项目管理软件一直以来都围绕一件事：帮助团队组织工作。

创建任务。分配给某人。添加截止日期。跟踪状态。在面板上移动它。重复。

这套工作流程依然有效，但 AI 正在改变任务创建之后发生的事情。

AI 编程智能体现在可以编写代码、修复 bug、添加测试、调查问题，并跨代码仓库工作。这给工程团队带来了一个新问题：

AI 智能体应该只是帮助管理工作，还是应该真正成为团队中执行工作的一部分？

这正是Sharkly 与 Asana之间的对比变得有趣的地方。

Asana 是一个成熟的工作管理平台，围绕项目、任务、目标、工作流、报告和协作构建。Sharkly 采用类似的项目管理基础，但将 AI 智能体直接构建到执行工作流中。

那么，Sharkly.ai 与 Asana：你应该选择哪一个？

这取决于你的团队如何工作。

Sharkly.AI 与 Asana：快速对比

表格让这两个产品看起来相似。

重要的差异出现在任务离开规划阶段、需要被执行的时候。

什么是 Asana？

Asana 是较为知名的团队工作管理平台之一。

它为企业提供了一个集中管理项目、任务、截止日期、依赖关系、目标、表单、报告、自动化和团队工作量的地方。

Asana 还支持多种工作可视化方式，包括列表、看板、日历、时间线和甘特图视图。更高级的套餐还增加了项目组合、资源管理、目标、报告以及额外的工作流能力等功能。

对于管理营销活动、产品发布、运营、HR 流程或跨职能项目的团队来说，这种广泛的方法很合理。

Asana 也在大力投入 AI。

其当前的 AI 产品包括 AI Teammates、Asana Dash、AI Studio、AI 辅助项目工作，以及允许外部 AI 工具与 Asana 的 Work Graph 交互的集成。

所以这并不是一个 AI 产品与一个非 AI 产品之间的对比。

两个平台都在朝着 AI 驱动的工作管理方向发展。

区别在于AI 与执行的连接有多深。

什么是 Sharkly.AI？

Sharkly 是一个围绕包含人类和 AI 智能体的团队而设计的工作管理平台。

它提供了你期望从项目管理系统中获得的那些熟悉的构建模块：

  • 任务
  • 项目
  • 待办事项
  • 冲刺
  • 看板
  • 列表
  • 仪表盘
  • 甘特图视图
  • 评论
  • 自定义字段
  • 团队协作

但 Sharkly 增加了另一种类型的负责人。

一个 AI 智能体可以成为任务的执行负责人。

与其简单地写下：

修复身份验证漏洞。

并将其分配给一名开发者，团队可以将该工单分配给一个智能体。

然后，该智能体可以通过连接的编码工具执行工作，同时进度、阻碍和结果会返回到同一个任务中供审查。

这就创造了一种不同的工作流：

任务 → 智能体 → 执行 → 审查

而不是简单地：

任务 → 人类 → 执行

而这种区别正是工程团队可能考虑 Sharkly 而非传统工作管理平台的主要原因。

Sharkly 与 Asana：差异所在

1. 传统项目管理

如果你严格从项目管理角度来看，两者之间并没有巨大的差距。

两个平台都能帮助团队组织项目和任务、分配责任、监控进度并可视化工作。

Asana 拥有一套特别成熟的项目管理功能。

例如，其 Starter 计划包含时间线和甘特图视图、报告仪表盘、自定义字段、表单、自动化、模板以及其他用于管理结构化项目的工具。

Sharkly 也提供看板、列表、表格、仪表盘、甘特图视图、项目、问题和冲刺。

如果你的团队只是想要一个强大的系统来组织人类的工作，Asana 已经非常能胜任。

胜出者：Asana

在传统项目和工作管理方面，Asana 的成熟度和广度使其占据优势。

2. AI 智能体作为队友

这正是比较变得更有趣的地方。

Asana 拥有 AI Teammates，可以为其分配工作，并帮助团队自动化任务和工作流。Asana 将其 AI 描述为一种自动化工作、提供洞察、总结信息，并在平台内与团队协同工作的方式。

Sharkly 采取了不同的方法。

智能体被直接内置于任务执行模型中。

一个 Agent 可以配置指令、Skills 和 Runtime，然后被分配到一个真实任务中。一旦被分配，评论、阻塞项、进度和结果都能与该任务保持关联。

对于软件工程团队来说，这很重要。

这个 Agent 不只是帮你决定下一步该做什么。

它实际上可以负责执行任务。

获胜者：Sharkly

对于特别希望将 AI 智能体纳入执行循环的团队来说，Sharkly 的方法更聚焦。

3. AI 编码工作流

想象一下你的团队有这样一个工单：

为支付 API 添加自动化测试。

在传统的项目管理流程中，这个工单会被分配给一名开发者。

开发者打开自己的开发环境，阅读工单，检查代码仓库，编写测试，运行测试，然后提交更改。

在 AI 原生的工作流中，一个 Agent 可以承担执行角色。

Sharkly 支持 Agent 通过 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI 等编码工具运行，并由 Computers 和 Runtimes 提供执行环境。

工作可以在一个隔离的 worktree 中进行，而任务本身仍然是团队查看进度和审查结果的地方。

这在项目管理和软件执行之间建立了更紧密的联系。

Asana 当然可以与开发者工具集成，其 AI 能力也可以参与工作流，但软件开发执行并不是该平台的核心模型。

对于已经在使用 AI 编码智能体的工程团队来说，这一区别很重要。

获胜者：Sharkly

4. 人工审查仍然重要

关于 AI 智能体的一个担忧是给 AI 太多自由。

没有人希望智能体在没有监督的情况下对生产环境做出更改。

Sharkly 的工作流在设计上让人类始终留在循环中。

Agent 处理被分配的任务，同时其进度和结果会返回到任务中，在合并工作之前接受审查。

这是一个有用的中间地带。

目标不是：

让 AI 做所有事情。

而是：

让 AI 承担更多执行工作，同时人类仍然负责审查结果。

对于希望提升开发能力、又不想完全取消人工监督的工程团队来说，这种模式更合理。

Asana 的 AI 怎么样？

把 Asana 描述成一个只是加了个聊天机器人的传统项目管理工具，会是一种误导。

Asana 已将 AI 作为其平台的重要组成部分。

其当前的 AI 功能包括 AI Teammates、Asana Dash、AI Studio、AI 辅助工作流，以及与外部 AI 系统的集成。

Asana AI 可以在以下方面提供帮助：

  • 自动化重复性工作
  • 总结项目
  • 起草更新
  • 分析信息
  • 将工作分配给 AI Teammates
  • 构建 AI 驱动的工作流

从 2026 年 9 月开始，Asana 的高级 AI 能力包括面向符合条件组织的 AI Teammates 和 Asana Dash，AI 使用情况通过 AI Request 系统进行管理。

所以真正的比较并不是：

Asana 有 AI，对比 Sharkly 有 AI。

而是：

AI 在工作流中处于什么位置？

Asana 是在一个成熟的工作管理平台内部扩展 AI。

Sharkly 则是在围绕一个 AI 智能体可以被分配真实工作的世界来构建工作管理平台。

这是一个细微但重要的区别。

5. 从 Asana 迁移到 Sharkly

团队不愿更换项目管理平台的最大原因之一就是迁移。

没人想重建多年的项目和任务历史。

这正是 Sharkly 的 Asana 兼容性特别有用的地方。

Sharkly 支持导入 Asana 项目、任务和历史记录。它还支持双向同步，因此团队可以在过渡期间让两个系统并行运行。

这意味着团队不一定非得在一夜之间完成大规模切换。

一种实用的方法可以是这样：

第 1 步：导入一个现有项目

将一个现有的 Asana 项目导入 Sharkly。

第 2 步：保留现有工作流

团队可以继续使用熟悉的项目和任务结构，而不必从零开始。

第 3 步：引入一个 Agent

选择一个重复性的工程任务，例如 bug 修复、测试覆盖率或文档。

第 4 步：将任务分配给一个 Agent

让 Agent 执行任务，同时由开发者审查结果。

第 5 步：逐步扩展

如果工作流运转良好，就逐步将更多工程工作迁移到 Sharkly。

可以说，这比要求整个组织在一个下午就放弃现有的项目管理系统要现实得多。

6. Sharkly 与 Asana 定价对比

定价是另一个重要的考量因素。

Sharkly 目前为最多 10 人的组织免费提供完整产品。

对于超过该人数上限的组织，其 Team 方案按年付费时为每用户每月 7 美元。Agents、Crews、Computers 和 Runtimes 不占用席位。Sharkly 还采用自带模型用量的方式，也就是说模型用量通过连接到 Runtime 的编码方案或 API 账户来运行。

Asana 目前的付费方案按年付费时，Starter 起价为每用户每月 10.99 美元。Advanced 按年付费为每用户每月 24.99 美元。Asana 的付费方案包含 AI 能力，而 AI 用量也可以通过其 AI Request 系统进行管控。

这使得两者的定价模式相当不同。

对于正在尝试 AI 驱动开发的小型团队来说，Sharkly 的免费额度可以让他们更容易地测试该平台，而无需立即再订阅一个按用户计费的方案。

对于规模更大的组织，选择则更多取决于团队现有的工作流程、所需的企业级功能，以及他们期望从 AI 驱动的执行中获得多少价值。

7. 谁应该使用 Asana？

对许多团队来说，Asana 仍然是一个极佳的选择。

如果你的主要目标是跨不同部门管理项目，你或许应该考虑 Asana。

它特别适合以下类型的团队：

  • 市场营销
  • 运营
  • 人力资源
  • 产品
  • 销售
  • 客户成功
  • 跨职能业务团队

Asana 广泛的项目管理、报告、自动化、目标和资源管理功能，使其在主要挑战是协调人员和流程时非常有用。

如果你的团队并不需要 AI 智能体来执行技术工作，那么可能没有太多理由离开一个你已经熟悉的平台。

8. 谁应该使用 Sharkly？

当软件开发是工作流程的主要部分时，Sharkly 就变得更有吸引力。

如果你的团队符合以下情况，就值得考虑：

  • 经常使用 AI 编码工具
  • 希望将 AI 智能体直接分配到工单
  • 管理多个 AI 编码智能体
  • 希望 AI 执行重复性的工程任务
  • 希望开发进展与原始任务相关联
  • 希望由人类审查 AI 生成的工作
  • 正在试验 AI 原生的开发工作流
  • 希望引入智能体，同时不完全放弃项目管理

最大的问题并不是你的团队是否使用 AI。

大多数现代团队都开始使用了。

更好的问题是：

你到底希望 AI 实际做什么？

如果答案是“帮我管理我的工作”，Asana 可能就够了。

如果答案是“拿一张工单，执行工程工作，然后把结果带回来供审查”，Sharkly 的构建方式要更贴近这一用例。

Sharkly vs Asana：最终结论

并不存在一个通用的赢家。

Asana 是一个成熟、灵活的工作管理平台，拥有强大的项目规划、自动化、报告、协作能力，以及日益精密的 AI 功能。

Sharkly 走的是一个更窄但可能更具意义的方向。

它把 AI 智能体视为工作本身的参与者。

这就是关键区别。

对于规划营销活动的营销团队、协调流程的运营团队，或管理复杂跨职能项目的公司来说，Asana 仍然是一个非常强的选择。

对于提出以下问题的工程团队来说：

“如果我们的 AI 编程智能体也能像开发者一样被分配工单呢？”

Sharkly 是一个有趣得多的方案。

这一转变很微妙，但很重要。

传统项目管理问的是：

谁负责这项任务？

AI 原生项目管理问的是：

这项任务应该由谁——人类还是智能体——来执行，我们又该如何审查结果？

这或许就是项目管理软件下一步的走向。

而对于已经在用 AI 智能体进行构建的团队来说，现在开始这一转变可能是合理的。

常见问题

Sharkly 是 Asana 的替代品吗？

是的。Sharkly 可以作为项目和工作管理平台使用，具备任务、Projects、Sprints、Views、评论以及其他规划功能。它的主要区别在于，AI Agents 也可以被分配来执行工作。

Sharkly 能与 Asana 配合使用吗？

可以。Sharkly 支持导入 Asana 的项目、任务和历史记录，并在迁移期间支持双向同步。

Asana 有 AI 智能体吗？

是的。Asana 目前提供 AI Teammates 和 AI Studio，作为其更广泛的 AI 驱动工作管理平台的一部分。

Sharkly AI 智能体能写代码吗？

可以。Sharkly Agents 可以通过连接的编码工具运行，并根据分配的任务执行开发工作。Sharkly 目前列出的支持工具包括 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI。

Sharkly 免费吗？

Sharkly 目前为最多 10 人的组织免费提供其完整产品。对于规模更大的组织，其 Team 计划按年计费时为每用户每月 7 美元。

Asana 比 Sharkly 更好吗？

这取决于使用场景。Asana 在通用工作管理和跨职能团队方面尤其强大。Sharkly 更专注于希望 AI 智能体直接参与任务执行的团队。