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最近在公司负责对接各业务部门的 AI 应用课题，简单来说，就是业务部门提出需求、疑难和痛点，我们 IT 部门再针对性地提供 AI 赋能建议和落地方案。
听起来挺美好，对吧？但现实往往很骨感。
公司前期基本没有在 Token 上投入预算，之前评估不少企业版 AI 工具都是按人头收费，一个用户价格就不便宜。公司也担心一次性投入太多，最后看不到什么成效。
四舍五入就是既要又要，既想让 AI 帮大家提效，又不想承担太多试错成本。
只能说，技术支持部门是真的难。没工具、没预算，要想办法解决；好不容易给出方案，又觉得贵。免费的 AI 额度有限，真要涉及企业业务数据，安全性又得考虑。
刚好最近看到甲木老师分享了 LobsterAI 团队版，其中一个功能吸引了我：团队成员共享积分，且积分长达365天！
所以特意去了解了一下 LobsterAI，发现它的设计思路还挺适合像我们这种企业的部门或者事业部来划分小团队，先挑几个有实际需求的部门试点，再逐步推广，还挺有可行性。
✅整理了几个我觉得比较实在的亮点：
1️⃣ 0席位费，300元就能起步
这个确实戳中痛点了。新增团队成员不用额外购买席位，对于想先试试 AI 能不能解决问题的企业来说，试错成本低了不少。
2️⃣ 团队共享积分，365天有效
这是我最喜欢的一点。大家共用一个积分池，用多少扣多少，不用担心个人额度闲置、月底清零。尤其适合不同岗位使用频率差异很大的团队。
3️⃣ 后台统一管理，额度可以灵活分配
IT管理员能查看成员的积分消耗，还可以调整每个人的使用额度。谁用得多、谁用得少，方便后续评估哪些 AI 应用场景值得继续投入。
4️⃣ 一个 Agent，可以使用多种模型
支持多种主流大模型，文本、推理、图片等任务可以根据需要选择对应模型。
5️⃣ 开源透明，数据安全更可控
可开源可审计，会话、配置和记忆等数据保存在本地，也提供操作权限控制。
当然，产品看着不错，不代表实际落地就一定省钱、好用。模型的积分消耗、复杂任务执行效果，以及企业内部数据安全要求，都需要真正测试才知道。
❇️ 但我挺认可这种思路：先用较低成本跑通几个具体场景，验证有价值，再逐步扩大投入。
毕竟对很多中小团队来说，AI 落地最怕的就是一上来买了一堆工具，最后大家新鲜两天，又回到原来的工作方式。
要是钱花了，效果没看到，IT还得背锅（哼.gif）。
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