--- title: "非凡大赏：Agentic AI｜从单点自动化到全链路结果交付" id: "20250722A09JWL00" publicationAccount: "非凡产研" originalPublishedAt: "2025-07-22T21:24:50+08:00" canonical: "https://ffcap.cn/research/20250722a09jwl00" source: "https://view.inews.qq.com/a/20250722A09JWL00" sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984" language: "zh-CN" tags: ["AI Agent","非凡大赏","记忆与上下文","全球化出海","具身智能","组织转型","模型与基础设施","智能硬件"] --- # 非凡大赏：Agentic AI｜从单点自动化到全链路结果交付 文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。 欢迎收听现场对话原文 7月18日，非凡资本以“应用无界，智创全球”为主题，在深圳益田威斯汀酒店主办「2025年度生成式AI全球化高峰论坛暨Go Global AI 100年度评选」圆满落幕。全天议程自上午9点至晚上18点，线上同步直播。内容以主旨演讲、巅峰对话和趋势圆桌为主，现场颁发“2025 Go Global AI 100”，并同步进行AI应用全球化发展论坛和AI硬件全球化发展论坛。其中AI应用全球化发展论坛由非凡产研承办，AI硬件全球化发展论坛由火星加速器承办，超过2000名来自全球的参与者、800家AI企业、400位创始人齐聚一堂。 在《Agentic AI｜从单点自动化到全链路结果交付》圆桌会议上，主持人是十字路口创始人Koji，嘉宾有YouMind 创始人 王保平（玉伯）、筷子科技 创始人&CEO 陈万锋、Head AI COO 王健聪、flowith CMO 郭梓溢（拐子）、云智慧 联合创始人 高驰涛。他们来自不同赛道，但都选择在 Agentic 这条尚未被完全定义的路径上率先出发。 本文将基于圆桌发言内容，还原一线视角下 Agent 创业的真实逻辑、落地挑战与方向判断。 ![非凡大赏：Agentic AI｜从单点自动化到全链路结果交付 · 原文图片 1](https://inews.gtimg.com/om_bt/OsjJRSKp_z4p2SnaFdd3epfm_gVz0FXwIPnhdTC-RjGX4AA/1000) ### 01｜Agent 并非“产品”，而是一种组织智能的新方式 在对话开篇，五位嘉宾不约而同地强调：**Agent 不是一个孤立的“产品形态”，而是一种交付理念的演进**。无论是 flowith 所构建的支持无限推理、支持上下文记忆的创作 Agent，还是 Head AI 对“从需求到红人合作全链路交付”的重构理解，抑或是云智慧将 AI 能力融入硬件“机器狗”中的复杂集成，他们都在用不同方式验证：**Agent 不再止步于“工具协助”，而是开始以某种“智能体”方式接管任务，并产生可衡量结果。** Agent 的真正价值，或许并不在于“是否能取代人”，而在于“是否能串起流程、缩短链路、提升边际收益”。 正如王健聪所言：“AI 时代和 SaaS 最大的区别，是做不做交付。”这一变化，是整个 Agent 创业逻辑的根基。 **02｜从 PR 到产品：Agent 的传播热度能否反哺真实需求？** Agent 的热度早已从产业链扩散至传播链条。Head AI 高调提出“干掉市场部”、flowith 被 MIT Technology Review 报道，甚至连 YouMind 都因为 Agent 功能的更新在短时间内实现了用户数与留存率的飞跃。 但正如拐子所言，这种“魔法时刻”固然重要，却更像是“感官放大器”而非“能力放大器”。在他们看来，**Agent 的 PR 效果，远大于当下的实际效能。但这并不妨碍它作为新范式的先行信号。** 而在 PR 之外，真正能支撑 Agent 落地的，是它对现有工作流的重构能力。flowith 就提到，有用户用 Neo 在一小时内搭建起完整电商站点，这是过去需要三人团队三周完成的任务。 **节省时间、压缩协作环节、降低决策门槛，这正是 Agent 在初期“证明自己”的三个核心优势。** 03｜行业共识仍未形成：Agent 的“形态”还在演化中 陈万锋指出，现在的 AI 创业公司几乎都在“Pivot 再 Pivot”。从 Chat 工具、搜索产品到 Agent 模式，大家都在试错和反复定义。 他提出了一个关键问题：**未来到底是工具公司，还是服务公司？** 在他的观察中，Agent 已经成为很多公司工具层的“展示接口”，但是否能支撑长期价值，还需要回到最本质的判断——**它是否能创造明确的商业收益？** 这也是筷子科技一直坚持的方向：所有的视频素材工具必须“能帮客户赚钱”。因此，他们在推动自启动 Agent 的同时，也在关注两个更底层的变量： - **质量控制标准（QA）是否清晰** - **用户是否具备 Prompt 能力** 在后者问题上，他们更是直接提出：“真正的 Agent 未来应当是‘无需 Prompt’，而具备自主意图的。” **04｜非工具，而是“结果”：Agent 将进入人力市场** 一个值得关注的观点来自云智慧高驰涛。他指出，**Agent 的目标不是替代工具，而是参与“人力市场”的再分配**。 他们通过自研的四足机器人，实现在数据中心机房用一台“机器狗”替代两个8人班组的巡检任务，24小时持续运行。这不仅是 AI+Agent 与硬件融合的样本，也是一种“结果型交付”的直接体现。 “你能替代多少班组？你能节省多少成本？”成为客户愿意买单的核心判断逻辑。 这也意味着：**Agent 从软件工具走向了“人效单位”的标价逻辑，这将撬动万亿级的人力服务市场。** **05｜从收藏到创造：个人 Agent 的价值在“上下文”中被放大** YouMind 的探索路径则更为细腻。他们原本面向内容创作者，但在 0.2 版本之后，发现了大量用户其实是“收藏者”。 这些用户并不需要 AI 写稿，而更希望 AI 理解他们过去收集的内容，并在“灵感触发”时给出推理与输出建议。 这带来一个深刻启示：**Agent 的价值不在于“产出内容”，而在于理解“我是谁”——基于用户个人上下文生成相关性极高的启发，才是 Agent 迈向下一阶段的路径。** 正如王保平所言：“收藏的本质，不是为了 Read it later，而是为了 AI read for me later。” **06｜Agentic 时代刚刚开始，标准仍在生成** 这场圆桌的核心讨论，未给出一个统一定义的 Agent 模型，但却以多个视角共同揭示出：**Agent 不是一种“产品形态”，而是一种“组织智能”和“交付逻辑”的变革。** 我们正处于一个 AI Agent 被“共识过度”的阶段。所有人都在提 Agent，但真正从技术、产品、用户和商业模型上拆解它、验证它、质疑它的，恰恰是这些在一线创业者。 他们的反馈，也许才是我们理解 Agentic AI 真正落地路径的关键锚点。 **07｜圆桌原文** **Koji**：感觉非凡做的这个活动真的非常有人气，很少看到早上九点钟就坐得满满当当的会场。 我也很荣幸来主持第一场的圆桌，我们这个圆桌的人有点多，所以节奏要快一点。 一开始想让大家做的第一件事情是介绍一下自己，尤其是在Agent这个领域的产品和一些新的探索。 从保平（玉伯）开始。 **王保平**：最近在创业做YouMind，它是一个内容创作者的AI工具，目前还谈不上Agent，刚刚开始。 **陈万锋**：大家好，我是筷子科技创始人兼CEO陈万锋。 Agent是我们今年其中一个要创新的产品方向，但是它一定是要去设计、要去做的事情。 筷子科技目前服务了近1万家企业客户，因为我们是帮企业生产和分发商业内容的，所以它（Agent）应该是我们其中的一个产品方向，但应该也不会代表未来的全部。 待会儿可以探讨一下这个话题。 **王健聪**：大家好，我是Head AI的COO王健聪，叫我小王就可以了。 我们算是一个标准的Agent公司，我们帮大家做红人营销，核心是帮大家去找到红人。 所谓全链路，是帮大家把讨价还价、商务谈判，以及效果预测都做了，把一个过去媒介执行人员要做的所有事情做完，最后可能在审核环节，交给以前这个团队的领导者。 我们在尝试做这个交付。 最早可能做得更激进一点，后来发现还是要和过去的解决方案有一些兼容。 **郭梓溢**：Hello大家好，我是flowith的拐子。 我们的理想是做一个AI时代的终极创作工具。 Agent是我们C端产品的一部分，我们大概从去年开始做。 现在市面上可能把我们的产品定义为偏向一个通用的创作Agent，叫Oracle。 到今年五月份，我们刚发布了一个新的Agent叫Neo，我们主打的是一个可以有无限推理步骤、无限上下文的Agent。 我们可能是比较偏向于在Agent框架和技术层面上深耕的公司，也算是国内乃至世界上，在服务次数和服务用户数上都走得比较前面的一个产品。 **高驰涛**：大家好，我是云智慧的联合创始人高驰涛。 我做技术很多年，也是一个创业老兵。 我们这家公司是一个很老牌的智能运维公司。 我们的SaaS产品在监控领域有二十多万家企业用户，也有接近2000家KA客户。 在过去的一年里，随着AI的浪潮，我们很多客户也在拥抱变化，所以我们把过去的很多工具转变成了Agent。 比如我们有很多已经把能力集成到一起的“机器狗”，去替代传统的人工，我们已经做了很多这种尝试，待会儿可以给大家好好介绍一下。 **Koji**：那我们接下来就反过来一圈。 第一个问题想问一下高总，云智慧应该是2009年就成立了，作为一个资历很深的公司，在遇到这一波AI浪潮时，可不可以讲一讲你们有哪些应对？ **高驰涛**： 刚刚我提到的“机器狗”，这一点我们是比较自豪的。 在运维这个领域，也就是AIOps领域，国内海外有很多知名公司，比如海外非常知名的ServiceNow，还有Datadog——虽然它名字里有Dog，但其实没有类似“狗”的东西，它依然是一个数据驱动的平台。 在中国也有很多，其中比较大的或者说最大的就是云智慧。 就在过去的两个月，我们刚刚完成了一个整合，把我们过去很多的算法和AI能力整合到了一起。 其中有一个场景就是我们称之为“四足机器人”。 从全球的市场和创新行动来看，我们是第一个把它应用到数据机房里的。 就像刚刚吴总和段总提到的，从工具到结果，我们的商务逻辑也是依据结果来制定：一条狗到底能够替代几个运维班组？ 我们现在算起来，在某些比较简单的IDC机房场景，一条狗可以替代两个班组，一个班组八个人。 也就是说，一条成本在40万人民币左右的机器狗，加上我们背后很多的AI算法和Agent的集成，可以替代16个工程师，24小时不间断地进行巡检。 **Koji**：这个好厉害。 我印象中云智慧其实是一个软件公司，你们是从什么时候开始转型做硬件的？ 这是你们去拥抱AI这一波机会的一个很重要的选择吗？ 那你们还做软件吗？ **高驰涛**：软件一直在做。 并且也帮助很多企业做出海的基础软件和加速、安全等服务的选型供应。从资本市场来看，我们也是比较被看好的，在2021年完成了由红杉领投的一轮1.5亿美金的投资。 从那笔投资开始，我们也成立了一个资本市场部，开始对智能运维领域的一些初创企业进行投资，来完善我智能运维的很多细分领域。 比如在电力领域，以前的巡检机器人或摄像头，最早是戴在人身上或帽子上，相当于给摄像头装上了人的腿。 迭代到后来是固定在某个角落或者是机柜上的机器人，大家应该也听说过，这是第二代。 到了第三代，给一个可以移动、跳跃的机器人上面装上我们的Agent，而且这些Agent不仅包括软件，还包括硬件，可以去达到听声音、闻味道、判别是否高温、判别是否漏电等等很多功能。 **Koji**：谢谢介绍。 接下来问拐子，今天早上醒来看到的第一条新闻就是OpenAI发布了他的Agent。 所以今天一定要问一下，作为 Agent 头部产品，在看到他推出之后，你的第一反应是什么？ 你觉得他会对你们造成哪些影响或者冲击吗？ **郭梓溢**：今天早上我们内部还在聊这个事。 首先，我觉得像模型大厂他们碰Agent这件事情，是一个必然会发生的事情，无论是OpenAI、Anthropic还是Google，这个也在我们曾经的预期范围之内。 今天早上OpenAI发布的这个新Agent，虽然还没有试用，但是从实际演示效果来看，它的能力其实还是偏向于一个比较早期的产品形态。 我觉得是在GPT模型的基础上可能多了一个Browser的能力，因为GPT  o3 的模型本身就是一个非常趋近于Agent的产品了。 单论这个产品来讲，对我们的冲击，我觉得从技术能力上，它没有太大的冲击。 它输出的质量，包括给用户的体验效果，我觉得跟我们去年发布的Oracle是差不多的。 不过，对我们来说不算是冲击，反而是对我们整个行业的一个促进。 在AI Agent这个领域上有更多的玩家加入之后，会让无论是资本市场还是用户市场，对这件事情有更多的关注。 因为在OpenAI发布之前，大部分还是创业公司在尝试Agent这件事情。 之前像MIT Technology Review也专门报道了我们。 其实现在Agent的创业或者说AI创业当中，有非常多的中国创业企业走在非常头部的位置。 在最终实现的效果上，用户会横向对比 flowith 和 这样大公司的最终结果，认为不如我们的输出。这给了我们非常多信心。 第二，在用户体验上，我们是深耕于这个行业的，我觉得这不再是说一定只是模型大厂的机会，创业公司绝对会有更好的优势。 因为我们可以融合多种模型，Agent它不是一个纯粹深耕于单一模型的场景。 它一定需要支持更多种工具，需要更贴合我们最终想触达的用户场景。 比如我们想触达的，其实就是更多偏向于把每个人变成一个创作者的业务，这种工具在Agent这个领域当中是需要自己做非常多的优化以及不同场景的适配的。 这个我觉得不再是单一大厂的机会，他一定有创业公司的机会。 所以冲击还好，我们还挺开心的，知道我们可能比OpenAI这样的世界最好的公司在某些方面做得更好。 **Koji**：听下来就是还好他做得没有那么好。 其实大家对Agent还有另外一个好奇，就是看到大家发布得热火朝天，但是会有一个疑问：真正的用户在用Agent的时候，除了用它来做个网站，或者用它来做Deep Research，还在用它去做哪些场景？ 可不可以请你讲一讲，你们的Neo发布到现在其实也有两个多月了，你们看到的，除了AI coding和AI deep research，排在前面的典型用户场景还有哪些？ **郭梓溢**：我觉得可以先说一下，为什么现在Agent普遍本身还是在做我们传统意义上的Web或者Coding这类事情。 因为从模型的底层构建角度出发，它无论是想给我们输出什么，它还是基于软件时代去做的东西，基于我们的Web分发时代去做很多东西。 所以它还是基于浏览器或者手机端，为我们人类输出一个无论是纸质报告，还是我们曾经工作范式中的PPT、PDF、文档之类的东西。 Agent或者说AI模型在工作的底层原理上，是通过算法或者说Coding去构建的，所以它会这样去输出。 在我们这一轮中，我发现用户用得最多的一个新场景，更多是Agent可以完成一个更像端到端的交付。 举个最简单的例子，我们有一个用户，大概花了一个小时的时间，用Agent做出了一个以前可能需要一个团队（一个前端+后端+运维）花两三个周才能做出来的电商前端的全站交付物。 这个成本可能曾经是在10万人民币左右，现在可能就5美金左右。 我觉得它不是完成一个纯粹完全链路的交付，而是优化了当中一部分人类需要花很多时间去做的事情。 **Koji**：接下来想请教一下小王。 Head AI在十字路口的那一期访谈，是我们近期最受关注的一期，在座应该有很多朋友也知道，其实你们还是引起了非常多的讨论甚至争议。 所以第一个问题想问您，现在回头看，如果可以重新再向大家亮相介绍Head AI，你会用不同的方式吗？ 还是说，你认为过去那样高调PR，以一个“破天荒”式的形象向世人亮相，依然会是你们的选择？ **王健聪**：其实你看我们整体是做过两次PR，是两个不同的话题。 第一个话题叫“全球第一个红人营销（Influencer Marketing）的AI Agent”。 第二次用了一个更大胆的，叫做“干掉市场部”。 这个其实就是我们自己看，我们身边人是看得懂这句话的，这句话真的就是一个PR。 我们发现虽然有很多争议出来，但是其实受益是远远大于争议的。 我们看到有非常多我们原本接触不到的客户也好，各种单位也好，都会更积极地看待这件事情，来找到我们，这个我们还是挺开心的。 我们可能下一次肯定还会找新的话题再不断地去打磨。 因为我们自己做营销，包括我们自己的方法论，营销本质上就是大量的测试，大量的A/B test加复制。 你每个用户画像都得去测。 包括我们自己产品的逻辑也是帮大家找网红，你可能一开始找一个画像的网红找100个，发现这100个里面确实也有好有坏，你就得再细分下去拆解这个东西。 **Koji**：你们对外也会讲自己是一个Agent对吧？ 可不可以讲一讲，Agent这个理念或者这个技术，对于Head AI来说发挥的最重要的作用是什么？ **王健聪**：我觉得理念上对我们发挥的作用，或者说让我们的差异化更清晰——虽然现在市场上还分不太清楚这件事情。 就是我们团队从第一天就觉得要做“交付”，交付是AI时代和过去SaaS工具最大的区别。 所以我们一开始就不会说，我输入了我的需求，就给你一个红人清单——这也造成了很多客户的误会，在红人营销的软件行业，很多人会这么想。 但我们没有这么做，你在我这里输入需求之后，没有红人清单，我直接帮你去找这些红人。 红人接受了我们的一个所谓定价，加上合作策略、内容模板之后，你才会看到他。 这是我们一开始就会去坚持的一些东西。 Agent其实是做很多事情，是把工作流串起来，因为人过去就是这么做一件事情的。 我们公司做的场景还是相对聚焦，所以我们技术上没有各种复杂的架构，我们是很简单地把这件事情的工作流，人为地把它Coding串在了一起。 **Koji**：最后一个小问题，你刚才提到这一波宣传出去之后，有非常多意想不到的客户也会来和你们沟通。 可不可以举一些例子，最意想不到的客户是谁？ **王健聪**：最想不到的，我下周还要去见一个叫保乐力加的，不知道大家知不知道这个品牌。 他们说基本上所有的洋酒都是他们的，他们对我们非常感兴趣。 还有像LVMH这样的集团。 因为我们自己做AI，也分享一下，我们觉得我们在替代人只是一个步骤，做AI创业还是要想清楚，你这些东西除了替代人之外，还有什么是增量。 我们发现，用AI去找网红，大家可能下意识会觉得找顶流网红肯定是不行的，我们承认。 但是我们在找中长尾网红上效率是人的数倍，这是人做不到的事情。 包括我们上面有蛮多KOC，他可能接一个订单就十块钱、二十块钱。 如果你让人去和这些人讨价还价，一个一个聊，那你的ROI其实是打不平的。 我们发现今天像这种奢侈品集团，无论是酒的也好，包包也好，他们今年有蛮多策略就是把大量的预算放在了KOC上面，我觉得就很开心。 **Koji**：接下来想请教一下筷子科技的陈总。 我知道你们做 AIGC 的素材做得非常好，也很有口碑，我听到好多朋友都在推荐说要做AIGC的素材就找筷子科技。 今年其实会看到从Lovart开始，到美图最近也出了他的Agent，他们都在主打用Agent去帮助生成素材，尤其电商素材是其中一个重要场景。 你有感觉到这一波来势汹汹的Agent对你们业务的冲击吗？ 你们准备怎么应对？ **陈万锋**：暂时还没有。 我们对Agent最近有很多思考。 第一个是我个人思考，我觉得“智能体”（Agent）这个东西，大家现在都在figure out。 比如大模型刚出来的时候是Chat Interface，它是一个界面，后来就变成每一个做模型的都要有一个Chat，因为它也许对大模型来讲是一个能力的展示。 所以后来为什么说，如果你是一个创业公司去做一个Chat工具就没什么意义，因为所有模型都会自带一个Chat模式。 后来就是AI搜索，像Perplexity也是一个比较Top的Agent公司，但他原来是做搜索的，后来就Pivot成了Agent。 现在做搜索的也要做Agent，也许有些做Agent的也要做搜索，所以这里面很模糊。 早上还听一个美国博客，他说现在的AI公司就是“Pivot再Pivot再Pivot”，因为大家都不太清楚到底这个形态是什么。 我们也觉得每年我们都在Define到底未来是什么。 包括最近跟一些投资人在聊，未来你是工具公司还是服务公司？ 我觉得我不知道，有可能都有。 我想做一个创造价值的公司（Value Company）。 这个价值到底是工具交付的还是Agent交付的，我还不知道。 但是我们有投资人确实觉得，未来不仅是软件交付能把边际成本趋于零，而是Agent做服务也可以趋于零。 所以有一个说法是“软件可以进入到人力市场”，这是对的，就从1万亿美金的市场到10万亿美金的市场。 因为以前只能是人操作工具来达到边际成本为零，但现在可能是Agent直接把Result交付出来。 所以这里面其实还是挺模糊以及在调整的。 所以现在的AI公司就要不断去变。 刚讲到视频领域，我觉得很多外部看进来也觉得大家都差不多。 我们经常说跟剪映就完全不一样，对吧？ 或者甚至有人说我们两家在营销上一样，其实更不一样了。 所以很多时候，技术它完成的东西跟最后实际的东西很不一样，包括Luma跟我们也完全不一样，尽管我们有同样的投资人，但他们是做设计，跟营销内容是两码事。 就像Canva跟Figma完全不一样，一个做UI Experience，一个是做内容。 但要记住，我经常看大家怎么判断，就是你如果做视频，这个视频最终用到哪儿，用在什么场景里面，那个才是最终定义。 我们很聚焦，就说我们的客户做的东西出来就是要帮他赚钱，这个跟我们平时说做一个好玩的视频是两回事，是天壤之别。 因为这里面支撑的整个想法、逻辑跟最后的QA（Quality Assurance）标准是不一样的。 我觉得今天最大的问题就是，你可以有Speed，但你怎么保证Quality？ 这个Quality怎么界定？ 所以这里面很多想法。 另外，我认为现在Agent也在趋同。 我们那天内部在做Agent的时候就在讨论，现在大家都是你给一个Prompt，然后等五分钟，看一个结果，中间可能没有什么互动。 这是不是未来Agent的交互模式？ 我们发现，我们的用户，包括商业用户，他们在用通用的视频生成工具时，其实他们是不会写Prompt的。 “不会Prompt”是AI行业落地的一个很大问题。 那我们认为，未来的Agent可能是不用Prompt的。 当你在做一个任务的过程中，你是因为不懂这件事情才找一个代理。 比如我要报税，我要做法务的东西，我是因为对这件事情没有专业度，我才让Agent来服务。 所以他应该比我更知道这个指令是什么。 所以我们包括我们现在的Agent，在下周一就要发了，我们认为那个Agent是自启动的。 我们做了一个“自启动的商业内容智能体”，它每天可以给你提点子，而不是说“我想做什么”，因为我们知道我们的用户很多时候是不知道做什么的。 所以这边其实非常多话题，非常多动态的东西。 当然，Agent也是以后我们想做一个生态公司里面的一部分环节。 **Koji**：所以下周一要发一个新的Agent产品了。 **陈万锋**：对。 **Koji**：玉伯，其实你是程序员的精神领袖，在程序员领域有非常多的粉丝。 你做的YouMind到现在，可不可以给大家讲一讲，从发布到今天，有哪些一开始你觉得应该是这个方向最后被验证的，然后又有哪些一开始的想法被证伪了？ **王保平**：我们刚创业才一年多时间，YouMind也是刚发布半年多。 去年12月发布0.1版本时，当时想的是给专业内容创作者——比如写博客、做播客、做中长视频的这类用户——做一个好用的AI工具。 后来在0.1发布之后，我发现在吸引来的用户中，更多是做“收藏”的用户，比如之前可能用Pocket用Readwise的，他们会看很多资料。 目前虽然有很多好用的Agent工具，但依旧有很多人还是在手动收藏看到的新闻、报告、视频，这个痛点其实依旧还在。 虽然之前有很多工具在解决，但是AI时代有更好的解法。 所以就从专业创作者，你之后发现其实是有一批“收藏”用户的，这是一个可能在预想之中，又有点超出预想的点。 再往下走的话，还是想引导这个用户群体。 我们在今年3月份发布了0.2版本，开始去做一些不光是收藏、不光是“Read it later”的事情，因为“Read it later”的话，可能就永远也不会再读了。 用0.2版本后，我发现真的有机会通过AI引导之前这波“收藏”用户开始走向创作。 他把东西收集之后，我突然有一点感觉：收藏的本质，不是为了“Read it later”，而是后续交给AI读。 因为你收藏过之后，当你起心动念有一个新想法的时候，AI可以帮你从你的收藏库里面再去收集相关的资料。 在这种情况下，甚至目前YouMind的一些忠实粉丝会觉得，YouMind 0.2版本做得比Perplexity要好。 我当时也愣了，我说以我们团队的能力，离Perplexity还很远，从技术上是根本比不过人家的。 但是后来我就在思考一个问题，为什么用户会觉得我们比Perplexity、比一些做Deep Research的工具要好？ 本质上，那个“好”是一个相关性。 因为是用户平时的收藏在我这里，这种基于个人知识库的相关性，其实是用户觉得好的一个很核心的原因。 这是0.2版本一个让我挺开心的小发现。 到0.3的时候，是今年六月份发布的，才跟最流行的Agent有点关系。 0.3发布之后，我们的数据翻了两三倍，涨得很快，就发现Agent确实是一个方向。 我们月留存一直很高，大概是98%，这是超级高的，所以我一般都不看那个数据。 新增用户也快速翻了两三倍。 我发现这是因为Agent最吸引人的是那个“魔法时刻”，这个我觉得还是挺重要的。 无论是Deep Search还是各种做Agent的，这个魔法时刻会吸引很多尝鲜的用户，这是Agent在PR上的作用，甚至远大于它的实际作用。 **Koji**：所以你们是怎么用它来制造这个魔法时刻的？ **王保平**：这个魔法时刻其实很简单，更多是致敬Gamma。 当时在研究Gamma的时候，我觉得它用AI解决了一个“空白页”（Blank Page）的问题。 如果Gamma只是一个在线PPT，哪怕它有很多丰富的模板，那跟本地的Keynote也没有太大区别。 但我觉得Gamma最核心的是，有了AI之后，它根据你写PPT的一个目的，你给它一些资料，它经过有限几步，就把前面几页给你做出来了。 而且做出来的不仅仅是排版好看，里面的内容还是你想做的内容，这个是最核心的，它解决了一个初始化的问题。 所以后来我就想清楚了YouMind的一件事情，本质上是用Agent的方式解决项目初始化的一个过程。 初始化完成之后，比如用户要做主题研究学习，要写一篇稿子，前面那一步只占到10%到20%的工作量。 但实际上大家写过稿子都知道，哪怕现在有了AI时代，真的要写一篇高质量的稿子，修改稿子至少占到你百分之六七十的时间，甚至更高。 在这百分之六七十的时间里，我觉得目前Agent还是很难直接帮到创作者。 这个过程中，你会不断发现Agent又回到了工具的核心。 我觉得YouMind在我心目中一直是个工具，我也不觉得“结果”比“工具”好，因为可能结果只是工具的一个副产物。 甚至工具真正往上走的过程中，如果工具是一棵树的话，现在可衡量的结果只是低垂的果实。 而且很多工具，比如微信，你用微信有一个OKR或KPI吗？ 怎么跟你的业绩联系起来？ 你用Figma，怎么样去搞一个指标去衡量？ 我觉得是很难的。 所以工具，我还是觉得工具才是那棵大树。 你用ChatGPT为公司多挣了多少钱？ 你很难衡量的。 所以我一直在思考这些问题。 **Koji**：今天我们这一场圆桌就先到这里。 再次谢谢五位的时间，谢谢大家。 --- 原始发布版本：https://view.inews.qq.com/a/20250722A09JWL00 本站阅读页：https://ffcap.cn/research/20250722a09jwl00