--- title: "非凡挚友｜Lessie AI于北川：用AI加速人与人的链接" id: "20251113A04BRM00" publicationAccount: "非凡产研" originalPublishedAt: "2025-11-13T16:00:58+08:00" canonical: "https://ffcap.cn/research/20251113a04brm00" source: "https://view.inews.qq.com/a/20251113A04BRM00" sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984" language: "zh-CN" tags: ["模型与基础设施","AI Agent","内容创作","电商零售","组织转型","OpenAI"] --- # 非凡挚友｜Lessie AI于北川：用AI加速人与人的链接 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。 如果说这两年的大模型，把写东西画东西的门槛打碎了，那么北川在做的，是一件更隐秘但更关键的事：把找人这件事重新发明一遍。 在绝大多数组织里，找人一直是不透明、低效、全凭运气的黑箱。你想招一个懂 TikTok、又懂跨境电商的运营；你想找到一批愿意试用新品的健身 KOL；你想把产品卖到美国，却不知道第一步应该找谁聊。这些需求，都被埋在无尽的搜索、加人、私信、Excel 表和跟进里，消耗的是人的耐心和时间，而不是机器的算力。 北川做 Lessie AI，很简单的一句话：用 AI 重做找人这件事，让它终于配得上 2024 年的技术水平。 **从搜索人到理解人** Lessie AI 给自己的定位，是一个 People Search AI Agent。不是一个新的社交网络，也不是一个更聪明的招聘网站，而是一层人际基础设施。 在传统产品里，所谓找人，本质是你去适配系统的语言。你要把需求拆成一堆关键词：地区、行业、职位、年限、粉丝数……再去不同平台里来回搜索、复制粘贴、筛选。效率低是一方面，更致命的是：这整套流程，对人的理解极其粗糙。 而在 Lessie AI 的设想里，顺序要反过来：不是人去向系统解释自己，而是 AI 去读懂人。 用户只需要像对一个聪明助理说话一样，丢出一句话。帮我找到在美国、关注健身领域、粉丝 10 万以上、愿意接试用合作的 TikTok 创作者。后面几乎所有事情，都交给 Agent 去跑：它自动理解诉求、在多源数据里检索、按照意图筛选、估算价格区间，甚至发起第一轮连接。 从输入关键词到说人话，从展示一个列表到推进一整个流程，这中间跨过去的，不仅是体验的差距，而是范式的更替：AI 不再是一个工具，而是一个可以被托付目标的执行伙伴。 **Agent 不是更聪明的 ChatGPT，而是能把事做完的同事** 在很多人眼里，Agentic AI 还是个有点抽象的词。但如果按北川的说法，它其实特别好理解：你不再只是问一个模型你怎么看，而是丢给它一句这件事帮我搞定。 Lessie AI 背后，是一个围绕找人场景搭起来的 Agent 系统。它不是一个大模型单点发力，而是一群分工明确的智能体在协作：有人负责理解需求，有人负责搜索与比对，有人负责打分筛选，还有人负责拟合沟通策略。 对用户来说，感知到的是一件事：原本需要你亲自盯着做的一串繁琐动作，现在变成了发出意图—等待结果的闭环体验。 这也是为什么北川会认为，生成式 AI 真正有突破意义的，并不是写得越来越像人，而是学会围绕目标组织行动。当 AI 能够跨越理解—决策—执行三个环节，它就不再是一个功能，而是变成了一种可以托付任务的基础设施。 在这个范式下，我们可能得重新审视一个看似简单的问题：未来的 AI 产品，到底应该以功能来划分，还是以任务来划分？Lessie 给出的答案是后者——用户要的不是更强的搜索功能，而是帮我把合适的人找出来，并且联系上。 **做人际基础设施，先要尊重规则** 与许多从国内起盘、再慢慢试探海外的产品不同，Lessie 一开始就把增长的重心放在美国市场。 这不是一个轻松的选择。用 AI 去找人，天然会踩到数据合规、隐私保护、区域法规等最敏感的一圈红线。北川过去在 TikTok 的经历，让他从一开始就非常清楚：这不是后面再补的问题，而是产品一出生就要带着的原罪压力。 所以 Lessie 的很多节奏是反直觉的：每一次重要功能上线之前，都要先经过严苛的法务评估；在进入新市场之前，不是先想如何增长，而是先问哪条线不能碰；团队层面也很早就开始引入本地人才，不是为了做一个翻译层，而是为了让这家公司本身长出国际化的视野。 在 AI 创业的普遍叙事里，快几乎被视为唯一的正义。但当你做的是连接人和人的基础设施时，少数几次踩线就足以摧毁信任。而没有信任的连接，只会变成冷冰冰的骚扰。 北川眼中的全球化，不是把一个中国产品卖到海外，而是在全球规则之内，重构一种更高效、更透明的人才与机会的流动方式。这件事，看似是技术问题，本质却是一个价值观问题。 **中国 AI 创业者，正在靠做出来的答案赢得尊重** 当被问到中国 AI 公司在全球扮演什么角色时，北川用了一个有意思的表述：从追随者到实践驱动的创新者。 在大模型基础研究上，中国与美国确实存在差距，这是任何严肃讨论者都不该回避的现实。但如果视角切到如何把技术落成可规模复制的产品如何用工程能力与落地效率补足差距，中国团队的经验，恰恰是全球稀缺的。 更快的迭代节奏、更敏锐的场景嗅觉、更强的工程执行力，让中国创业者在很多 AI 应用方向上，开始走在前面。不是因为我们理论更先进，而是因为我们愿意以更高的密度去试错、去打磨、去反复跑通一条条细窄但真实存在的商业路径。 Lessie 就是这样一个典型样本：用中国团队特有的工程+场景能力，去解决一个全球普遍存在、但又难以抽象成单一算法问题的需求——高效、精准、可规模化的找人。 要让中国 AI 公司在全球市场赢得更大的话语权，北川认为有三件现实又朴素的事需要持续做下去：做出让全球用户能直接感知价值的产品；把本地化和品牌建设当成长期工程，而不是营销活动；在数据合规、合作模式、价值观这些问题上，保持透明与可解释。 听上去都不新鲜，但真正拉长时间去做的公司，并不多。 **个体时代不是口号，而是一种现实的职业选择** 这场对话的背景，是一场主题为开创智能｜个体时代的大会。这个标题很容易被当成一串漂亮的宣传语，但对北川来说，它对应的是一群真实存在的用户：海外创作者、小型品牌主、小团队创业者。 在过去，这些人要完成一件看上去挺专业的事。做一次完整的达人投放、搭起一个多渠道合作网络、跑通一套跨境销售的闭环——往往要依赖代理公司或庞大的中介体系。预算不够、信息不对称、试错成本高，是他们的常态。 当 Lessie 把找人变成一句话的事情，这类个体的边界就被延展了。 一个两三人的小团队，可以在几天里，完成过去营销公司要花几周甚至更久的工作；一个创作者可以主动出击，为自己的内容和个人品牌匹配更合适的商业伙伴；一个远在国内的产品人，可能通过 AI 自动铺开的联系网络，快速触达到数千公里之外的机会节点。 如果说上一代互联网，让个体被看见的成本大幅降低，那么这一代 AI 的任务，就是进一步降低被连接和被信任的门槛。 这也是为什么北川会强调：AI 正在重构的，并不是我们怎么工作，而是谁有资格参与某种级别的协作。很多原本只属于大组织的玩法，正在被小团队、一人公司一点点解锁。 **真正的难题从来不是生成，而是理解** 在 Lessie 的叙事里，有一句话值得反复咀嚼：内容生成已经足够容易，真正难的是理解人。 技术上，生成一段邮件、一份名单、一份报告，都已经不算什么挑战。真正卡人的，是你能否理解那句模糊的我大概想要的是……背后，那些没有说出口的偏好、顾虑、机会成本和现实约束。 一个好的人际 Agent，不是帮你多发了几百封冷邮件，而是帮你避开了无效的连接，把有限的注意力集中到真正可能产生信任和价值的那一小撮人上。 这听上去很人，却偏偏是今天的大模型最薄弱的一环。它能写出体面得体的模板，却很难像一个有经验的业务负责人那样，在上下文里悄无声息地做出取舍，知道什么时候该退一步、什么时候该再坚持一下。 北川选择在理解人这个难题上用力，本身也在给 AI 创业敲一个提醒：如果我们只是在追逐更像人类语言的生成能力，而不去正视如何更像人类那样理解彼此，终究会停在一个尴尬的半坡上。 **给个体和小团队的几点残酷友好建议** 当谈到未来一到三年，个体和小团队应该怎么布局时，北川并没有给出工具清单，而是从心态和工作方式说起。 一是心态。要从执行者转向协作型创作者。如果你仍然把自己定位成接单的人完成任务的人，那 AI 对你，很可能只是一套更快的自动化工具；而当你开始把自己当成与 AI 共创的人，你会主动去思考：哪些是我必须亲自判断的？哪些可以交给 Agent 跑？如何设计一条从想法到落地的自动化工作流？ 二是工具和生态。ChatGPT、Cursor、各种 Agent 平台……这些名字当然重要，但更关键的是：你能否为自己搭出一条贯通的工作流。从信息输入、思考整理，到执行推进、结果复盘。如果你还在用 AI 解决一两个点，而不是串出一条线，那你与那些真正的一人公司之间，会有一道隐形的生产力鸿沟。 三是选择赛道。与其焦虑AI 会不会把我替代，不如坦诚地问一句：在我所在的领域里，是否存在一个可以被 AI 大幅放大、却还没有被好好重做的关键动作？对北川而言，这个动作是找人；对你，可能是签合同做选题写冷启动邮件做用户访谈做行业扫描。真正的机会，往往都藏在那些你每天在做、又每天在抱怨的事情里。 也许，Lessie AI 终局能走到多远，现在谁都说不准。但北川的路径给了我们一个清晰的参照：与其再去做一个更全能的 AI 工具，不如选定一个看似细小却无比关键的动作，用 Agent 把它做到极致——做到让个体和小团队，突然发现自己能做的事情范围被悄然放大了一圈。 当越来越多这样的产品出现，开创智能｜个体时代才会从大会的主题，真正变成每个普通人可以感到的现实。 * * * **访谈精选Q&A** **Q1：先简单介绍一下你自己和 Lessie AI？** **于北川**：我是于北川，Lessie AI 的创始人，之前是抖音早期成员，也在腾讯做过产培。Lessie AI 成立于 2024 年，我们给自己的定位是 People Search AI Agent，想用 AI 重新发明找人这件事，让任何人都能在几分钟内找到并连接到想合作、想招聘的那个人。 **Q2：Lessie AI 具体是怎么找人的？** **于北川**：用户只需要说出一句话的需求，比如想找什么地区、什么领域、什么量级的人，剩下的从需求理解、搜索、筛选到发起连接，都交给 AI 自动化完成。我们希望把原来碎片化、手工的找人流程，变成一个智能、闭环的 Agent 体验。 **Q3：你们主要解决行业里的哪些痛点？** **于北川**：传统找人的问题有三个：效率低、匹配不准、无法规模化。HR、BD、品牌方都要在好几个平台来回搜、拉表格、冷启动沟通，既耗时间又靠运气。Lessie AI 想做的，是让招聘、商务合作、创作者营销这些场景，在几分钟内就能锁定真正合适的人，并直接完成触达。 **Q4：你当初创业的初心是什么？愿景又是什么？** **于北川**：初心很简单：用 AI 提升人与人连接的效率，让找到对的人不再那么难。我的愿景是把 Lessie AI 做成连接全球人才与机会的基础设施。任何人想找什么样的人，不用再绕很多圈子，直接交给 AI 去完成。 **Q5：在你看来，生成式 AI 这两年最重要的突破是什么？** **于北川**：我觉得真正的突破，不在于模型写得多像人，而在于从大模型能力走向Agent 体系。也就是：AI 不再只是生成一段内容，而是能理解目标、拆解任务、主动执行、持续学习。这是从回答问题到帮你把事做完的跨越。 **Q6：Lessie AI 是怎么把 Agent 用到产品里的？** **于北川**：我们的整个系统就是围绕 Agent 搭建的。一个 Agent 负责理解你的找人需求，有的负责去多源数据里检索，有的负责评估和筛选，还有的负责设计连接方式和话术。对用户来说，只感知到一件事：说出需求，等结果，整个找人过程是自动跑完的。 **Q7：在技术更新很快的情况下，你们怎么平衡技术创新和商业落地？** **于北川**：我们的思路是结果导向的技术创新。大概一半资源投在核心 AI 能力，比如理解、匹配、执行；另一半放在具体场景的业务验证上，比如招聘、商务拓展、创作者合作。所有技术投入，最后都要能在业务侧看到可量化的产出，否则就不是好技术投资。 **Q8：你怎么看 Agentic AI 这种新范式对未来应用生态的影响？** **于北川**：Agentic AI 会让 AI 从单点工具变成全流程执行伙伴。过去大家按功能模块去划分产品，未来会越来越按任务和目标来划分。对用户来说，不再是我用十几个工具拼起来，而是我告诉一个 Agent 要达成什么，它自己去调用工具、串流程。 **Q9：在全球化上，你们看到了哪些机遇和挑战？现在重点在哪些市场？** **于北川**：机遇是全球对高效找人和跨境连接的需求都在爆发，不论是招聘、创作者合作还是 BD，大家都在找更高效的方式。挑战主要在两块：数据合规和本地化理解。现在我们主要把增长放在美国市场，在那边去跑通产品与商业模型。 **Q10：跨国做人和人连接的产品，怎么处理隐私、合规和文化差异？** **于北川**：我们过去在 TikTok 的经历，让我们对合规会特别敏感。每次重要功能上线前，都会先过一轮严格的法务评估，而且会持续引入本地化人才，参与产品设计和决策。目标不是做一个能用的工具，而是在不同市场都站得住的基础设施。 **Q11：你怎么看中国 AI 企业在全球市场中的位置？还需要补什么课？** **于北川**：我觉得中国 AI 企业正在从追随者变成实践驱动的创新者。我们在工程效率、产品迭代速度、场景落地上是有优势的。接下来要补的，一是面向全球用户做出更有直观价值感的产品；二是长期做本地化和品牌建设；三是用透明的合规和合作方式，搭起一个真正被信任的全球网络。 **Q12：你怎么理解开创智能｜个体时代这个主题？** **于北川**：过去的智能更多是服务于组织的，现在的 AI 正在被分发给每一个人。它让个体拥有了超级能力，可以独立完成过去需要一个小团队甚至一个部门才能做完的事情。创造力会被放大，生产力会被自动化，很多商业价值会从大组织重新流向个体和小团队。 **Q13：能举个 Lessie AI 赋能个体或小团队的具体例子吗？** **于北川**：以我们的核心用户——海外创作者和小品牌主为例。以前他们想找合适的品牌合作方或其他创作者，可能要花几周时间手动搜、比价、沟通。现在只要输入一句需求，比如在美国、做健身内容、粉丝 10 万以上、愿意接合作的 TikTok 创作者，系统几分钟就能完成搜索、筛选和初步连接。两三个人的小团队，几天就能完成过去代理公司几周的工作量。 **Q14：对你这个赛道的 AI 创造者来说，当下最大的机遇和挑战分别是什么？** **于北川**：最大的机遇是：AI 让创造力和协作能力可以被规模化复制。个人和小团队有机会做出以前只有大公司才能做的事。最大的挑战在于：让 AI 真正理解人。生成内容现在不难，但理解意图、情绪、语境，并在此基础上建立真实的连接，这件事还非常难，也是我们在努力攻克的。 **Q15：如果把时间拉到未来 1–3 年，你会给个体和小团队什么建议？** **于北川**：第一，先换一种心态，从执行者变成和 AI 协作的创作者。不要把自己只看作用工具的人。第二，尽早搭建自己的 AI 工作流，用 Agent 和自动化把创意、执行、分发串起来，让一人团队也能跑出小公司级别的产能。第三，多思考：在你熟悉的领域里，哪一个关键动作最适合被 AI 放大？越接地气、越痛的点，越可能是你的机会。 --- 原始发布版本：https://view.inews.qq.com/a/20251113A04BRM00 本站阅读页：https://ffcap.cn/research/20251113a04brm00