通用 Agent 平台七问

通用的部分需要解决的问题是什么？​ 从现在的状态来看，大家都还是在开发平台，寻找用户，搭建工作流的状态，目前的这个切入点都还 是合理的，但是通用 Agent 要解决的问题其实远远不止于此。​ 这一阶段面临的问题首先是 AI 要有用，而 AI 有用的一个逻辑是我们要从工作状态里面找到那个能用 AI 去简化掉的工作流，从这个工作流里面拿到用户对真实场景的需求，从需求出发找到可以被自动化 的地方。 通用 Agent 平台起源的机会在哪里？这一点我觉得可以类比 DeepSeek 整个技术体系地爆发，这一波 实打实的是完成了用户从 ai 尝鲜到 ai 使用的心智教育。​ 所以从今天的结果看起来，模型的基础能力一定程度上已经不决定应用的壁垒了，更多的还是我们如 何在这个用户基础里面把原来用户的工作流和业务流做进一步的提升。换句话说，有一种可能性是今 天你看好了一个产品，把它的业务流做一定定的拆分，然后在一个平台上去做集成，这可能就是一个 新的机会。而如果这个机会累积起来，变成各种业务流的整合，是不是就可能会成为一个通用的 agent 平台？在这一点上今天是有机会切入的。​ 另外从整个产品的进程角度来说，AI 要先做到有用或者好玩儿，好玩儿这件事情自不必说，有一堆杀 时间类的产品在前赴后继的努力，但是有用这件事情对于大部分人来说都还是一个更高阶的需求，但 是这一部分高阶需求又有极大的付费意愿和付费能力，所以在这一点上面，平台先解决好这件事情的 高阶需求，用框架性的结构组合来弥补单一产品的能力不足和不够智能。 这是今天这个命题成立的起点，也是大家能够把时间解放出来，愿意为 AI 花更多的钱的一个初始的动 力，不过一个比较遗憾且真实的情况是对于用户现在的认知状况，AI 无论是好玩还是好用，都没有达 到一个纯粹刚需的状态，极有可能是那一波好玩儿的用户也是那一波好用的用户，目前还没有让 AI 从 好玩到好用的状态上面实现本质的跃迁，这也是接下来一个量级产品的机会，从时间节点上来说，哪 个产品先出来，哪个产品先找到这个可能性，都是一个值得期待的事情。 对于用户来说，最关心的是什么？​ 目前整个用户体系对用户来说最关心的是什么？整个用户体系一定程度上是完成了对 AI 能力的认知。 换句话说智能手机一夜之间开始普及了，但是智能设备到手了，可以怎么用、干什么，还是需要靠产 品经理和做产品的人来去定义的。 用户本质上并不关心模型能力强不强，他甚至也不在意你背后用了多么高深的技术，今天的用户需要 的是最简化、最自然的方式，需要的是把自己的需求变成结构化的能力，变成节省自己的时间和精力 的输出。用户已经完成了意愿的认知教育，但是还没有形成完整的产品工作流习惯 to B 和 to C，是两个完全不同的逻辑和路径​ 对于 to B 和 to C，是两个不同的逻辑和路径。​ 【to B 准确性】to B 的逻辑是在于对确定性的场景提供百分之百的准确解决方案，因为 to B 的容错率 非常的低，所以在这个维度里面讲究的是输入输出的准确度，甚至它不一定需要多么高度的自动化， 但是在确定性的结果上面，它没有容错率。所以这可能是 to B 的服务逻辑里面基础建设，产品只是一 个起点，多维的更高的附加值来源于为 to B 打造精准的输出服务。​ 【to C 灵活性】而 to C 的逻辑里实际上用户对容错率的容忍相对较高，但是他对零散的需求，不确定 性需求会更多一些，所以在 to C 维度里面，自定义的灵活性，把自定义的机制开放给用户，得到一个 60 或 80 分的结果，这在一定程度上已经是满足用户需求的地方，所以 to B 和 to C 的几个关键要素里 面，产品的逻辑都不会是第一位的，核心在于拆分它对结果的预期，给他一个相对应的解决方案并在 此得到附加值才是更重要的。 今天的产品里面，早期阶段其实不一定要完全定义 B 和 C，可以先走一走，把一个通用的组件或基座 做好，走到哪里算哪里，看谁是这个场景里面的核心用户，然后再去做对应的分拆或者核心投入，而 且对于 to B 来说，假设我们都在一个维度里面去提供对应的组件产品，但是由于场景不同、核心数据 要求不同，安全性要求不同，它能够拆分的结果也是非常不同的，所以在任何维度里面，一定要去从 整个产品的拓展性上去理解用户的场景。 谁是阶段性的赢家？​ 谁是阶段性赢家，目前看起来还非常非常的早，如果说今天我们把 Agent 的能力比喻为解决用户场景 里的工具和应用的话，今天可能都还不是浏览器刚刚被发明出来的那个阶段。从整个大家面对的竞争 环境来说，未来 AI 重塑的工作流现在才刚开始，或者说还没有开始，它所带来的变化是结构化和革命 性的解决，从我们现在的阶段上来看，还没有赢家，这个阶段的领先和胜利只是为了帮你拿到一些入 场券而已，或者说得到一些开始的可能性，还是一个极其早的阶段。 创业公司找到机会点切入，开始完成了场景的定义，但巨头其实也在找自己的场景切入，只是他们不 会太早做不确定性的事情。他只需要守好他的阵地，把他的核心价值点和壁垒建立好，等到这个行业 体系完整的爆发。 竞争的关键要素是什么？​ 竞争的关键要素实际上是有以下几个维度： 第一个要素是来源于今天谁能把用户的高频确定性场景做到基本可用，这相当于说是把 Agent 的能力 变成一个通用能力，不管他叫什么，但他一定解决的是用户的一个通用问题，并且做到准确度很高。 这也是今天不管是大公司还是创业公司核心的切入点，谁发现了场景，谁拥有场景，基于这个场景做 解决方案。 大平台做好基建设施，让开发者上去做解决方案。单一的产品直接做解决方案。这是第一个关键要 素，是能不能拿到用户的场景。 第二个要素在于如果你没有拿到用户的场景，但是你有了一些新的解决思路，不管是利用用户本地的 硬件能力还是你在云端构建的服务能力，这些都是你可以取巧的地方。未来对于 Agent 的核心价值是 决然不要仅限于用户的切入入口和承载载体，以及是不是本地化运行。它是个网页，是个浏览器，是 个小程序，是所有的一切都是不重要的，哪怕它的输入指标只是语音、文字，甚至是表情、动作。这 些都是可能性，不定义用户的行为和轨迹，但是在用户所有需要看到的场景，或者所有需要得到结果 的场景，全力为他交付一个满意的结果，这是第二个可以能够得到竞争结果的地方，这也是早期的创 业公司可以去尝试的机会，如果不上量无所谓，如果一旦上量也在这个过程里面能够构建相对应的技 术或者产品壁垒。 第三个要素在于你的产品和服务如何能够有效精准的触达用户，是不是一定要自己建一个渠道中心或 者用户的入口？是不是可以利用现有的入口完成用户的服务交付，在国内接大平台，在国外放 API，这 些其实都可以是成为竞争的关键要素，核心在于你要理解用户的那个需求点和交付点是什么。 这个时候对产品的战略选择还是很重要的，大部分的时候很多人是没有耐心或者需要构建一个自己所 谓的核心壁垒，但是在任何时候，对于任何产品，你的壁垒只有用户。 服务的用户群体，对于场景来说核心的付费点是什么？​ 对于服务的用户场景，核心的付费点可能有以下几个模块： • 第一个模块是它会算它的时间附加值，把这个时间附加值算出来，节省下来的时间就是他愿意为此 付出的价值。 • 第二个是算效用附加值，效用附加值是原本他自己的能力只能做到一个 60 分的结果，你给他了一 个 80 分的结果，那他愿意为这 20 分的增加费用，这也是一个付费的点，​ 很多时候我们在考虑产品的价值的时候，不完全是一定按照所谓固有的收费周期去定义是不是需要付 费，而是要充分衡量你对用户的服务价值体系，是帮他节省了时间，是帮他增加了能力，还是帮他提 高了效率，不同的用户价值付费点在早期的切入阶段是比较重要的。当然一个好的产品肯定是价值多 元化。对于这一类产品来说。节省时间提高产出提升效率增加并发，这都是可以付费的价值点。当然 这个也无法穷举，只能就对应的产品来看。 未来的几个风险是什么？​ 那如果现在做 Agent 的产品或平台，他们未来的几个确定性风险是什么呢？实际上可能核心的风险就 只有一个，就是无法建立自己有效的数据壁垒，在今天产品能力和模型能力，甚至包括平台能力的壁 垒都很低的时候，你唯一能留住用户的实际上只有你的数据，如果无法从真正的用户角度去角度去定 义数据获取能力和数据壁垒，那用户在迁移这件事情上面，会有越来越多工具去帮助用户做更好的迁 移。所以能够定义好用户的数据体系和数据逻辑。这可能是唯一的问题，或者这可能是需要面对最大 的问题。如果一个产品最终没有很好的解决这个问题，还是有很大风险的。