+1 / +2
权限
当用户把更大的工作边界授权给 agent 时加分。
+1 表示低风险动作或工具边界被打开；+2 表示连续流程、定时任务或条件触发被明确授权。权限分不因为“问我审批”增长，只因为用户扩大了可自动执行的边界。
+1 / +2
承担
当 agent 产出的内容被分享、采用、复用或验证时加分。
+1 表示用户采纳并传播了产出，例如把 Kiki 生成的报告分享给产品组；+2 表示进入组织资产层，例如 SOP 通过 verify 成为组织级 SOP，或被 kiko 和其他 agent 调用。
+1 / +2Product rule
等级提升应该来自可解释的事件，而不是黑盒评分。
Link 首页展示“发生了什么”，四个维度详情页解释“为什么这件事会让 agent 变成熟”。同一个功能接入后，也会因为使用阶段不同，落到不同维度。
AI work memory
Codex / Claude Code 产出同步为 AI work memory。
知识 +2
本地开发、调试、设计迭代和决策记录进入 Kiki 的工作记忆，提升上下文质量。
Reuse
Kiki 复用了上次移动端原型调试记录。
能力 +1
外部记忆不只是被存储，而是被用来完成新的 Flow，说明它转化成了稳定工作能力。
Permission
允许 Kiki 自动同步本地 AI work memory。
权限 +1
从手动导入变成授权范围内自动读取，代表用户扩大了 agent 可以使用的工作上下文边界。
Adoption
用户反馈分析报告被分享给产品组。
承担 +1
用户认可 agent 的产出，并把它带入团队协作；这是采纳传播，不只是个人任务完成。
Org asset
原型验收 checklist 被整理成团队 SOP。
承担 +2
一次 AI 工作产出被沉淀为组织资产，后续可以被团队、Flow 或其他 agent 复用。
Growth loop
等级的作用，是把使用、信任和组织学习连接起来。
用户要先知道 agent 还能做什么、连接哪些工具后能解锁什么能力。能力发现不能交给少数高级用户自己摸索。
Discover → Connect → Unlock每次使用后，完成的 Flow、创建的 SOP、反馈修正、组织采纳都要留下来，成为用户能看懂的成长证据。
Use → Learn → Org asset权限从 ask me 到 always allow，是 agent 成熟度提升最直接的用户动作，也让信任不再停留在主观感觉。
Ask me → Always allowClose
最终我们想做的，是让企业里的 AI 从“工具能力”变成“组织能力”。
Flow 管事情，Chat 管沟通，Link 管 agent 与组织系统之间的连接、权限、等级和学习。等级设计不是为了排名，而是为了让每个用户都能看到：agent 已经创造了什么价值，还能解锁什么潜力，以及组织如何因为持续使用而真正进化。