Town 做深邮箱、Instinct 住进短信、Grok Bot 组 Bot 队、Muse 发云电脑：个人 Agent 的四种赌注｜《乱翻书》第 275 期

《乱翻书》是一档做商业、科技与互联网圆桌的播客，主理人潘乱写过《腾讯没有梦想》。第 275 期是一次直播录音，2 小时 06 分，主题是 AI 办公之后硅谷正在抢的那个入口：Personal Agent。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

潘乱开场就把问题列清楚了：个人 Agent 算不算一个新品类；Town、Instinct、Grok Bot 和 Meta 的 Muse 这四款产品差在哪；它们应该住在独立 App 里还是聊天软件里；上一批 Agent 为什么没跑出来；这场战争最后拼的是模型、入口、执行能力、生态，还是用户信任。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

坐进来的是三位产品经理。莫唯书（Mark）2015、2016 年就开始做 AI，之后在抖音和 TikTok 落地过 AI 应用，上一期刚和潘乱聊过 AI 办公。Suki 早年是设计师，参与过语雀，2023 年底到 2024 年初加入做 Monica 的团队，之后自己创业做过一个 AI 教育产品，现在是 Today 的 founding PM——这款产品最早的几位产品经理之一。Vanessa（郦橙锦妖）在抖音和 TikTok 做了七年 PM，又在字节的豆包大团队待了一年多，一年半前离开互联网公司去了一家消费品甲方。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

直播进行到第 91 分钟时出现了一个插曲：一位在美国读大三的创业者赵凯申请连麦，讲他正在为美国大学生做个人 Agent，管作业、排课、约教授、找实习。潘乱听完说，他脑子里冒出来的第一个产品是十几年前的「超级课程表」——当年也是从一张课程表切进校园。他形容这类故事：技术变了，名字变了，融资故事贵了无数倍，但年轻创业者找入口、资本抢下一张船票的情节又演了一遍。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

节目里还预告了一条：Today 中国版 9 月 24 日在国内首发上线。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

潘乱开场给出的第一组刻度属于 Instinct。他说这款产品今年 2 月才开始小范围邀请测试，到 8 月底还没开放，用户不满 10 万，估值却从年初的 5000 万美元涨到 8 月的 5 亿美元、8 月底的 25 亿美元，9 月市场又传出这一轮报到 100 亿美元。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

公开报道和这套说法大体对得上，金额与投资方略有出入。8 月 26 日 Instinct 确认完成 2.5 亿美元 B 轮，由 Index Ventures 与 Benchmark 联合领投，累计融资 3.5 亿美元，估值 25 亿美元；公司由 23 岁的 Noah Shinn 创办，运营主体是 Spear Street Technology，产品当时仍在邀请制内测。节目里把这一轮的领投方说成红杉与 Benchmark。cite:2|Viral AI startup Instinct has raised $350M at a $2.5B valuation|[https://techcrunch.com/2026/08/26/viral-ai-startup-instinct-has-raised-350-million-at-a-2-5-billion-valuation/] Noah Shinn 此前是 Sierra 的研究科学家。cite:3|Instinct’s powerful AI assistant is raising privacy and security concerns|[https://techcrunch.com/2026/08/24/instincts-powerful-ai-assistant-is-raising-privacy-and-security-concerns/]

9 月 15 日，The Information 报道 Instinct 正在谈一笔 10 亿美元的新融资，对应估值 100 亿美元，此时它的用户规模刚超过 10 万。[cite:4|AI Agent Startup Instinct in Talks for $10 Billion Valuation|https://www.[theinformation.com/articles/ai-agent-startup-instinct-talks-10-billion-valuation]](https://theinformation.com/articles/ai-agent-startup-instinct-talks-10-billion-valuation]](https://www.theinformation.com/articles/ai-agent-startup-instinct-talks-10-billion-valuation])) 这份报道经 PYMNTS 转述后给出了更多细节：Instinct 有时会告诉用户它已经满负荷、回复会慢一些；创始人 Noah Shinn 说过不愿意向用户收费，公司可能去找广告这类收入来源。[cite:5|Instinct AI Assistant Targets $10 Billion Valuation|https://www.[pymnts.com/startups/2026/instinct-ai-assistant-targets-10-billion-dollar-valuation/]](https://pymnts.com/startups/2026/instinct-ai-assistant-targets-10-billion-dollar-valuation/]](https://www.pymnts.com/startups/2026/instinct-ai-assistant-targets-10-billion-dollar-valuation/]))

Town 的刻度清楚一些。6 月 3 日它完成 5500 万美元 A 轮，a16z 领投，Forerunner、First Round、Alt Capital、Conviction 跟投；两位创始人是 Plaid 前 CTO Jean-Denis Grèze 和 Google 前应用 AI 总监 Tony Vincent。按 Grèze 当时给出的数字，Town 用户接近 1 万，做过至少一条自定义自动化的用户两个月留存 99%。cite:6|Town’s AI assistants learn your life—Andreessen Horowitz and Forerunner just backed the vision with $55 million|[https://fortune.com/2026/06/03/towns-ai-assistants-andreessen-horowitz-forerunner-55-million/] 到 9 月，它被报道正在以约 10 亿美元估值融资。[cite:7|Personal Assistants Are Suddenly Venture Capital’s New Obsession|https://www.[inc.com/kevin-haynes/personal-assistants-are-suddenly-venture-capitals-new-obsession-startup-town-is-closing-in-on-a-1-billion-valuation/91398323]](https://inc.com/kevin-haynes/personal-assistants-are-suddenly-venture-capitals-new-obsession-startup-town-is-closing-in-on-a-1-billion-valuation/91398323]](https://www.inc.com/kevin-haynes/personal-assistants-are-suddenly-venture-capitals-new-obsession-startup-town-is-closing-in-on-a-1-billion-valuation/91398323]))

Meta 的 Muse 走的是另一条路。9 月 8 日 Meta 发布 Muse，官方定义是「个人 AI 代理」，先在美国上线 iOS、Android 与 muse.ai，多数功能免费，付费订阅对应更重的用量；它的执行环境叫 Muse Secure VM，一台每人独享的云端虚拟机，模型用 Meta 目前能力最强的 Muse Spark，付款走 Stripe 的 Link 并带购买保护。[cite:8|Introducing Muse: The World’s First Personal AI Agent Built for Everyone|https://about.[fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/]](https://fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/]](https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/])) 上线一周后，Muse 登上美国 App Store 免费榜第一，排在 ChatGPT 前面。[cite:9|Meta’s personal AI agent Muse soars to the top of the App Store|https://www.[businessinsider.com/meta-muse-personal-ai-agent-top-app-store-charts-2026-9]](https://businessinsider.com/meta-muse-personal-ai-agent-top-app-store-charts-2026-9]](https://www.businessinsider.com/meta-muse-personal-ai-agent-top-app-store-charts-2026-9]))

潘乱开场还给了两个数字：Muse 首周下载接近 90 万，Meta 股价当天涨了 6.5%。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6])) 他对这件事的判断是，资本买的是下一个故事：一个没有正式上线的产品拿到百亿美元报价，出资人抢的是下一代个人操作系统的船票。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Suki 给的分界是这样的：上一波 Agent 交付的是一个更好用的工具，这一波要做成「一个人」。她认为人与工具之间有两个差别。第一个是长程理解，也就是它对你这个用户有持续的了解，像朋友和同事；工具用完即止，下一次还要重新交代很多背景。第二个是主观能动性。她把规则写清楚、把意图讲明白再交给它执行，这些都还依赖你的提示词，她认为那算不上主动性；真正的主动性是有个下属能理解你的目标，主动过来说「我觉得你想做这件事，我有个方案，要不要讨论一下」。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

她还提到 OpenClaw 给她的两个启发：心跳（heartbeat）机制和每日日志（daily log）。这两样东西让她开始把产品往「人」的方向想，团队内部的时间线也由此排出来：2、3 月同时立项，6 月 Town 借融资在网络上起量，8 月 Grok Bot 发布、Instinct 在推特上引发大讨论，9 月 8 日 Muse 把整个话题推向大众。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Mark 说的是上下文（context）的组织维度。他用 Claude Code 作对比：那类工具以一个任务或一个项目为单位组织上下文，换到下一个项目就换一套；Personal Agent 以你这个人作为组织单位。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Vanessa 关注的是用户在意什么。办公 Agent 的完成率是硬指标，个人场景里复杂的任务没那么多。她举了一处界面上的差别：打开 Codex，左边列的是你发给它的任务和项目；打开 Grok Bot，旁边是几个可以驱使的 AI 伙伴，注册时它会自动给你配一个「幕僚长」。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

潘乱把四款产品的对照交给 Suki，她的概括是：大家想解决的是同一个问题，解题思路不一样。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Grok Bot 出自 xAI，这家公司 2026 年 2 月起成为 SpaceX 的子公司，7 月改名 SpaceXAI，官网底部现在署的就是这个名字。[cite:15|SpaceXAI|https://en.[wikipedia.org/wiki/SpaceXAI]](https://wikipedia.org/wiki/SpaceXAI]](https://en.wikipedia.org/wiki/SpaceXAI])) 下面是官方页面自己的说法。cite:10|Introducing Grok Bot|[https://x.ai/news/introducing-grok-bot]

一句话版本也是 Suki 给的：Town 用高频场景一点点换取用户的委托权；Instinct 赌的是把委托成本降到极限就能获客并留住人；Grok Bot 赌的是给你一支团队就能换来更强的执行能力；Muse 赌的是烧钱把用户心智养出来。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

四个人在 Grok Bot 上分歧最大。Suki 说她不太看好多 Bot 这条路：很多场景用不上那么多 Bot，多 Bot 更多提供情绪价值，协同既费时间也费 token。Vanessa 的体验正好相反——她说自己用 Grok Bot 最顺滑的地方，就是它用角色分工告诉她「这个 AI 能干什么」。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

潘乱补了一句自己的观察：Muse 发布那天，Meta 那边放的话是可以提供免费算力补贴，靠订阅活着的创业公司跟不起这场游戏。他把这比作十年前移动互联网的补贴战——你把给用户发金币的 ROI 优化到极致，对手的办法只是把你的钱翻一倍发出去。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

话题转到 Instinct 与更早的 Poke：同样住在短信里、同样不做独立 App，为什么一个卖掉了，一个估值一路涨。

Mark 的答案很直接：Poke 做早了。当时连 OpenClaw 那批产品都受制于工具生态——大部分软件是做给人用的，AI 想直接调用很困难。等到 MCP 生态成熟、电脑操作（computer use）这条路打开，绕开限制才有了办法。他还说 Poke 当时更偏聊天，不算严格意义上的 Agent，被收购看重的是团队背景和「让 AI 更有性格」这个方向。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

公开信息显示，Poke 2026 年 3 月上线，7 月被 AI 编程公司 Cognition 收购，对价在「九位数低段」；此前三个月里，Poke 用户在平台上交换了超过 1 亿条消息，6 月它成为第一个获批进入 Apple Messages for Business 的 AI agent。cite:11|Why Cognition bought Poke: AI personality is becoming a competitive advantage|[https://techcrunch.com/2026/07/24/why-cognition-bought-poke-ai-personality-is-becoming-a-competitive-advantage/]

Suki 认为技术限制并不存在，Browser Use 这类工具在 2025 年底就已经成熟，两家公司的分野在策略：Instinct 往全权代理走，接信用卡、屏幕和麦克风，替你把事办完，这种「用户没见过」的能力带来病毒式传播；Poke 把精力放在主动推送与内容上，没有走到把事情做完这一步。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

再往前那一批，主角是节目里叫作「小龙虾」的 OpenClaw。这个项目最初叫 Clawdbot，改过一次名字叫 Moltbot，最后定名 OpenClaw，2026 年 1 月靠「一个真的会动手做事的 AI」在几周里病毒式传播；cite:12|OpenClaw creator Peter Steinberger joins OpenAI|[https://techcrunch.com/2026/02/15/openclaw-creator-peter-steinberger-joins-openai/] 中文社区后来一直叫它「小龙虾」。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6])) 2 月 15 日，它的创作者、奥地利开发者 Peter Steinberger 加入 OpenAI，说他要的是改变世界而不是办一家大公司；OpenAI 的 Sam Altman 说 Steinberger 会去推动下一代个人 Agent，OpenClaw 会留在一个基金会里继续作为开源项目存在。cite:12|OpenClaw creator Peter Steinberger joins OpenAI|[https://techcrunch.com/2026/02/15/openclaw-creator-peter-steinberger-joins-openai/]

Suki 说 OpenClaw 的热度大约在 4 月掉下去，追它的团队大多散了。她记得当时在上海一个展会上，十个展位里有八九个做的是同一个方向，同质化严重，产品打磨明显不足。她的第二个教训来自云：本地 Agent 和云上的 Agent 是两套复杂度，云上要同时处理用户的设备、云端的服务、Agent 的执行环境，以及这三者之间的任务状态、中断恢复和上下文传递。Today 从 2 月开始做，光让 Agent 稳定跑在云上就花了大约两个月，算上产品形态的弯路，她估计一个像样的作品至少要三到四个月。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Mark 从另一头解释门槛：OpenClaw 那条线始终停在极客玩具的层面，命令行安装这一关，很多普通人连电脑里有没有这个软件都不知道。他还补了 Meta 的节奏——Muse 年中的时候就差不多做完了，考虑到隐私与安全，内测了很久才放出来；做办公工具时任务失败最多是没帮上忙，把生活事务交给 Agent 之后，泄露敏感数据或者删掉重要文件都是灾难。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

隐私正是 Instinct 这一轮最集中的争议。TechCrunch 的报道记录了几件事：测试者翻出它的服务条款，其中授予公司「永久的、不可撤销的」许可，可以访问、使用、存储、复制、传播和修改用户材料，条款还写明它能接收屏幕截图、光标移动与键盘输入，并能代表用户签订有约束力的协议；有用户断开 Google 连接两小时后仍收到邮件摘要；有创始人拿新邮箱做钓鱼测试，发现它很容易被诱导，随后注销了账号；也有投资人说它没经确认就替自己发了一封邮件，自己因此断开了邮箱连接。cite:3|Instinct’s powerful AI assistant is raising privacy and security concerns|[https://techcrunch.com/2026/08/24/instincts-powerful-ai-assistant-is-raising-privacy-and-security-concerns/]

潘乱把这件事放进更大的背景：权限管控是整个行业正在补的课，此前有产品的失误删掉了用户手机相册，豆包 PC 端也出过隐私问题，而 Meta 这次是收购了一家做隐私安全的公司来强化 Muse 的保护。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

这一轮真正跑出案例的场景，都琐碎：退订、改签、比价、预约、账单、机票酒店、开学准备、兴趣班缴费。潘乱总结说，工作那部分争的是省时间，生活这部分争的是省事。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Mark 把商业关系拆成两种。Town 那种更像你花钱雇一个私人助理：你时间值钱、琐事太多，愿意付费把它交出去，产品天然筛出有付费意愿的人。Muse 那种更像中介或经纪人，订阅只是配菜，真正想赚的是撮合交易的抽佣，所以它面向的人群更大众，也更依赖生态里的交易场景。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Suki 的出发点不同，她说人人都需要一个助理，只是过去没有这个条件。她 2024 年在 Monica 时就跟团队讨论过往助理方向走，当时一位老板身边的董秘是她的样本：老板出差多，董秘知道他喜欢靠窗的座位，每次都能替他买到合适的机票。她认为技术这一次可能把过去只属于富裕阶层的待遇摊平给普通人。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

两个没人预判到的破圈场景都出自这里。Town 在美国学校家长群里跑通了：学校给家长发大量邮件，又不建微信群，家长懒得处理，Town 帮他们把邮件理顺，一传十十传百，投资人和从业者都没想到。Today 意外高频的场景是育儿：一位有三个孩子的家庭主妇把采购、缴费、补习安排都放进同一个长期上下文里，靠每天的早晚简报提醒自己别漏事。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Suki 由此给出一个判断：AI 的渗透会先流向价值更高的领域，所以办公先起量；生活场景里高价值的部分同样存在——车、保险、健康管理、育儿都花掉普通人大笔钱，只是它们单价低、人群大，价值靠量取胜。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

潘乱把这一轮的入口之争概括成一句话：从争夺注意力转向赢得理解。他的推理是，搜索、推荐、电商、支付和超级 App 原来的位置，都建立在「猜你想要什么」上；一旦 Agent 直接知道你的意图，这些位置就得重新排。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

他举了小扎讲 Muse 的那个例子：你在 Instagram 收藏过各种食材，Muse 从这些内容里提取你爱吃的食材，生成购物清单，按晚宴人数和朋友的饮食限制调整菜单，再通过你的账号理解你跟不同人的关系，在你确认之后完成采购、组织活动、维护关系。潘乱的解读是，收藏因此从内容变成了「没有兑现的意图」，Meta 这些年积累的兴趣画像和行为数据，终于有了直接变现的路径。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

这段落在不同人耳朵里，结论差别很大。Suki 说她有点怀疑小扎的这套叙事，是为了给免费模式补一个商业模式的说辞：在她看来，帮用户促成交易、替用户挑东西，都不在用户最想解决的问题里，用户要解决的是那些烦人的、自己不想做的事。她还说，真正的上下文很少来自收藏夹——收藏、抖音、Instagram 这些内容对 Agent 来说更像是噪音，高质量的上下文来自线下、IM 和邮箱这类直接协同的软件。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

潘乱引用了一位朋友的数据抓取结果：Muse 排名前四的使用场景是行政杂事、旅行出行、省钱理财和购物消费，四类合计占比超过 70%。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Vanessa 把购物分成两类。买数码产品这类理性决策适合 AI 比价；为了逛而逛的消费，AI 插进去反而破坏乐趣，兴趣和热情驱动的事情完全不需要 AI 经手。她举千问推广「秋天的第一杯奶茶」当例子：作为一个 campaign，客单价不高、送得起、切中年轻人心理，这是成立的；但她不会在每天想买奶茶的时候跟 AI 说一声，她更愿意让 AI 扮演健身教练，把一周食谱排好——这一类事情繁杂、有门槛，要算热量和比例，还要每天订两次餐。她也承认有朋友觉得 Muse 跟 Meta Marketplace 的联动好用，只是她认为这个叙事更像 Meta 想把生态丰富这件事讲圆。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Mark 从购物心理接了这一段：有人是先想清楚预算、尺码、风格再去店里买，有人在意的是逛的过程；推荐引擎对用户的建模很粗，只能靠标签逼近，而 Agent 可以让你直接把偏好、三观和不喜欢的东西告诉它。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

广告能不能养活一个个人代理，三个人给了三种回答。潘乱说这在他这里断然不成立，一个替你做主的代理最后靠广告费赚钱，关系本身就不真诚；Suki 说那就像身边的好朋友背叛了你，你请的中介从此不再中立；Mark 把问题指向形态——C 端不赚钱是 Chatbot 的问题，一问一答的产品用户时长上不去，广告模式就讲不下去，除非有人做出适合放广告的新形态。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

价格是另一道墙。潘乱引用一份投行分析说，订阅可能分两档，主流是每月 20 美元，用量更大的 100 美元，更大的机会还在抽佣那一侧；Mark 补充说美国订阅价格的中位数差不多就是 20 美元。付费人群也有上限：中国的个税纳税人不到一亿人，愿意每个月花 20 美元以上雇一个 AI 助理的，是其中更小的一部分。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

潘乱问的是产品形态：不要界面、不要 App 的，做独立 App 的，藏在 IM 里的，还有串起多个 Agent 的，到底哪一种对。这个问题上 Today 有过一段弯路，Suki 讲得最细。

Suki 说，Today 2 月立项时根本没打算做独立 App，一开始就是个重频道（channel）的方案：接入微信、接入 Telegram，大部分使用都在对话框里完成。问题很快出现——功能可发现性太差，用户对着空白对话框不知道该干什么。产品上有很多假设需要用户去试，于是不得不引入图形界面（GUI）；要做 GUI 就得有独立 App，可两种形态并行又很别扭，团队最后还是在 App 里做回了对话。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

她的结论是 GUI 换了角色：过去它承载用户的操作，今天它更像一张地图。Agent 对普通人来说像个藏满宝藏的迷宫，界面是那张标出宝藏位置的地图。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Suki 还讲了自己重度使用之后的变化：除了短视频和小红书这类能带来愉悦感的产品，她越来越不愿意打开别的 App，邮箱、Slack、日历都交给 Today 去操作，甚至直播和约饭让它直接排进日历。她说这个入口已经跑到几个 App 更靠前的一层，只是不确定这是不是重度用户的特例。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Vanessa 比较了两种上手体验。Instinct 只活在 IM 里，她把它接进 WhatsApp，第一印象是它发来很多话，功能够不够用全靠它一条条告诉你，这种线性的文字交流效率很低，就像 Suki 说的，没有那张地图。她也觉得豆包那种把拍照解题、生图等功能全堆在输入框上方的做法并不优雅。Grok Bot 的做法是给每个场景配一个角色化的 Bot，用「我有个邮件 Bot，能帮你处理邮箱里的事」来告诉你能力边界在哪，对普通人来说更容易接受。她还提到自己从不点界面上那些定时任务入口，直接说「我要什么类型的日报、月报」，剩下的交给它。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Mark 认为 IM 是很好的冷启动和增长手段，用户没有额外的学习成本，长期看却有隐忧：接口不掌握在自己手里，IM 里浏览信息的效率低，多模态内容支持得也不好。要让用户持续把上下文交出来，产品得融进生活的方方面面，所以最终还是需要一个自己的入口。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

一个总管还是多个 Bot，两人的答案也不一样。Mark 倾向一个：老板不会给自己请好几个助理，多 Bot 只在需要分工协作时才往下拆，对大众用户来说一个最符合直觉；他还觉得 Personal Agent 的用户未必在意背后跑的是哪个模型，未来可以由产品去路由。Suki 认为住在 IM 里适合浅度用户快速试，真要用成离不开的东西就得有独立 App，理由很具体——住在 IM 里的 Agent 没办法操作你的设备，而设备需要客户端。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

赵凯连上来先自我介绍：他在北美，也在做 Personal Agent，自称大三辍学创业，已经拿过一轮融资。他要切的场景是美国大学生，从 16 到 20 岁这群人和大学校园入手，管作业与任务、排四年的选课、约教授和助教的时间，再做求职。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

他讲的理由是错位竞争：跟 Instinct、Muse 这些通用产品正面撞很难，大学生的使用意愿高、上下文多、工具也多，美国有 Canvas 这类教育系统，作业全部电子化，如果能跟学校系统垂直打通，学生每天都会打开它。他提到正在跟加州的一些公立大学推进合作。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

潘乱顺势问他，Instinct 凭什么有这样夸张的融资能力。他的回答是，这位创始人研究背景很强，对未来的表达能力也很强，正是硅谷偏爱的年轻天才画像；当这种表达被传播开来，加上愿意背书的投资人，就会在创业圈形成裂变效应，出资人押的是这些人将来能做出下一个 Cursor 那类公司。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

他还给了一个判断破圈的方法：别去 X 看，去 Facebook 和 Nextdoor 看。如果宝妈群、社区邻居群里开始讨论这个东西，说明讨论者已经从科技极客换成了普通人，Instinct 已经出现这个信号。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

这一段引出了整期里关于资本与叙事的讨论。潘乱说，从这位创业者的表述能看出来，融资是这个赛道里非常重要的一块，而它取决于你怎么向市场讲故事；他把这叫做资本、媒体与创业公司的合谋，并提到有投资人同时下注 Town 与 Instinct，就像二十年前有人既投 Facebook 又投 LinkedIn——大家认为这个赛道能容纳多个赢家。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Mark 接了一句：产品拉不开差距的时候，资本和公关也成了竞争壁垒。他还提醒，Instinct 的叙事再强，技术上的领先并没有那么大，能抢到用户心智和主流媒体的叙事才是关键，反过来，产品做得再好但没拿到主流叙事，也可能被埋掉。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

最后一个大问题是谁来接中国这道题。Mark 的答案是微信和豆包各占一个：一个占住 IM，一个占住内容消费，正好是用户屏幕时间最长的两个场景；前提是把底层生态彻底打通，并且敢于下注。他提到一个流传多年的想法——把豆包和抖音的数据打通，2024 年左右内部讨论过，当时判断还不成熟。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Suki 认为豆包的位置讨巧：既有国民度，又天生是 AI 时代的产品，转型不会显得突兀。微信的难处在于沉淀了太多敏感信息。她说微信的 AI 助手小微开始内测之后，很多人第一反应是怎么把它关掉——一个用惯了的聊天软件突然到处都有 AI，不少人接受不了。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

小微的隐私争议在 2026 年 9 月 15 日冲上过热搜。微信员工当天回应说，小微能接触的信息不超过用户本人可查看的范围，只有在聊天场景里用户主动发起「问小微」时，它才会被临时调起，从本地读取最近聊天内容，分析总结完不保存原始记录，走的是「用完即弃」的逻辑。[cite:14|AI 助手小微偷看用户隐私?微信回应|https://baijiahao.[baidu.com/s?id=1876387952275638447&wfr=spider&for=pc]](https://baidu.com/s?id=1876387952275638447&wfr=spider&for=pc]](https://baijiahao.baidu.com/s?id=1876387952275638447&wfr=spider&for=pc]))

手机厂商这条线，Mark 列出两道限制：能无缝调用的多是自家第一方软件，第三方要自愿开放接口或数据才行；系统级方案绑在硬件上，分发又受出货量限制，大厂自己做，小厂出货量低，而换机周期在变长，很难靠软件驱动用户换手机。Suki 补了一个更早的类比：上一波 Monica 这类插件火了之后，一大批公司去做 AI 浏览器，可是问题没回答好——我已经有一个浏览器、装个插件就能获得同样的体验，凭什么换？她认为 AI 手机今天面对同样的问题。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

模型公司则受限于付费人群。潘乱说，它们过去靠卖 API 赚钱，往个人端切也只能先收获高付费意愿的那一批；中国的个税纳税人不到一亿，白领数量的上限摆在那里。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

Suki 在这里给了一个和主流叙事不同的判断。她说这一波 AI 变革可能不走规模和网络效应的路：用户在这里没有双边关系要维护，迁移成本低，谁好用第二天就换谁，所以创业者不必绕开大厂，把体验和创新做到极致就能收揽用户。Mark 接着提出两种可能的网络效应：一种是扎克伯格说的推荐逻辑——用的人越多，数据和效果越好；另一种是 Agent 与 Agent 之间形成协作网络。他认为这两种都还得看执行力。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

收尾用的是快问快答。

如果微信推出个人 Agent，你愿意授权它读聊天记录吗？Mark 说他愿意最大限度让渡，理由是推荐时代那轮隐私权衡之后，真正介意的人没有想象中多，而且大厂的合规和监管成本更高。Vanessa 说她比较开放激进，只要不动钱、不出现「钱突然没了」这类事故就行，个人隐私零零散散已经给出去很多了。Suki 的回答和 Mark 一样，最大限度。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

三年之后大多数人会拥有一个 24 小时在线的 Personal Agent 吗？Mark 说会大规模普及，还讲了个段子：AGI 在很长一段时间里因为无法精确定义、也无法证伪，被当成炒作概念，他对它的定义是「从人民中来到人民中去，最终还是要为人民服务」。Vanessa 也觉得会普及，只是这种「AI 帮手」未必叫 Personal AI。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

十二个月后，出现什么现象才能证明这件事成立？Mark 的指标是高日活、高留存；Suki 说的是用户渗透，以及普通人的使用方式从对话走向执行。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

最后一个问题问的是这个时代最值钱的位置在哪里。Mark 选信任和习惯，他说上下文只是入门的基础，用户长期使用中形成的依赖和信任才让人离不开。Vanessa 选离用户更近的那一端，也就是个人的习惯、偏好和上下文，因为模型这一侧所有厂家都在追赶，能力不构成严格限制，商家与 MCP 那一侧也会跟着市场自然长起来。Suki 选中间那层处理机制：拿到大量上下文并不够，真正难的是从中构建出用户画像、处理过时信息的噪音、主动对齐用户的意图和目标——她把这一层比作抖音的推荐算法，认为上下文本身不难，执行效率人人都会做，各家真正的秘密在中间。[cite:1|275.AI 办公的热闹还没散，个人 Agent 的战争已经开始｜拆解 Town、Instinct、Grok Bot 与 Muse|https://www.[xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ab029b7ac389df82734ebb6]))

以下为本期节目的完整逐字稿，按讲话人分段，时间轴每 10 分钟标注一次。文字由自动识别生成，未做删改；识别器在几处没有语音的间隙产生了重复字词，已在对应位置标出〔识别噪声〕，另有两处主持人的话被并进相邻轮次，已按内容重新归类。

潘乱：Hello 欢迎来到《乱翻书》我是潘乱前两个月我们还在讨论 AI 办公，结果 AI 办公的热闹还没散，美国市场已经迅猛的切换到了下一个风口去了，就是 Percent Agent。这赛到现在热到什么程度呢？我给你举一个产品可能你们都没听过，叫 Instinct。它今年 2 月份才开始小规模的邀请测试，到 8 月底还没有开放，就是到这个月用户也还没到。10 万人，但是它的估值已经从年初的 5000 万美金一路涨到 8 月份的 5 亿美金，到 8 月底就变成了 25 亿美金，然后又过了不到一个月。就是这个月市场传出来的它现在这一轮的估值已经到了 100 亿美金，就红杉资本跟 Benchmark 都在洽谈领头的事情。啊，你看啊，就是一个 10 万用户都没有的产品半年时间的估值翻了 200 倍。而且这个 100 亿美金，还是这个产品没有正式上线时的报价哦。而且你如果再看这个产品的创始人，你可能更加的会大跌眼镜，就这个 23 岁的创业者，他其实是个素人，他并不知名，他此前在这个行业里面没有任何公开的商业履历、技术专利或者行业背景，就是他没有名校光环，也没有大厂的经历，也没有创业公司的背书。在之前硅谷的那套传统的评价体系里面，它压根就属于茶午死人啊。但现在压根不重要，资本我买的又不是你这个创业者，我买的也不是这个产品，我需要下一个故事，我需要下一个 OpenAI 的故事。我可以为你按照下一代个人操作系统的价格，我来开始抢船票。你很难判断这里面究竟有多少是真实的需求，多少是技术突破，又有多少是资本它害怕错过下一个 ChatGPT 制造出来的集体恐慌。但是，钱都已经冲出去了。这里面更夸张的除了创业公司之外，更夸张的其实是 Meta。就 Facebook 嘛，你看 9 月 8 号小扎发布 Muse。就是它可以帮助用户填表发邮件、购物、订餐厅，就是关掉 App 之后，它还有一个专门 for 你的 24 小时的云电脑给你继续干活。非常有意思的点就是 Muse 上线之后口碑罕见的好，就是在我印象里面可能是过去 10 年来小扎自己亲自站台发布公众分享最好的一款产品。就是它 Muse 很快就登顶了美国 App Store 的榜首。然后超过了 ChatGPT 然后第一周的下载量也接近 90 万，然后 Meta 的股价也一天涨了 6.5%，华为街甚至把它称作 ChatGPT 以来最重要的 AI 产品发布。其实类似于这么高的评价我们在 Town AI 和 Instinct 发布的时候，就前两个月我们都在推特上看到很多人都这么说。但是放在 Meta 身上，对于这家过去几年发布元宇宙、短耳屏、Threads 和各种 AI 功能都免不了被群潮的公司来说，其实这种开局是很少见的。当然我觉得这一轮热潮真正值得注意的地方是 AI 竞争对象它开始变了，就是过去大家争的是谁替你写文档、做表格、生成代码，现在争的是谁能够……长期的理解你，帮你处理订阅、旅行、购物、预约和家庭事务，甚至帮你花钱，对，就是 AI 帮你花钱，帮你去做谈判和做出决定。就你像办公 Agent 呢，它其实围绕一个任务组织上下文嘛，然后 Personal Agent 呢，其实是围绕一个人来组织上下文。一旦 AI 从回答问题走向接管生活，那它争夺的其实就不是一款软件的使用时长了，而是用户意图产生之后的第一道入口。就是你像搜索推荐电商支付和超级 APP 原来占据的位置，都有可能被重新分配。这期我们邀请来到 Today 的产品经理 Suki,之前在字节做 AI 产品的 Vanessa,以及之前在 TikTok 做产品的 Moe Shumaka。我们想从这轮美国市场已经发生的这些疯狂竹花，讨论一些具体的问题，就比如说 PersonAgent 到底是不是一个独立的品类？像 Town、Instinct、Muse、Grok Bot 这四个产品，包括更早先的 Poke,它们到底有啥不一样？这些产品应该住在 App 里面还是聊天软件里面呢？为什么上一批 Agent 没跑出来呢？以及这场战争他到最后拼的是什么？是模型？是入口？是运行能力？还是什么？这场直播过程里发生了一个非常有意思的小插曲，一个在美国读大三的创业者他临时表示申请联邁，说他正在美国大学生做 PersonAgent，帮学生去管理课程、作业、预约教授、助教这些规划选课，然后再帮他们找实习。我其实听完他的描述，老子里面第一个冒出的产品。我想跟他说，你听过一个产品叫做超级课程表吗？十几年前移动互联网时代，这个产品一度也很火，就是帮大学生从课程、校园切进去。当年在移动互联网的时候，他切入的是一张课程表，今天他变成了一个能帮你办事的 Agent 了。技术变了，名字变了，融资故事变得更贵了，贵了无数倍了，但年轻创业者寻找入口资本抢占下一个船票的故事，似乎演了一遍又一遍。对，时代没有简单重复，但总是压着相似的韵脚。OK，这里也预告一下，Today 中国版将在 9 月 24 号正式在国内首发上线。下载注册就可以获得三个月的免费会员，这是国内真正意义上的第一个专属于你的 AI 特定，感兴趣的同学可以体验一下。OK，来，三位同学做一下简单的自我介绍吧。

莫唯书：大家好，我是 Mark。我是 2015、16 年就开始做 AI，后面在抖音和 TikTok 也落地了很多 AI 的应用，上一期跟潘乐一起聊了这个 AI 办公，这期跟大家一起探索一下个人 Agent 这个话题。

Suki：大家好，我是 Suki，然后我早年是一名设计师，当时跟郁博一起在做语阙，然后差不多在二四年的时候，二三年底，二四年初的时候，然后我加入了 Manas，就是之前是做 Monica 的团队，当时一起做 Monica。后面我自己独立创业做了一个 AI 教育类的产品叫 Monspeak，然后现在我是 Today 的 Funding PM，然后等会可以给大家介绍一下这个产品。

Vanessa：大家好，我是丽成、锦瑶、Vanessa。我是比较早的抖音和 TikTok 的 PM，所以跟 Mark 也做过一段时间的同事。然后呢，我在抖音和 TikTok 待了七年以后，在字节 C 的那边，也就是豆包那个大团队吧，也待了大概一年多。大概一年半之前就已经从互联网公司上岸了，到了一家消费品的甲方公司。之前从应该是 18、19 年开始就已经在参与到一些当时的 Machine Learning 为代表那种 AI 的技术的 PM 中。所以一路 PM 各种 AI 的技能到现在可能也是年限比较久的一个 AI PM 了吧。

潘乱：挺挺上岸了，这都遥远的词跟我梦。我们还是先回到这个主题啊，因为我们今天在聊个人 Agent 吧，然后先给大家介绍一下什么是个人 Agent 然后我们先通过现在市场的热度吧，让大家感受一下这个市场到底有多热。我们可能不明白具体的产品，因为可能很多人都还没有用到，但是我们可以看到真实的钱和这个市场资源的流向。我们今天会提到类似于 Town AI 对吧，然后他今天肯定应该已经超...今年，小龙虾过后他们才转型嘛，然后到现在肯定是超过了 10 亿美金。然后一个还没有正式上线的产品，Instinct，我看这一周，他们在没有正式上线的时候估值已经就是报到了百亿美金，是吗？因为在上一轮还是上个月它出来的时候还是 25 亿美金，然后到这一轮已经变成了 100 亿美金。再者的话就是我们看到了就是 Meta 它推出了 Muse 应该也就是在这周发生的事情，然后在短时间内，但是 Meta 它有自己各方面的资源去推啊，我们就看它在美国的 App Store、排行榜里面也爬上了前三名。大家先说一下能够感受到的个人 Agent 的这一轮，它是一个真实需求爆发还是说现在是 VC 通过过度金价提前制造这个恐慌？因为现在 VC 给一些没有上线的产品，没有用户的产品，已经给到了百亿美金的估值，真的是很难想象。

莫唯书：我个人觉得可能是 VC 提前下注会多一点，因为其实这波热潮最开始是刚好两个时间点吧，一个是那个 Town 然后最近开始融资，然后去在媒体上做了很多的 PR,然后另外刚好也赶上了 Muse 这个发布时间点，首先是 Meta 就是集全体的这个资源去推，然后包括 Jackabock 他自己本人也出来站台，但是你看他们实际的用户量，如果你看这两个创业公司的话，Town 可能现在才一万左右量级的用户，然后 Instinct 可能才十万这个量级，还相对是比较早期的。但我觉得这些 VC Bet 的一个点，就是说个人 Agent 这个领域，它在比如说上下文或者说记忆这个领域，就是 2C 这个领域，它是有赢家通知的这么一个逻辑的，就相比就是说，之前聊的 AI 办公任务式的话，其实你把它当工具用，其实用户是没有太多的中程度的。所以他们还是在堵下一个，如果真的能有一家能把大量级的用户 context 或者甚至成年成用户的习惯，以至于后面形成网络效应，那可能就是你先发还是有云优势的。所以我觉得当下应该是更接近这样一个状态。

Vanessa：我的体感是当时像 Town、Instinct 这样子的创业团队开始做的时候，它很明显这个产品还是没有破圈的。说实话除了极客等等这些关注互联网的人了解这些产品，仅仅问一个大众大概率是不知道的，包括刷小红书的那些人大概率是不知道的。他们能拿那么多钱，有创始人的背书在里面，然后 VC 的恐慌在里面。直到我觉得好像对普通人的生活开始产生一些辐射的时候，其实是 Grok Bot 和 Muse 这两个产品出来。尤其是 Muse 现在好像比 Grok 还要更火一些，甚至已经开始出现什么邀请码，然后 Meta 推的也比较狠吧。Grok 呢，我自己最早用的，除了龙虾那波之外，我最早用的这一波的，Agent 最早是 Grok，然后 Grok 它的，我有个发现就是它的城市之间 Grok 用户的聚会还挺多的，有点像龙虾之前那个感觉了。对，Muse 倒是还没有这样，所以我很感兴趣后面两者会怎么发展。

潘乱：我刚才说小胡说发现北京也有一场 Grok Bot 的那个聚会。

Vanessa：挺多的，深圳、广州、上海都开了好几轮了。

潘乱：你参加过吗？

Vanessa：呃，没有。哈哈。

潘乱：他们都聊什么？就是聊使用经验类似于当年龙虾那种？

Vanessa：我觉得很多人去分享他们的 Use Case 因为我看过一些就是 AI 总结，他们参加完了之后会有一些人就是总结出来那个会议上都在聊什么，对，后面可以展开再讲讲。

潘乱：对，我初步感觉还是极客为主。你应该更早了，你应该不是这两个月关注到这个方向的。

Suki：如果从我们的视角来说的话，首先我们觉得 Personal AI 肯定不是一波泡沫，不是一个一下子出现就没有的热点，然后它是一定会发生的事情。而且我们不是在这个时间点才意识到这件事情，而是我们可能是更早年初的时候就意识到这一定会到来。那个时间点其实是 OpenClaw 的爆火。其实我觉得这一波的 Personal AI 其实都是受 OpenClaw 所启发所带来的。我们其实在业内一直在关注这一类的产品。然后其实我看到的时间线差不多都是大家都是在二月份的时候同时几乎开始做。我们团队也是今年春节的时候开始搭建团队，然后同时当时我们没有想好这个东西叫 Personal AI 还是叫一个什么样的品类，但是大家想的事情其实都是差不多的。我们当时觉得非常重要的一件事情就是它肯定不是另外一个工具，而是一个人。OpenClaw 当时给我们一个非常重要的一个启发，就是一个 Heartbeat 的机制。还有一个心跳的机制，还有一个就是它的 Daily Log，就是它的那个日志的东西。这两个东西我觉得给了我们一个非常大的启发，就是上一波它可能一直在给你提供一个更好用的工具，但下一波有可能这个东西不一定是一个工具了，而是人。这个我可以后面展开有机会再讲，然后我们可以从我们内部的视角看到这个时间线是什么样子。一个是二到三月份，然后 Muse,Muse 2-3 月就开始准备在立项做了，还有一个是 Instinct,Town 几乎都是在那个时候开始大团队往那个方向去做。6 月份的时候，Town 开始结合他们的 VCPR 事件线，开始在网络上引发一波热点。那个时候我们其实也关注到 Town 这个产品，然后还有一个八月份的时候 Grok Bot 发布，但是 Grok Bot 我觉得它其实不太能算作是 Personal AI 这个方向，我感觉它更像是一个 Cursor 的另外一个团队出来做出来的一个遍体。Instinct 我觉得很酸，非常像。Instinct 我觉得是 IAM 类这一类，就是海外有很多很多 IAM 的类似的产品，我几乎每天都能看到一个。然后差不多八月下旬的时候，Instinct 在推特上面引发一个非常大的讨论。然后到九月八号的时候，Muse 我觉得是给自己把干草加了一把火，然后整个大爆之后。用它强大的分发能力，我觉得整个海内外的热度起来了，我们观察到的时间线差不多就是这样。

潘乱：我觉得跟小扎跟这一轮是最大的推手，我说推向公众视野，因为他不是还写了一个六千五百次的长文吗，解释他为什么要干这事情。又让人感觉到又像当年《愿与周》那一波一样，就是又 all in 一次，又觉得这是我们真正的未来，就是举全公司之力，我们看到了一个方向，然后把它给验证出来。但这里面有个问题，为什么这一轮 Person Agent 会是新的一波呢？因为你想想，简单来说就是类似于个人助理、个人助手这个方向吧。其实你往前推，它其实可以认为已经有三波了。第一波可能就是十年前，Siri、Alex、小二、小杜这一波，那时候也都说是个人助理。再后来你像 ChatVT 最初元宝这些东西不也都是吗？然后三个月之前国内开始打的 AI 办公大战他们也都是已经在打 Agent 这概念了已经开始动手了你要从个人助理然后到 AI 再到能干活的 Agent 为什么这一轮 Person Agent 它会是新的一轮或者说什么样的产品它才可以叫做 Person Agent

Suki：我觉得 Agent 的，就是这一波 Agent 跟上一波 Agent 最大的区别还是我刚想强调的，它不再是 Another 的工具，而是一个人。人和工具之间最大的差别就在于，人是对你这个用户是有长程的理解的，他就像是你的朋友，你的同事一样，他会理解你这个人是什么样子的人，但是工具不会，工具你可能用完即止，这次招待给他一个任务他做完，然后下次还是得重新跟他讲很多双向文，然后这是一个差别，还有一个差别就是主动性。这个主动性并不是那种比如说我们在 Manas 里面或者在其他的 Agent 里面也会给他布置很多自动化的任务，但这些自动化的任务还是很依赖你的 Prompt，你要讲清楚你的规则是什么，你的意图是什么，这些东西不叫主动性。我觉得真正的主动性其实是它的主观能动性，就像是你有两个下属，一个下属呢就是他执行能力很强，但是你需要把你做这个事情的目的，然后把每件事情拆解得非常明白，然后交给他执行，然后执行完他就你推一下他动一下，然后还有一种呢就是他的主观能动性非常强的一种同时，他能理解你做这件事情的目标，理解你这个公司背后的愿景等等这些东西，他会主动过来找你说："我觉得你想做这个事情，我有方案，我们两个要不要讨论一下？"这种是我们特别愿意合作的一种同时。我觉得 Personal AI 应该要做到这种程度才叫真正有主动性的 Agent 才能配称为一个人而不是 Another 工具。所以我觉得这是和上一波非常不一样的两个地方。

潘乱：你看评论区有人物啊，这不就是 Minus 的升级版吗？

Suki：我觉得 Minus 它还是更像是在工具的那个品类，它在努力地打造一个更好用的工具，但是它在记忆和主动性这块，我觉得我是很难体会到这个很大的差别的，如果有的话，我觉得评论区可以补充一点。

莫唯书：对，我觉得你可以从这个角度去理解，就是我觉得 Personal AI 其实有点相对于就是之前的那些以办公或者说以任务为主要目的的 AI 是一个概念的区分，或者你可以把它看作当时 Cloud Code 和 Open Cloud 两条路线的分化。因为我觉得最核心的一个差别是它构建 context 的维度，你像 Clockhole 就是以一个 mission 或者说以一个项目维度来构建，然后你换到下一个项目它又就是一个重新的 context。然后这一波 personal agent 呢，它其实是以你这个人为中心去构建你的 context，知道你大概是一个什么样的话题。并且在这些关键评论中，我们会发现 Personal AI 更加聚焦于 Context 和 Memory 这一层。对模型的能力或者说 Harness 那一层其实没有那么关注，因为对个人来说他可能并没有那么多复杂的任务需要去完成，但是办公的 Agent 的话其实你是很在意他的这个任务的完成率，对，这是我个人的一个理解。

Vanessa：一个很直观的差别就是你打开 Codex 或者 Metas 的时候，你的左边的列表都是你每次发给他的任务或者是一个项目，是以这个维度去组织的。但是当你打开 Grok Bot 的时候，它旁边是你的可以供驱使的一些 AI 伙伴们。你在注册 Grok Bot 的时候，这个真的很难念，Grok Bot 的时候，它就会自动的帮你配一个幕僚长，这个也是我上次在参加一些 AI Native 的那个，就如何构建 AI Native 组织的时候，那些会议上面很多人去分享，它是怎么搭建自己的 AI 团队的。有一个大家觉得还比较共识的点，就是你需要一个 AI 去做你的核心的枢纽和大脑，然后把你交给他的事去分派给其他的 AI，然后那些 AI 会更 focus 在某个方面，比如说我的 Grok Bot 现在就有一个很 focus 在我的健康的。请不吝点赞 订阅 转发 打赏支持明镜与点点栏目角色定位更清晰的一个 AI 的人，AI 的就是这样的一个人物的形象，而不是说我每次都是零散的那个用任务和项目的方式去发给他，因为这还是蛮大的一个差别。

潘乱：评论区有人说，个人助理场景它聚焦在生活或者说碎片化的时间，就是跟那种桌面端的工具或者说厂任务和工程项目它是不一样的。我理解他说的应该是这个意思吧。那我们就展开一下嘛，就今天我们已经看到的就类似于 Town、类似于 Instinct、类似于 Muse，就是我们的小红书里面已经看到非常多的用户的使用反馈，包括在推特上面啊。大家能够感受到有哪一些的清晰的使用场景能够明显它跟办公这一波它是区隔开来的？

Suki：我个人是觉得 Personal AI 并不是站在工作的对立面，就是一个 Personal AI 最重要的还是对你这个人得建立一个画像和记忆，就不代表它就不可以帮你做工作了。比如说我现在用 Today 用的非常爽的一些场景里面，其实就有包含工作。就是他理解我的所有的同事，就他能叫出我所有同事的名字，然后呢知道每个同事在负责什么样的工作，然后有一个很爽的场景就是俊元有时候会指派我做一些东西，然后呢我就会直接把俊元发给我的话用录音录下来或直接截图发给他。然后让他去做，然后做完之后呢，我就直接跟 Today 说说你把这个东西，然后有个事情要交给谁去做，然后他就自动帮我把上下文全部都整理好，因为我不用再教他一遍，然后他也知道这是一个什么样的项目。他就完全组织好，直接调用我的 Slack 发给那个人，跟他把这个任务给推进下去。这是我自己用起来非常爽的地方，我的同事们现在都有点认得我的 Agent 叫 Nikki 了，就是识别出来了。所以我觉得这并不是站在一个办公的对立面，而是因为他了解你的上下文，理解了你之后，其实他能帮助你到很多地方。如果你这个人在工作的占比是很高的，比如说我可能百分之九十全都是工作，那他其实在工作上就能帮助你很多。然后如果有些人可能更多的是在生活上面，然后比如说我们有同事其实兴趣爱好非常多，其实很喜欢打网球、攀岩什么之类的，他的 Today 就会用成一个非常跟他兴趣爱好相关的 Agent 。所以这是我的观点。

潘乱：简单的说，今天怎么获得 Today 的邀请码，怎么去使用 Today?他应该在评论区留下他们的邮箱，还是应该怎么去做？

Suki：我们美区现在已经上架了，大家可以直接在美区搜索 today.ai 去用，我们可以预告一下，我们国区也很快就会上架。

潘乱：好，大家现在可以再把自己的那个 Apple 账号就是切换到美区，然后去下载 Today，就是感受一下这应该是国内最早的做个人 Agent 的这个方向的创业公司的产品。然后我觉得我们今天这场直播结束之后，从下周开始，大家会陆续的铺天盖地的看到非常多关于这个方向的宣发。但是大家要记得这可能是第一场你们印象里面最有印象的关于 Personal Agent 的讨论。但是我看 Muse 的那些使用场景，我觉得 Town 还是有点偏工作，Grok 也有点偏工作。我们看 Instinct 跟 Muse，它的主要使用场景其实都还是那些处理人的日常的杂事，比如说开学，怎么给娃去准备一系列的事情，怎么给兴趣班给她不需费。类似于这种怎么帮你省钱，怎么帮你去处理杂事，怎么帮你省时间，以及帮你去做那些长程，生活里面的长程，就譬如说旅游。我发现那些旅游出行是一个非常高频的一个这些个人 Agent 去使用它的一个场景吧。

Vanessa：我其实很赞同 Suki 的说法，就是你是什么样子，你的 AI 就是什么样子的。但是在对于 Suki 来说，他是一个各种 AI 工具的一个 Power User。肯定跟一个小镇主妇或普通人画像上还是有很大差别的，他可以把他的 Today 或者他的所有 Agent 用得融会贯通。但对我们很多普通人来说，他会有一个第一印象和习惯的问题。比如说我如果是用什么签问办公或者是 Work Body，他第一场景用的时候，就是在桌面上，我打开的就是我的工作文件，我给他发的也是工作任务。这些东西，如果是人类的，那当然是更偏向于工作。他是不是完全不能处理个人的东西？我觉得也不见得。比如说，你把电邮给他，那电邮里面的那些小孩要去哪里预约、玩、或者我个人的一些订阅，他真的不能处理吗？其实也未必。这一波新的，其实很多都是主要的场景是在手机上嘛，比如说像 Grok Bot，它是在手机上面，它已经不像 Manus 一样，会故意在旁边给你放一个虚拟的电脑，看到这个 AI 在奋力的帮你工作，它其实是收到右上角一个你不点开就看不到的这样的一个地方，而且它在处理你的任务的时候也会更像人，它不会像...Depthik 开了思考模式，或者很多 Agent 会说我正在调查什么网页，我正在思考什么东西，他会一直在那边翻滚一些对人来说也没有那么重要的信息。我用 Grok Bot 的时候，感觉他更像人，一个是因为他的模型确实在语言上有很多 X 的语料，所以他 AI 感稍微会轻一点，另外就是他只会跟我，他觉得我可能等的不耐烦了，说这个东西可能需要几分钟的时候，他会给我发来一条更像自然语言的这种回话，而不是会一直在翻腾他到底现在在做哪一步在干什么。这个在手机上用，会更像是我在跟一个秘书或者是我在跟一个助理在聊天，在用 IM 普通的打字的感觉。所以一个人如果他先接触的不是龙虾，不是这个签问或者是 Work Body 、豆包办公这样子的工具的话，并且，在这段时间内，我们将在每个人的生活中，与各种各样的优惠〔识别噪声〕，与各种各样的

潘乱：你看评论区有人说 Instinct 你上来就让他输入 U2306 的账户密码，这其实是很恐怖的。就是大家能够集中的感受到，Lets do Instinct 是一个非常非常激进的，对吧？或者说这样说吧，就虽然说都是做个人的助理，Personal Agent，但是 Town、Instinct 就是 Grok Bot、Muse。他们这四个产品应该是各自所突出的，或者说按那个保守激进，或者说所处理的那个事项是有一些不一样的吧？对，Suki，你给大家简单的概括一下。嗯，好的。不过关于上一个问题，其实我还有一个 Use Case 我还是想分享一下，我可以在这里补充一下吗？可以。

Suki：就是，比如说我刚刚可能举了非常多工作的 Case，我想到其实我有一个学语演员的 Case，我可以给大家非常具象的讲一下，就是这一波 Agent 可能和上一波 Agent 的区别在哪儿。我让 Today 去帮我学英语，我本人英语非常的糟糕，然后呢，我就跟 Today 讨论了一个学习计划，然后呢，他会先问我我的现在的水平是什么，然后他就给我制定了一个计划，然后我们两个一起讨论，就每天中午 12 点他给我发一个课程，然后这个课程有个性化到什么程度呢？因为我已经给他连了我的很多 Slack 很多 Connector。他把我同事经常聊的话题作为编写课程的材料融进到他每天给我的课程里面。我刚才说我的目标并不是考雅思考试，我的目标是为了在我的工作生活中能用起来，我要更偏向日常的东西。所以他就结合他的目标，把我的一些同事的特点编进他给我的那个课堂的小故事里面。每天中午，泰伯德体验就是这样的，每天中午 12 点他会给我发一个课程，然后这个课程里面会告诉我说今天要学的单词是什么，短语是什么，然后同时他会编一个故事。这个故事呢就是来自于我的 Slack 、我的同事们经常日常使用到的。然后呢，其次就是他会在之后再给我生成一个就是小的猜词的表格，就是填词的表格，让我复习一下，确认一下我的学习进度是不是达到了他的预期。然后这一点的话，我觉得在没有长城 Memory 的任何一个 AI 里面，我是没办法达到今天这样的体验的。而且这个体验是永远跑在云上的，就是我在任何时候都能打开 Today。我在手机上去，就是随时随地就可以去做这件事情，非常的随便化。这是我想举的另外一个 Use Case。四个产品有什么差别？然后四个产品的话，我觉得它其实现在我感觉大家想做的是一个思路，就是其实想解决的都是一个问题，只不过解题思路不太一样。如果大家不太熟悉的话，我觉得我可以大概介绍一下他们其实他们也有移动端，但是他们核心做的场景其实都在桌面端上面，差不多 70%的数据流量都在 PC 端上面，然后他们主打的一个场景是邮件。跟其他 Agent 的差别非常不一样的地方就是比如说 Instinct、Muse 它会一开始把场景铺得非常开，而 Town 就是非常明确的有一个产品取向，就是我先把用户高频的场景解决好，然后再拓展到其他产品。这是他们非常特别的一个地方。这是 Town，现在核心 Town 的 Use Case 更多就是帮用户自动化处理他们的邮箱。他会理解里面的你经常收发的邮件，自动帮你归档，并且会学习你的邮件写作风格，自动帮你草拟好。广告中，有些人会问你是不是要这么回复，如果你点了确认的话，他就会自动帮你发出去。这个邮件场景他是做的比任何其他的 Agent 都深的。目前来说，在海外邮件场景，他们也已经完成了一个比较病毒式的传播。听说他们在那个学校类的场景上面，他们还是传播得非常好的，就是 Town。然后另外一个就是 Instinct。Instinct 的话我觉得它其实最大的特点是它和其他产品差别在于它住在 IAM 里面，它没有一个独立的一个 App，它有点像是曾经火过的一个产品 Poke 的一个升级版，我觉得它的堵住就是它堵的一个方向就是我可能不需要一个 App。我把用户委托一件事情的成本降到发一条消息那么低的话，我可能就完成了最终的获客。这是 Instinct 的区别，以及他们重点在打的一个方向是支付。还有一个 Grok Bot，我觉得是几个产品里面最不 Personal AI 的，以及产品里面比较模糊的。它最大的特点可能是多 Bot 以及云虚拟的电脑，就是你在里面可以给它建各种各样 Bot,比如说一个是专门管研究的，一个专门管邮件的，一个专门管购物的，然后你可以拉个群让它们互相协作。有点像是当年很多人养了一群小龙虾，但我个人其实不是非常看好这个方向，因为其实很多时候就是场景上并不需要用到那么多 Bot,然后这种，多 Bot 更多是给用户提供情绪价值，很多时候他们之间的协同既浪费时间又会浪费 token，这是我个人的看法。所以 Grok Bot 其实赌的是如果我给用户一个数字团队，能不能给他们释放更大的执行能力。第 4 个 Muse,Muse 我觉得它是几个竞品里面野心最大的，也是整个点燃这一类品类的炮火。它几乎什么都做，我觉得它们最大的策略重点还是免费以及 Meta 强大的渠道分发的能力。然后同时它付出的成本也非常的高，它给每一个用户都免费配了一台虚拟机。这个比类上面，我们知道 token 的消耗量其实是巨大巨大的，所以他赌的其实是我烧钱去培养这个市场，然后我把其他竞争对手都烧走之后，这个市场就会留下我自己，这是我理解的 Muse。如果一句话概括的话，我觉得就是 Town 是用高频场景去建立用户的信任，一点一点的去获取用户最终的委托权。Instinct 的话，它赌的是只要极致的降低其中的成本，然后它一定能够获客，并且让用户留下来。Grok Bot 赌的是就是我给了你一个团队，然后我就能获得更强的组织能力和执行能力。然后 Muse 的话，它赌的是我要烧钱去培养用户的心血。

潘乱：其实像 Muse 这种，他出来那天，小扎出来接受采访，我忘了是他还是他们团队的人说，反正就类似于那种我们可以提供免费的算计补贴，然后那些创业公司，你像 Instinct 就是那些，包括 Town 这些，他们是没有能力跟我们玩这场游戏的。对，这就让我想起就是好多年前那个十年前可能中国在移动户那样内部还是像曲头条啊这一类的公司，他们在精进业的算我应该怎么提高给用户金币发钱补贴的一个效率，然后获得更高的 ROI。对，我在极客里面看到一个同学这么说啊，就是你线上可能有 300 个人，就是 300 个策略，就是给不同人群做那个金币的策略，然后就是常年保持着可能 75%以上的实验成功率，就是假设说这些人他们是金币多能拿全就吸引更多人来嘛，就是在产品层面上就已经把这种系统啊，这个留存收入平衡压榨到极致了，但即便如此，竞争对手达到他的那个方法还是非常简单。我直接给用户发的钱是你的一倍就好了，这让他很无能为力。这就是今天就是 Meta 就类似于他们干的事情。你想想就是，我其实很想不通就是给人配一个固定的虚拟机这件事情，它到底是为什么？然后前天晚上我跟一个一位 OpenAI 同学跟我说，说这可能就是他们技术有限，对吧？你看谁就是专门给一个用户配一个专门的虚拟机呢？他不是应该按需那个随时释放吗？对吧？消费然后释放按需去调配吗？这个。但你让我怀疑大公司技术有限好像不对，包括那个 Instinct 就是它充足的算力，它背后到底是谁在支撑？我觉得这也是一个谜，就是这些我们今天可能讨论不出来，我们下面还是一个一个产品把它往下面来过，争取能够讨论更多有意思的问题吧。因为很多问题我们也没答案，并没有跟这几个核心团队的人都聊过，我们只能从用户视角、从行业视角或者说从产品视角来给出一点我们的观察跟分析。你像 Instinct 就是现在是在创业公司里面，它其实是估值涨得最猛的。但是，他也是最拎内的嘛，他自己不做 APP，他只在短信跟 WhatsApp 里面通过一个聊天方式，当然也很像人啊。但这种的交互更早不是 Poke 开始的嘛，Poke 才没做多久卖掉了呀，就是并没有把这条路发展的很好。然后你像这个一个很神秘的 23 岁的创业者，听名字好像也是个华人啊，就是就把这个东西又突然活起来了，为啥呀？

Vanessa：同样是在短信里面搞不搞 APP、不做 UI，如果我们在同类来看，就比如说 Instinct 它跟更早前的 Poke 它又有什么不一样吗？我先肤浅的评论一句，我觉得 Instinct 现在没有自己 App 的这个方式，听起来很像一个传播的 Storytelling，就是它未必是，这个 Bet 未必是很好的。大家不要忘记之前 Mid Journey 对吧，它最早没有做 App 先放在 Discord 的里面，然后它自己长起来之后，其实核心还是因为它的模型好，而不是因为它选择了 Discord 作为它刚出现面对用户的这种交互手段。后来不是也有人批评他说其他的竞品模型起来之后有人批评他说没准你做自己的 APP 做晚了，那这个时候评论的风向又变了，所以我觉得这个他到底在不在一个 APP 里面还是在大家的这个 IM 的 message 里面好像不是特别核心的东西。

莫唯书：我觉得很简单，就是 Poke 当初做早了。Poke 当时做的时候，第一个是，包括当时小龙虾，它其实最大的一个问题就是在于它的 two-use 的这个生态没有那么成熟，因为大部分的工具还是做给人用的嘛。你想要去直接的调用非常困难。然后现在就是随着一个是 MVCP 的这个生态更加成熟了，再一个就是那些没有介入那个 MVCP 生态的，我们可以通过那个 Computer Use 的方式，不管是用这个合力命令行，还是说通过这个 GUI 的方式，我还是有办法去绕过这个现有的限制，能够去帮用户去完成这些东西。但是 Poke 那个时候更感觉还是偏聊天，不算严格意义上的 Agent，只是说他可能聊得更有情感，有个性了一点。当时被收的原因是看中他的团队背景，以及他当时主打的就是让 AI 更加有个性的方向。现在这些东西都成熟了，当然还有一个就是隐私和安全方面的工作业，这些人也有很多人用过山谷跑路翻车的案例，所以会导致很多人对它没有足够的信任。

Suki：我理解这个问题是为什么 Poke 最早做 IAM 的住在 AI 里面的 Agent 的一个产品，为什么它没有跑出来，而 Instinct 竟然跑出来了？我理解这个问题，我觉得它不是因为一个技术限制，如果说今天有什么样的技术限制导致了 Poke 没有做出来，我感觉从我的视角来看是没有的，比如说 Brossy Youth 其实在去年年底的时候就已经非常成熟了，其实如果 Poke 当时要做这个方向的话，其实完全也是可以做到的。然后我觉得可能就是团队的策略选择上面有一些不一样。就是 Instinct 和 Poke 我觉得很不一样的地方就是 Instinct 还是往代理方向做了更深。它是全权代理的路线，然后能接你的信用卡，能接你的屏幕、麦克风，然后帮你订机票，帮你买东西。这些东西是用户没见过的，它就产生了一个病毒式的传播，而且帮你把事情做完这件事情本身是非常有价值的，用户就产生了用它的动机。Poke 的话，当时还是更多的精力放在了内容推准这件事情上，他走的是主动推送的路线，如果你给他连了你的 email 邮箱的话，你会发现他在这方面做的特别好，就是如果你有个邮件进来，他甚至可能比你的邮箱的通知更早到达，但是他没有做就是帮你把事情做完这一步，所以我觉得这可能是导致他们两个之间发展路线后面待遇差别这么大的一个地方。

潘乱：但你要说把事情做完，其实是整个这一轮都是跟小龙虾是相关的嘛。包括大家也是想给普通人去做一个更容易上手的解决日常问题的，可以包括日常问题的小龙虾。

Suki：但为什么就是一开始那么多小龙虾的产品没有跑出了，反而是这一类的产品跑出了，或者前面那一批它怎么了就成了鲜链了？我的市场可能非常简单，就两点，一点是 OpenClaw 那一波，我记得是一月份吧，应该是一月份的时候 OpenClaw 出来爆火，然后呢，那一波我觉得追 OpenCloud 方向的人非常多，而且他们在非常短的时间就搓出来了另外一个 OpenCloud 出来。我觉得是大家做的太操了，还是太追热点的一个心态。我记得我当时在上海参加一个展会，然后十个展会里面起码有八九个都是做小龙虾方向的。同质化竞争非常的严重，而且产品大漠的严重不足。我觉得这种追热点的心态就会让你丧失你长期埋头做好一件事情的动力。我记得 OpenClaw 差不多是在 4 月份的时候热度下降去了，然后很多做这个方向的团队应该也就纷纷放弃了。所以我觉得这是很简单的一点，就是最热点肯定是做不好好产品的。另外一个点是云，这是我的一个惨痛的一个教训，就是我可能没做这件事情的时候就不知道做云上的 Agent 这件事情能有这么难。很多刚加入我们团队的人可能会觉得说我好像搓一个 Agent 非常简单，但实际上不是的，本地 Agent 和云上的 Agent 完全是两个东西。而如果你要真正做一个 Personal AI 的话，你肯定是追求随时随地都能用上它，而不是你把你的电脑屏幕一关，你就联系不上它了。所以云对 Personal AI 来说是一个非常重要的东西。本地 Agent 的架构和云完全有两套复杂度，云上的话，你要处理三套环境，就是用户的设备、云端的服务以及 Agent 的执行环境。而且这三套环境之间的任务状态、任务中断以及恢复以及上下文之间的传递都是非常复杂的系统。如果从我们内部视角来看的话，我们 2 月份开始做这件事情，以及中间其实也花了大量的精力让 Agent 稳定的能够跑在云上。这个事情其实我们起码花了有两个月的时间。当然中间还有很多产品形态的探索的时间，如果刨除掉那些弯路的话，我觉得如果一个团队要打磨好一个非常有诚意的作品的话，我觉得起码也要三到四个月的时间。所以这是我觉得可能内播产品就是追热点的产品成为先烈的一个原因。

莫唯书：我的视角还是当时内播小龙虾还是门槛太高了，就是不管是后面就是做了各种小龙虾，其实还是我觉得还算是一个极客的这个玩具吧，还就是你想要让它直接进入到大众的生活，大众可能是不懂什么，并且有关安装环境、各种配置、调试等。另外，Muse 年中的时候就差不多做好了，但是因为考虑到隐私、安全等相关的问题内测了很久，测到现在相对才放得出来。特别是做这种 C 端产品的话，第一个你必须得让面向大众用户一定得有非常低的上手和认知的门槛。另外的一个问题就是说你做这种大规模的这种推广的话，一定必须得保证它不出错，因为你之前做办公你大不了这个任务失败呗。但是如果你把你的一些事物交给这个 Agent，他不小心把你的一些敏感的数据泄露了，隐私泄露了，或者说把一些珍贵的数据给删掉了，这个完全是不可接受一个灾难性的合作。

潘乱：所以说我觉得这个在某种程度上也导致他可能最终我们接触到或者说推向市场的话，节奏会慢了很多。你其实就像之前那个美团它的产品就是把那个浏览器吧，我忘了说具体哪个产品，好像就是把用户的手机上的相册都给删掉了嘛，然后你像豆包 PC 端，其实也是有隐私泄露的事情嘛，就是大家可以看到 B 的电脑桌面到底都有什么东西。这其实都是对于 Agent 的权限管控这个事情上，今天大家都在补课吧，全行业就是 AI 英法这一块，我感觉每家公司都在非常着急的去补这一课。但你说 Muse,Muse 它这次特别强调了，他们收购了一家类似于做隐私做安全的公司来加入 Muse，强调它的隐私保护这件事情。但我刚才跟一个 OAI 同学聊，我感觉这里面肯定也有路线选择的问题，他们中间产生了风气，就类似于你像豆包工作这个产品。我们之前不是聊豆包工作吗？你像豆包工作，它今天其实很灵嘛的，它有一个豆包工作的主端的产品，对吧？然后在豆包这个 C 端的 APP 里面这个聊天里面还有一个工作模式，然后在飞书里面还有一个豆包工作这样的一个入口。但是你在手机上，你在手机里面的飞书上你是不能使用豆包工作的。就是整个就是这个产品到底是要做藏在几个大产品里面还是搞个独立产品还是巴拉巴拉。就我觉得大公司里面就是这些问题肯定是能震破天堂。结果选择独立 APP 这条路真的对吗？

Vanessa：豆包工作的混乱状态也有一定的原因，他们上豆包工作或者做这件事情也是比较急和赶的，所以现在可能还没有找到一个稳定下来的状态。我倒是想补充一下刚才说抄龙虾的那些产品。那些产品抄龙虾只抄了一个壳，他们甚至都没有想到龙虾哪些东西其实是妨碍它继续推广，或者说哪些东西做的其实不够好的。比如说命令行安装，有无数抄龙虾的产品，它抄的也是用一行命令行去安装，但这件事情对于普通人来说，他连电脑有没有命令行这个软件他都不知道。同时他也会抄龙虾说我用你的就是本地电脑。但他没有想过本地电脑和云端电脑到底哪一个是更合理的存在。虽然这个我目前也没有答案，因为我现在是双持用户。我现在既有一个爱马仕连着我的本地电脑，也有那个所有的这种云端的个人 Agent，我两个都在用。我的本地电脑是一个 Mac mini 是常年不关机的。所以我现在觉得在本地电脑里有些事情能做的比云端电脑更好，是因为一来是我有一些远程的工具能，支持我说我到哪里比如说带个 iPad 我回去也能连上我这个常年开机的电脑，所以我不会有那种电脑需要移动或者是电脑从家里到公司就会被迫关闭的这样的一个时间，所以我能保持它开机。另外一点就是这个电脑里面我还是有不少文件是在本地的，还有包括有一个很常见的那个需求，就是比如说下载一些电影或者是下载一些什么素材资源之类的时候，那肯定下了我本机的电脑嘛。对，所以在这个时候我就会更倾向于本机。其他跟电脑的文件或软件关联不大，云端虚拟机 24 小时在线就会非常方便。

潘乱：所以我觉得内播超的人，可能连龙虾和 Manners 到底想要满足什么需求都没有特别想清楚，只是看到它非常火，所以也导致它的后劲不太足。OK, 我记得刚才 Mark 提到龙虾那波一个限制比较大的推广是因为使用人群的限制，因为它门槛太高。但如果我们看今天的这批 Personal Agent 所有出来的那些 Showcase, 那些典型的 Showcase, 我感觉都是类似于我们直播间里面这群人一样啊。都是类似于产品蝗虫，类似于大厂员工，类似于创投工作者，金融从业者，就是那些觉得自己很忙的人。然后我是希望在，因为工作是啼笑嘛，那些日常的琐事，它是节省时间嘛。感觉没有比小龙虾那批的人，如果从这个画像来说，他范围上没有高出很多，当然可能是一批更忙但他更懒的一些人，他需要更用户友好的界面。但是你看他这次跑出来的核心的事情其实跟小龙虾那批也是有点不一样。你看他跑出来的我们刚才聊了，其实全都是帮你去整理什么续费，去看看宽带订单，然后订机票酒店处理退改签。跟医生约一下，准备材料这种东西，或者是管你的邮箱日历代办这些事情。就是因为 Instinct 和跟那个 Muse，他借用了那个 Swablink 嘛，就是他可以帮你比价，帮你省钱。就是这一批最先跑出来好像都是这些事情，对吧？对，所以说他其实最核心的区别还是说第一个上手的门槛和这个认知的门槛。

莫唯书：另外的话就是说跟具体的产品他切的这些场景有关，像 Town 他最早其实是在做 Personal Agent 他是做企业报税的，所以说他切过来之后可能会更往这种企业 Teamwork 的这种场景去偏，或者说他跟你的关系更像你付费请了一个私人助理，因为你的时间很值钱，有那么多事忙不过来，然后你把那些琐事交给一个虚拟的 AI 私人助理去帮你处理这些事情。还有一种关系，像 Muse 这种，它可能更加的定位偏向于一个中介或者早购像经纪人这种，它虽然也有付费订阅，但其实它主要的预估的收入来源还是靠这个撮合交易的抽用，我觉得这是两个完全不同的逻辑。请一个私人助理，还是希望他这样产品的话，这种定位的话，他天然就是筛选这些有付费意愿的人，就是可能典型的话像就是特别忙的这个工作特别忙的白领，生活可能没那么多。Muse 可能会更偏向于大众用户，不一定全部都是白领，全部都是大忙人。当然你也可以用它来处理生活事务，但我觉得它更典型的用户还是说比如说我有一个购物的需求，或者说我想让你帮我处理一些这种消息的需求。

Suki：所以我觉得它切的，虽然都是 Personal Agent，但其实它切的场景和筛选出来的这些用户好像是完全不同的。我是觉得是人人都需要一个助理，只不过从前的时代没有让人有这个条件。其实我 24 年的时候，我当时在 Monica 然后当时我跟小红，我就想说我们要不往助理方向去做。然后 Monica 当时是一个非常火的一个插件嘛，如果有人用过的话，然后但是我们在当时在找一个 TNN 更高的一个场景。小红当时有个董密一样的助理，他出差非常多，董密就帮他处理非常多的琐事，比如说帮他买飞机票。董密知道他喜欢坐靠窗的位置，他永远都能帮他买到称心的飞机票，不需要每次他自己去选，选到靠窗的位置。人人都想要一个助理，谁不想要一个贴心小民养的？只不过之前这种技术，科技没有办法上，就是科技其实可以平权，就可以普惠到每一个普通人，只不过之前这种待遇是特权阶级的待遇，他们有钱人才能享受，但今天 AGI 有可能让这种体会让每一个人都有。然后我还可以再举一个例子就是，哦，还有一点，就是 Town 其实它也不是面向那些很忙的白领人群的，他们现在海外非常破圈的地方是投资人完全想象不到的地方，就是学校、家校的那些人群里面，因为美国的那些学校会给他们的家长发非常多的邮件，然后他们不建群，像国内的话就会建很多微信群，在微信群里面沟通，然后海外的话就会发到邮件里面，然后这种邮件很多，非常杂，家庭主妇们也懒得处理邮件，一传十，十传百。所以它也不是完全是投资人或办公人群的场景。如果说 Today 的话，我想到海外有一个用户用的非常多，我们也想不到的场景，就是育儿方向。他平时也是家庭主妇类的，他会处理非常多杂事，家里谁谁要买菜了，要买什么电灯，电费又要续费了，他同时有三个小孩。他会跟 Today 交流他的一些育儿经验，同时把那些生活琐事都告诉 Today，让 Today 通过每天的早晚简报帮他处理好，哪些事情可能不要忘记了。第一点就是科技会平权，永远不是那些 early adopers 去自嗨是我们想追求的，而且科技有可能就会让每个人普惠的平等的享受到这种权益，然后让那些只有特权积极才能享受到的东西让每个人都能享受到。另外一个就是海外的真实 use case 就让他们我能看到就是正在走向普通人的市场。

Vanessa：一开始就是办公这一波出来，其实主要还是 Cloud Code 和 Cloud Code Work 带起来的嘛，那很明显这一个是价值非常大的一个市场，所以我觉得 AI 它的慢慢渗透，均匀分布，它肯定也是先会被吸引到价值更高的领域。所以对于个人助理来说，生活场景里面其实也有挺多是高价值的。比如说我的车、我的保险、我的健康管理、我的育儿，这些都是很花普通人钱的。这些东西如果 AI 能够处理好的话，其实也是会有价值的。但它的价值可能更以量取胜，因为它的 addressable market 会更大一些，特别特别多的人，但它单个的价值未必有。就是你在办公场景里面做的那些事儿高。我刚刚查出这个话题是，前面不是聊到豆包办公吗？其实我就想到了一个新的问题，就是大家有没有觉得会有这个可能性吗？就是豆包一个华丽转身，它现在是有比较 limited 的认识你，了解你的能力，但是它可能帮你做事的能力还比较差，它豆包有没有可能华丽转身，变成每一个豆包用户的 Personal Agent?

潘乱：如果能的话还差什么？但至少是在个人 Agent 这个方向是理论上大家是可以看到有商业模式的这才吸引这么多人这么多钱全部都涌进去嘛。它肯定没一个纯的聊天软件更好嘛。

Vanessa：至于缺什么？我先补充一个 bad case 好了，我先补充一个 bad case 就是当时在做豆包的时候，那个时候虽然大家还是以聊天、问答为主帮你做事的这个概念还没有那么普及但那个时候大家就已经在讨论说如何让豆包有记忆功能，如何让他认识这个用户那那个时候我就发现有一个 bad case 是比如说我跟他说我这段时间是在我又跟他开了一个新的对话框，我跟他问的是跟签证扒杆子打不着的话题，他会强行地绕道说，既然你考虑到你正在申请某某签证，然后我跟你怎么怎么，就把这两个东西强行联系在一起。他就是一个有长期记忆，但是非常不体贴人，也没有把这个记忆用好的这样的状态。当然这个是比较之前的状况了，现在可能好一些，但是我最近没有印象这么深刻的 case。所以我觉得如果那个状态的话，离我想要的 Personal Agent 还差得比较远。

莫唯书：我先讲个暴露，我觉得是缺把那个豆包跟抖音的底层数据打通。对对对，为什么这么说呢？其实之前他们是有讨论过的，不过好像 24 年左右吧，然后后来觉得实际还不成熟被否了。就是为什么这个想法呢？就是之前大家的竞争的关注点还是在模型或者说是 Hannes 那个层面。我希望通过技术追赶能跑到 DT 队，但现在发现目前的 DT 队还是 OpenAI 和 Anthropic 。以及那些可能根本没有足够的钱和资源去参与模型这场竞争的 AI 应用公司，他们的思路就是，既然我模型这个层面，我将把竞争的重点放在 Context 和 Memory 这个层面。在海外的话，因为生态相对比较开放，大家都是默认通过邮箱、日历去建立 Context 的。但如果你有生态的话，你需要把用户在抖音的消费习惯记录导入到豆包里面，同时把他的 Context 和记忆也加强。为什么这么说呢？因为我看到很多人用 GroupPoke,Grok Bot 还有一个原因是因为它本身就是推特上的创作者，它需要通过 Grok Bot 去分析上面的一些推文，或者去追踪它关注的热点和话题，因为它们的底层数据是打通的，你创建这个 Grok Bot 之后，它会自动帮你开放一个开发者的账号，然后送你很多 X 的 API,如果你自己单独去调用的话，外部的 API 其实是挺贵的，对，所以我觉得这个就是说，在 Context 这个层面取得优势确实是大厂，我觉得是最先或者说最应该先做的一件事情。当然就是组织层面的这些阻力可能还需要 top-down 来推了。

潘乱：我看小扎那个 Muse 的时候的发文，他其实讲的就是这个，其实就是把因为 Meta 做交易做的不好嘛，但是他们在这个种草这一块，在内容这一块做的还行。所以他就说，哎，我就把那个意图载到交易，通过 Muse 把它给执行上，因为我在那边其实已经拿到了用户的兴趣的画像，然后我到 Person Agent 这块就直接帮用户去将那些意图都给交易的。你如果看的话，其实今天我就记得上个月蚂蚁，蚂蚁那个 CEO 讲的也是这个故事。呃，他说就是珠宝在上上轮里面，你像珠宝、美团、淘宝这些公司其实都是被抖音小红书啊做的不是很舒服吗？对吧？就是因为他们有内容生态，有前面种草，流浪流浪场口在前端。但他们就今天我就看那个蚂蚁的那个 CEO，他说哎？今天是不是有机会从争夺注意力再去到赢得理解，就是从流量的漏斗再到意图的放大器，就是用意图去找服务。就识别到用户可能想过的但没有做成的意图。就跟内容种草，你通过种草拔草注意漏斗，它反过来做。刚好今天 AI 它不需要所谓的创作者生态。自己就能产生那个相对好的内容，然后可以去做很好的更偏向于用户的这层代理。当然这就决定了你的商业模式应该是抽用，对吧？你应该是订阅，绝不能是广告。当然在 Meta 那边，它肯定会跟自己在打起来嘛，对吧？你看那边是一边卖广告的，然后这边是那个抽拥的，到底那个谁听谁的，对，但是我感觉是大家在设想的那个未来就是小扎看到最大的未来就跟你们刚才说的类似的就是把豆包跟抖音的数据打通了，是豆包也要往个人 Agent 的这个方向去走。

莫唯书：对，而且我补充一点，我觉得这两者不冲突，就是种草逻辑和那个意图逻辑。就是我觉得有点像就是，就是说我们购物的思维可能分两种，一种是打引号的男性思维，就是说我先想我可能需求一个篮球鞋，或者我逛商场的话，我就固定可能就去那个几个体育用品店。我的事先就设想我可能是什么样的预算，多大的尺码，什么样的风格，然后我就直接去买了，这是一个就是非常意图为驱动的一种购买，然后还有一种就是说是打引号的女性的这种购物思维，就是说她更多的是一种她更在意逛的过程。对吧，然后可能是一种冲动的消费，或者说是他是这种情感的，突然看到一个什么觉得感兴趣，其实他本来没有这个购买的需求的，但是他当时有这个购买的欲望，我觉得这两者是互补的一个关系，不是互相替代，然后另外的话就是说之前的，基于推荐引擎，其实对人的这个建模，其实颗粒度是非常粗的，就是说我只能猜你喜欢什么，通过这些标签然后去逼近，但是远不如你直接跟你的个人 Agent 说我的喜好、偏好是什么，我的三观、我的人格，或者说我这个视频我看到它我为什么不喜欢。我可以直接告诉他，然后你下次记住别给我推这样的视频就行了。我觉得这个其实是在更细刻力度对这个用户进行，就是在这个 context 或者说在这种跟用户交互的积累过程中，对他有一个更加全面的花奖。其实反过来也是有助于，就是说给我更精准的去不管是推内容也好，或者是更精准的推广告也好。所以我觉得这两者其实本质上不是冲突，

潘乱：甚至是相辅相成的。我觉得还是有点打架的。我就看那个大模做了一个关于 Meta、Muse 的一个分析报告，他说这个市场规模到底可能有多大，他就大概预测可能有一亿用户，他可能会贡献 1%?就是类似于通过订阅这套模式，订阅这套模式可能是分两档，就是一档是每个月现在是 20 美元，然后更多用户，就是如果要更多 Token 用户是那个每个月 100 美元的这个当然他可能觉得更大机会还是在抽佣那一块，还是在去做交易那一块，这是今天这个市场更令人感到振奋的那件事。但我刚才看评论区里面说的一个点就是今天其实在这个方向，除了这些超级 APP，除了像 Today 这样的创业公司，你像手机公司也在做啊。你像，辛海说最近 OPPO 它 AI 功能提醒服务其实就根据用户的需求主动来提供服务。你去看小米，你去看苹果，它都直接把那个 Apple Watch 做成一个 24 小时监听你录音设备的一个东西了，不就是为了拿到更多以上下文吗？

莫唯书：当然模型厂商肯定也会做啊，但就是眼看这个方向应该会是下半年到明年最热的一个方向吧，就是手机厂商、模型公司、超级 APP 跟创业公司都会以各自的方式卷入这个赛道。对，我觉得是一定的事情。但是手机厂商可能面临的一个问题就是说，他能拿到的上下文，或者说他能够无缝去调用的更多还是他第一方软件。为什么大家非常诟病苹果的 Apple Intelligence?一个是因为它可能自己本身之前它 battle 主要在端侧和隐私这个方面，导致它有很多想做的东西并不是那么好做，因为现在其实大概共产是在云端嘛，这是一点，另外的话就是说它现在的范围，我能无缝调用我的第一方软件，如果第三方的话，它虽然也有开放这个接口，但是是需要第三方软件主动愿意开放它的相关的接口或者数据，你才能去调用的。所以这个也是他比较尴尬的一个地方。另外的话就是说你的，如果是你做那种系统级的 OS,虽然就是包括那个 Alex 他其实最早也是就是说往中局的想象，也是想往 OS 那个方向去走的，但是他如果你跟硬件绑定的话，就是说大家还是会就是说他的分发还是会受到这个硬件出货量的这个限制。因为现在大的这种手机平台都倾向于自己做嘛，如果你是比如说豆包这种之前没有硬件积累的话，你可能只有小厂商愿意陪你玩，那你的出货量或者说就非常低，而且大家就说随着现在换机的这个周期变长，他优先考虑我买不买你这个手机的话，还是可能从这个硬件你的或者说你的这个性价比这个方面去考虑，是不是大肯排？

Suki：如果单靠这个软件去驱动它去购买的话，我觉得这个目前还不 make sense，就是反正从目前的这个新一代第二代的这个出货量来看的话，其实还是这种偏向于小众极客的常见品这个听法。硬件如果去做的话，我会想到其实有点像是我们上一波热门选手流览器门，就是上一波 Monica 火了，这种插件火了，就流览器里面的加了一个插件的一个模式火了，然后紧接着，然后大家就在想下一个赛道是什么，然后我记得当时有一大波的创业公司或者大厂都去做流览器方向，但是当时大家就没有回答好一个问题，就是我已经有一个框了，那我再装一个插件，比如说 Monica，我已经能完全平替你再去装一个浏览器，比如说 AI 浏览器的一个体验了。那我凭什么要去换掉我已经习惯的 Chrome 然后要去装一个新的浏览器呢？它没有理由。那我感觉放到今天的硬件市场、手机市场也是一样的道理，就是我在 iPhone 上面我直接去装一个 Today 或者是其他类似的产品，我就能直接获得这样子的体验了。那我为什么今天要花一个大几千块钱甚至上万块钱去换一个你所谓的 AI 那个手机呢？就是我的新体验没有造成就是覆盖我的迁移成本。

潘乱：对，而且你从模型厂商的角度来讲，因为它之前还是说靠卖 API 的这个生意，所以它天然还是说你即使往这边切，就说最开始还是只能收获同一批这种可能有高付费意愿的，就比如说可能像白领的话像，你如果在中国的话，其实白领的数量成死了也不超过两亿。中国交个税的人不到一个亿。

莫唯书：对，最夸张的估计也不会超过两个亿，就说明其实绝大部分人不是你这种理想的高价主义。刚才也有，我看有朋友说为什么订阅价格都是 20 万元左右，就是因为现在的这个反正我看好像美国那边订阅的中位数就差不多就是 20 万元，所以可能很多产品的定价就在这个里边，所以我觉得这个就是你，

潘乱：并不是所有人的时间都那么值钱，或者说他都有意愿去花 20 甚至以上美金去雇一个 AI 的私人助理。对，在这几方想象里面，目前看，除了创业公司，我怎么感觉还是类似于这种豆包跟抖音打通的这种故事听起来更吸引人一点。当然中美也有不同，我们后面再讲。因为之前你像在 Instagram 你在抖音里面，它那个推荐算法，它其实是一个概率，是一个人群协同。他并不是真的知道我收藏的东西是什么，只是因为我们四个人都喜欢美食、户外、美女，然后第五个人跟我们一起玩，他可能也喜欢这些东西。但是在今天这个里面是要对意图进行拆解的吗？那就得…回过来分析一下，就是你的抖音的收藏夹，你 Instagram 的收藏夹。我就看小赵在发布 Muse 的时候举的那个例子就挺有意思，就是你之前可能在 Instagram 里面你去收藏了各种的食材，就是从你喜欢的食物里面。内容里面提取你可能爱吃的食材，然后生成一个购物清单，然后再根据可能参加你晚宴的人数以及他们的饮食限制去调整菜单。然后再通过你的账号理解跟那个不同人之间的那个互动关系，再进一步在你确认的前提下，完成购物活动组织关系维护这些的事情。它其实就让之前那个收藏，它不只是那种的内容沉淀，而是它变成一个没有兑现的意图。然后他这么多年他可以说我记得一下这么多年的这个新去画像这么多年的用户行为这么多年用户的这个 context 就是在今天有可能把它变成钱了就是我可以从一个中扫平台变成一个决策跟交易平台这我经常说那个类似于美团、珠宝或者淘宝这些的公司其实都存在一个可能性就是把小红书反过来做一遍的机会嘛就是或者小红书本身也应该在更积极的往这个方向去做。

莫唯书：对，这就是我刚才说的雇佣逻辑的另一面，就是说我是一个帮你识别意图的这么一个中介的这么一个逻辑。如果通过这些历史的数据给你建立了更细的画像的话，理论上来说是可以给你更精准的帮你去决策，或者说给你推荐你想要的东西，或者说你之前并不是特别擅长特别了解的领域。我们为什么要各种各样的，比如说房产中介什么的，因为他确实在这个方面比你专业，而且他也不是直接收你的钱，他收的是你承担的这个钱。所以我觉得在这个逻辑之下，它的受众是更广的，就是超出我刚才说的那个白领雇佣的那个逻辑，它的范围是更大的，以及它的这个可能想见的这个市场的天花板会更高。那这个可能需要你就说第一个，你本身你的生态内就有用户的历史的积累，另外的话就说你本身就说你去接这个现有，你有现成的这种交易平台，你可以去无缝的接入。如果从零去搭一个，或者说你必须得接入你这个竞品的推荐平台，因为现在可能在 AI 里面的 Agent 就是一个，比如说你如果跟 Muse 直接竞争，然后你要接入 WhatsApp，万一有一天 WhatsApp 要封你，你怎么办？所以我觉得这个是一个最大的尴尬。

潘乱：听下来小红书最该干的一个事情，小红书应该把一号工程就改成这个。

Suki：我自己其实有点怀疑小嘉奖的这个故事是为了给他自己的那个免费的商业叙事晚尊。因为从我们自己的视角来看的话，其实帮用户促成交易，甚至给他推荐你想买的这个东西绝对不在用户想解决的 Top 的场景里面。用户更多的是想要去解决那些烦人的他自己不想做的一些事情，而不是说我今天帮你买东西。所以我们其实 Today 其实也会做大量的帮用户处理他们那些大量的 Contest 的这些工作，但是 Contest 并不代表着越多越好，包括用户的收藏夹里面其实里面高质量的 Contest 其实没有那么的多，其实真正的高质量的 Contest 更多可能来自于线下，来自于你的 IAM 。来自于你的邮箱等这些直接协同交互的软件。但是你的收藏、抖音、Instagram 可能对于你的 Agent 来说可能本身是个噪音。

潘乱：我就看一个朋友他通过数据爬了一下就是 Meta 那个 Muse 他最核心的使用场景，他排名前四类的应该是占比 70%以上吧，就是是行政杂事、旅行出行、省钱理财和购物消费，购物消费也排上去了，当然前面是占比更多一点。

Vanessa：购物其实我们 2023、2024 年的时候其实也有一波做 AI 购物的场景，

Suki：但是购物其实就分了两类，就像 Mark 前面说的，就是有一类是理性消费抉择，有点像男性购物，尤其比如说在买一个数码产品，然后我要进行多维度的数据比对的，然后看哪个性能最好，然后功能最全，然后价格最高，然后这种情况下 AI 介入进去是有争议的。然后呢，但是还有很多一类购物场景其实是我会做一些消费性的娱乐活动，然后呢，我购物是为了逛的，就像今天淘宝打的 slogan 一样，是来逛淘宝，而不是来在淘宝上面去做理性的消费决策，带着强烈的目的性的。所以我觉得购物只是小扎的一种，就是为了像投资人说的一种说辞，因为我现在要搞免费的活动，我要烧钱去买市场，那我不能说我的商业模式是零吧。

Vanessa：对，我有一些朋友，他们在用 Muse 的时候却是提到了这个场景，比如说跟 Meta 的那个 Marketplace 的联动很好用什么的。但是我是觉得这一个叙事更像是 Meta 想要把这个故事讲圆，就是我自己的生态多么的丰富，我的 AI 跟我的生态一结合，就是很厉害的东西。他想讲的叙事是这样子的。如果是购物的话，我可以举个更具体的例子。之前不是有签问推广活动的时候说什么秋天的第一杯奶茶，对吧？他把这个 case 打出来，其实因为它客单价不高，送得起，然后呢又比较能切中年轻人的心理。并且有新鲜性，就像网络大手不只是线上了，而是能够穿透、打通线上和线下，真的给你递来一杯食物的东西。所以去做这样的一个活动，我觉得是做一个 campaign 来说是 make sense 的。但是我绝对不会在我每天想买奶茶的时候，我会跟他说，并且有机会通过 AI 对话的方式让他帮我去买奶茶。但是我可能会有什么行为呢？比如说我最近可能会有一个健身或者是塑形的目标，然后我希望他能扮演我的教练的角色，去给我一星期的食谱都安排好。这些更不偏向于逛和自己挑选的场景，而是更像刚才 Suki 所说的，比较繁杂，比较有门槛，你需要去计算一些健康、数值、比例等等。然后又需要每天都得订午餐和晚餐，订两次，又很烦，这些更接近于所示 AI 能够提供给我的价值。就是需要安排跟设计嘛，像点奶茶那种就是最短距离的跟打车这种事情，就包括小微来做，就真的是莫名其妙。兴趣和 Passion 驱动的这个完全不需要 AI 来经手。

潘乱：对对对，就是感觉多此一举的事情吧。或者说它可能更偏向一个长期的叙事。

莫唯书：比如说你看豆包现在的收入，虽然它也做付费订阅，但其实占大头的收入还是来自于广告、电商、还有本地生活。这三块，相当于它是一个导流的入口吧。现在我觉得短期内大家可能并不知道一个是 Agent 能帮自己做什么，或者说短期内生活所值上面这些事情做的更简单一些。因为你要想做好购物的话，你一个是生态的打通，另外就是比如说豆包给我推荐了一个货物，我也最终不会直接去下单去买。我也可能会去看一下比如说一双蓝胶鞋去其他平台看一下它是不是最低的价格。

潘乱：如果像你看 Muse 跟豆包工作他们其实都是非常纠结嘛，到底我应该长什么样，我到底应该放在什么地方。就今天其实是哪怕我们今天聊的四个产品都四种不同的测试方向，对吧，不同的产品选型，不要界面的，不要 App 的。然后搞一个 App 的，搞在多端里面的，藏在 ARM 里面的，或者说我就搞一个多个 Agent 串联的。我不知道怎么来看这个事情呢？就比如说先要不要独立 App 这个事情吗？那个 Suki，就是说一个个人 Agent 它是需要一个独立 App 还是说它就应该主动存在于，就比如说在 ARM 里面，就聊天框里面就 OK 了

Suki：。这部问题其实我在极客上也发过一篇文章，其实我就特别想听听各位嘉宾的建议。我可以说一下 Today 这边的路径，就是 2 月份我们开始做这件事情的时候，其实一开始我们没有想到要做一个独立的 App 我们一开始就是非常重 Channel 的概念，我们把 Today 接入了微信，就包括现在也是可以接微信的然后接入了 Telegram，然后我们大部分的使用场景都在 Channel 里面去完成但是我们很快就发现一个很大的问题，就是功能的可发现性的问题用户对着一个空白的对话框，他完全不知道要干嘛。然后呢，这个时候我们其实对于这个产品上有很多的 hypothesis，我们希望用户在这里面尝试探索起来，所以这个时候就不得不介入 GUI。做 GUI 的话，我们就需要一个独立的 App。这个时候我们是独立的 App 加 Channel 两种方式并行的方式，我们发现那种引导非常非常别扭，所以我们最终就在那个 App 里面还是去做了一个 Chat。所以我的体会就是 GUI 在今天来说可能不是一个非常非常重要的像过去一样是承载了用户操作的一个入口，而是它像是一张地图，Agent 现在对于所有的普通人来说，它更多像一个藏有很多宝藏的迷宫，而 GUI 就像是给一个普通人一张迷宫的地图，然后你沿着这张地图你能发现很多宝藏，这是我自己的一个 learning。然后还有一个点就是我自己用 Today 用了重度之后，我发现我自己越来越不愿意打开各种 App 了，尤其是除了短视频啊，除了小红书这种能给我带来愉悦感的那种追求效率类的 App，我就一个个不想打开，比如说我的邮箱，我的 Slack 等等这些东西，然后平常我就通过 Today 就是给他接入这些 App 之后，我就让他去帮我操作这些 App。包括我的 Calendar 然后我现在也是全交给 Today 去管理的。就我跟他说说我比如说今天晚上我直播你帮我 book 起来，然后明天我跟谁约饭，然后你帮我 book 起来，然后他到点的话就会推送给我，甚至说就说，这个人比如说今天有个面试，我帮你去准备一下这个面试的要问的几个问题，然后他就会主动过来帮我准备好。像这些东西的话，是我发现我好像第一个想到的入口是这个 App，而非是我在另外一个常用的 IAM 里面去使用它。它更上是几个 App 的更前台的一层。这是我现在就是重度使用 Today 之后我越来越倾向于的一种用法，但我不确定我是不是因为是一个重度的使用者导致的，

潘乱：所以我也蛮想听听其他几位嘉宾的想法。我昨天碰到一个哥们儿，他也在做类似的产品，然后他其实单独用 Instinct 就很好的满足他的需求了，因为就是在 Message，他其实就可以，我不清楚他没有九手架那些东西他怎么完成的，但是是通过那种聊天对话的那个方式，对于他来说已经可以，其实就背后都放到 Google Drive 里面嘛，对吧，就是你不断聊，然后最后那个产出，就是给他一个，就是你自己决定他那个家安在什么地方吧。当然他自己会有更多戏份需求，他会把在哪一个小号可能一个处理日常理性的，然后一个处理他的感情的所适那种事情。但是我看他的使用场景其实是在跟我在使用其他，譬如说使用 Today 这类的产品。所能够主动发起的那个任务，它那个使用体验是非常类似的，因为它还有就是推荐还有触发那些东西嘛，那个是，但那个应该也是它期望它达成也是可以的。我觉得可能还是我们不太熟悉或者说我不太熟悉 Message 的那一套吧，就是因为我理解的短信除了营销接受验证码，我今天不太使用短信了。

Vanessa：但是在那个短信里面其实在看它的使用场景，我感觉就是在跟比如说使用 Today 跟在使用微信跟人聊天是一个非常接近类似的场景。我想讨论一下 Instinct 的 onboarding 的过程和 Grok Bot onboarding 的过程的区别，然后为什么这个东西会影响这个 Agent 到底应该生活在哪里。Instinct 本身只放在 IM 里面，所以我把它接入了 WhatsApp。然后它给我的第一印象就是它会给我发很多话，它会跟我很强的文字交流。所有的功能发现其实是比较依赖于它告诉我它能干什么，但实际上这种一条一条线性的这种沟通方式效率是非常低的。就像 Suki 说的，它没有一个地图。但是呢，一方面我也不觉得我需要像今天的比如说豆包或者是一些 App 要把我到底能干什么拍照解题还是什么什么各种功能啊，生图全部列在那个对话框的上方让大家去发现，这也并不是一个特别优雅的方式。我觉得 Grok Bot 我自己用起来很爽，很丝滑的感觉，就是因为它本质上分了那么多不同的 Bot 给它那么多人物的角色，它是给用户一个我教育你我有哪些 Use Case 的一个过程，但是我是用你人的话的方式去教育的。比如说我今天可以说我可以帮你管邮件，那 Instinct 它肯定会说我现在已经连上你的 Gmail 了，你有什么什么需要处理。但是 Grok Bot 里面它的做法就是我可以有一个 Email Bot,我帮你处理邮箱里面的一切事物，那你就会知道在邮件处理这是一个很明确的场景，这是这个 AI 有能力去做的一件事情。所以他用这种帮我设角色设分工的方式让我了解到了更顺滑的了解到了这个 AI 能力的边界到底在哪里。对于普通人来说这也是更容易接受的一个方式，他既没有 GUI 铺满的那个有一点压力的那种体验，也不像 Instinct 那种纯文字线性的这么低效，Grok Bot 还有一点，我想一下哦。

潘乱：你真的需要一个 Bot 对物吗？还是一个就能够解决问题？你真的需要？

Vanessa：我觉得它这个设置不同的 Bot 就是在 Educate 你有什么样子的 Scenario，就告诉你有什么样子的场景。然后 Grok Bot 还有一点，就是我刚想说的，它可以弱化 GUI，就比如说之前大家用 Codex 的时候可能会设一些定时任务对吧，你在那个左上角也会有一个加定时任务的入口，很多人的习惯，GOI 时代的残留，是你点到这个入口里面去，你再去看我每多少天还是周还是月，就像你去一个传统的日历加一个事件一样，用 GOI 的方式告诉你说什么时候我需要一个什么日报周报。但是我在 Grok Bot 里，它有那个页面，但我从来不会点开它，我就直接跟它说我需要一个什么类型的日报、月报，这些 GUI 上交货的事情都是它帮我干的。

莫唯书：所以这两者其实是可以并存的，但是有多少暴露给用户，有多少它自己就干掉了，这个平衡是可以产品设计的时候自己找的。我是觉得 IAM 可能是一个很好的 onboarding 或者说做早期增长的一个手段，因为对用户来说确实你没有额外的学习和理解成本。你就把它当一个在你日常用的 IAM 里面的 ASN 助理就可以了，但是长期来看我觉得可能还是会有一些隐忧。第一个就是说你如果是住在别人的 IAM 里面的话，就是说首先第一个这个接口不在你手里，就是说你的秘密是在别人掌控的，另外就是说 IAM 它的展示的方式或者说格式来说，它你浏览信息的效率是低的，或者说可能它涉及到一些多模态内容的话，它并不是能支持的特别好。所以长期来看，我觉得还是因为用户他现阶段并不知道一个是 Personal Agent 能帮他做哪些事。另外的话就是说，你要想持续地获取用户的 Contacts 的话，那你就要融入到用户的生活流里边。

Suki：生活的方方面面，可能 IM 是其中一个高频刚需的场景，但是它可能还有其他的，比如说去浏览信息或者刷短视频，这个也是一个 contest 获取的途径，所以我觉得长期来看它还是说得有一个自己专门的一个入口的。我也同意，就是我感觉现在的 Instinct 这种住在 AI 里面的 App 的话更多是从增长逻辑去想的。就是因为实际上它的能力还是非常受限于 AI 提供给它的，包括如果你住在 AI 里面的话，它其实没办法去操作你的 Device,因为 Device 的话就要求你本身一定得有个客户端，比如说我现在非常重度使用的场景就是让 Today 操作我的 App Calendar,如果他住在 AI 里面的话，这个东西是铁定做不到的。所以我现在的结论就是有点像是，Iron 是给那种浅度用户一个就是简单快速上手尝试的一个地方，然后你门槛很低，但是如果你真的要用起来把它变成你生活中不可去掉的一部分的话，

潘乱：它还是需要一个独立的 App。那是一个总管多 bot 还是连续的这种？

莫唯书：我倾向于还是一个。我觉得短期内它分多 bot 可能是有一些权衡，但我觉得长期就是你随着你对用户的了解越多的话，用户就说他，你就算正常一个老板他也不会请好多个助理，他还是就是希望有一个把活交给一个助理，然后可能那个助理在，并且有提供的详细详细详细的〔识别噪声〕

潘乱：有一次的情况出现了，评论区有一位创业者，他说想要聊一聊，你直接连吧。

赵凯：Hello Hello 幸会幸后我在北美对不对然后我们也在做 Personal Agent 然后我是凯 Video2 的 Founder 然后我是名大三的 Dropout 创业者对不对然后我们融了说起来美金总资轮对

潘乱：我们会看到越来越多这样的故事，就是在美国那边，这是一个大三的同学做个人 Agent 然后已经融了数千万美金，大三今年多大？

莫唯书：21 左右吧。

潘乱：可能去找风一吧。

Suki：说明创投家、北美创投家非常友好。

潘乱：这甭说 Kai 跟 Suki 原来都是做 AI 教育的，现在都转身做个人 Agent 了。

Suki：对，这个其实我还有一点心得我可以分享，那就是为什么跑来做 Personal AI。其实一开始我跟那个我拍摄的 Jip 一起来做一个 AI 教育方向，然后最早其实为什么做 AI 教育是因为我觉得 AI 这一波其实最大的变革之一在于 AI 相比于之前的所有技术来说，它最大的变量在于提供了个性化的结果。个性化的结果对于什么产业有极大的变数呢？我觉得是在教育行业。过去我们所有的教育都是填鸭式的，一个老师面对着六七十个人，然后面对着同样一套课本，他压根不管我听不听得懂。所以我当时跟志鹏在想说，那我们一定要去做一下 AI 教育，尝试把这个技术用在这个领域，让每个人都能可能被英才师教。而且我们当时是觉得这个东西很有意思，是可以可能做个十年二十年的。但是我差不多就在今年年初的时候，上去年年末到今年年初的时候，我在做 MousePick 2.0 的时候，我当时在春节的时候在家里捣鼓，然后我发现如果我要做一个真正个性化的老师的话，他其实我 90%的精力，我发现我最后都用在我怎么让这个 Agent 稳定地跑起来，并且有一个个性化的记忆这件事情上。这件事情就非常可怕了，就是如果你 90% 的 Effort 都在做一个非常通用的能力的话，那是不是反过来那些通用的 Agent 就可能随便做一做就可以把你的全类的场景给吃掉呢？所以我当时觉得大事不妙，然后有可能这个赛道，尤其是 C 端的赛道，最后不会剩下那么多玩家，就是它一定是高度集中化的，然后赢家通吃的一个市场，所以当时就是觉得，如果是这样的话，那我应该去加入一家 Startup，然后我们一起去把 Personal AI 这个东西做出来，然后到时就跟俊远聊。然后差不多今年二月份的时候，我们一起做了 Personal AI 这个产品。

莫唯书：我感觉听起来的故事跟当年 Alex 做那个 Musical.ly 有点像。他们刚开始也是做教育，后来发现跑不通才转向娱乐。我觉得本质上还是因为你如果想做 C，想做赢家通知，想 Bat 一个更高的天花板，更大的市场的话，因为 AI 底层的商业逻辑还是没有变的，你做 2C 大 DAU 的话，你最终还是要靠广告、电商、本地生活这些方式去变现。如果是要跟这种方式结合的话，更多还是说偏向于个性化、偏娱乐或者说生活的这种场景，才是最 Product Market Fit。所以我觉得这也可能是一定程度上疏逐从归的一个原因吧。

潘乱：看，你上班，你说，你想说什么，然后简单介绍一下你们做的产品。你今年才 20 岁是吗？

赵凯：对对对啊，我们之前在做 Video2 的产品，国内好像也有很多媒体在报道我们。我们主要也是在看到 Personal AI 这个趋势。我跟 Pokey 那个 Founder 我们俩是好朋友，所以他被 Devin 收购了这个事情。对，我们当时也知道一些消息，觉得主要还是团队人很有想法。我们做 Personal AI 希望就是切下来美国大学生吧，因为我们发现就是说没办法，如果去对比 Instinct、Muse 这些 general 领域的话，其实竞争是比较明显的。但是我们希望就是说想就是按照人群的分类，我们希望想抓住年轻人这个市场，就是 Gen Z。就是比如说在 16 岁到 20 岁之间的群体，以美国大学这个场景为主。因为大学生的话，尤其是对 AI 整个产品的使用的场景意愿非常之高，然后他有非常多的上下文和有非常多的工具。然后就发现如果把它接到 MS 这个场景里面是非常成立的，因为仅仅围绕大学生这个的 MS 的 Agent 场景里面有非常多的公司在做，比如说有一个朋友的公司叫 Ditto，就是专门用大学生，就是说你可以通过发短信，还有可以在线帮你匹配就学校里面的 Dating 和约会，这个流程数据非常快。还有很多团队也就围绕着 MS，比如说通过 MS 入口知道学校发生什么事情，甚至还有就通过 MS 入口去做金融交易的。听起来是有人做了微信里面做一个校内网，然后面向大学生具体怎么做呢？我们就是这个 Person Agent 的话，比如说他可以去帮助学生管理学生最多的作业任务管理，因为美国有三大教育系统，有 Canvas、Crybook 这些的，学生所有的作业都是电子化，然后帮学生需要下载非常多的软件，那这个地方学生就有 IMS 入口，就是从他大一的时候就帮他规划到你接下来大学四年需要选择什么课，然后怎么去求职，然后作业的课程管理，帮他预约教授这些。然后跟每个学校垂直打通合作，它这样会形成一个非常强的入口。我们现在跟加州的石基硕工丽大学在赞导合作，因为它一旦跟学校大学系统整合完之后，就变成每个学生每天都会高频使用的一个工具。它可以，因为只要学校发生任何事情，它都需要去通过 MS 入口去查询、去询问。我们希望因为 Instinct 这种 General Agent 它就要接太多的工具了，太多入口的场景很难能够绝对的明确，但是不排除这家公司的融资能力非常强，背后它的投资也非常大的背书。

潘乱：他背后为什么投？你跟投资人接触，投资人为什么在 Instinct，他已经是百亿美金估值莫名其妙的一公司，他也是一个创始人，是一个非常年轻的人，我不知道你跟你的投资人你了解到的信息是什么，为什么 Instinct 他能够有这么强的融资能力？

赵凯：我觉得因为跟团队也有点熟，但具体点名就不点名了。就是我觉得首先就是确实这个 Founder 有非常强的 Research 背景，然后非常强的 Vision 和 Research 背景。这个是硅谷大非常扮演小天才的画像。因为无论是你可以看到头部的 Merkle 创始人 320 多岁，还有最近火的那个 30 多亿美金估值做数据标准也是一样，都是 20 多岁。因为大家都有一个共同的一个能力，就是说对新技术有非常强的前沿的学习能力，第二点非常强的一种叫对未来愿景对产品能力的表达能力，就是 Storyteller，就是非常强的把自己未来做的事情非常的表达。当这种表达不但被传播之后，它就能形成主流共识。在这种主流共识的情况下，如果有非常强的背景投资你的 Back-In 和背书，它就能形成一个创业圈的裂变效应。因为大家都觉得我可能会投入下一个 Cursor 的 Founder 、Michael 、Maker 等这些，然后年轻的执行力又非常强。虽然 Muse 有大厂在做，但是你可以倒退到历史的回程，如果说团队如果也用同样资源，那么在产品力不断迭代和更新，它也能迭代，而且最终对投资人来说，投优秀年轻团队资本资本的账目中也是能算得过来的嘛，你比如说 Spax 600 亿收购 Curse 的股票，那未必可能会比 Instinct 也可能会发展更快，但是会有更大的愿景。所以我觉得就是一个是 Founder 和团队非常强，非常年轻，背景足够优秀，然后对技术的了解程度非常的敏感。

潘乱：现在除了我们刚才聊到的几个产品，以及比如说包括你在内，就是美国在 Personal AI 这一块还有哪些新创公司也在加速的进来，就因为你在美国的话这一块可能会体感更强烈一点。

赵凯：还有一些水下没有融资 PR 的，也完成蛮大的融资的，还没有 PR 出来的，也是非常强背景的，也再去做。会有很多人垂直做金融，还有一些做 General 。还有一些产品应该是已经公开了，但是其实最早的时候除了 Poke 之外，美国还有一个 Star 的 YC 头的，而且 YC 的那个创始人 Paul Graham 头的一个年轻小伙子，也做 Agent 叫 Fock。对，然后跟 Poke 卡了一个生态位。但我觉得这两家公司为什么没有像 Instinct 这样，因为工程能力。因为 Poke 的团队就是泰智文也很熟悉的，就是这两个团队的工程能力并没有去很好把这个产品的，就是比如说大虚拟机这个表现，比如说最简单的例子就是你可以在 X 上面发现，很多人就是最早把 Instinct 带火的是一个投资人发现了，就是说他 X 帮他取消订阅，然后很多人在传播取消订阅。Poke 这个案例最开始火的时候大家去沟通比如 Poke 一开始它的定价非常贵很多人跟他沟通把定价砍下了非常便宜但是这个团队也在后面去尝试做虚拟但是没有那么成功 Fog 这个团队也是一样没有那么成功对我觉得现在马上大家应该也会看到这样团队背后也会 PR 出来也是大额融资也是去去做这个 General Agent 这一块，最早的时候还有一个团队也在去做，其实是 Pika,Pika 转型做了一个产品叫 Pika.me，接着各种各样的 Agent 工具，但就发现我觉得他跟 Poke 面了一个，Poke 团队花了很长时间去做各种各样连接的工具，但就是没有场景，因为就是什么都做，就什么都做不了，对，就是这样的一个，就体感就是不是特别的好。Instinct 和 Muse 这两个产品出现爆火，它上来就有一个非常 strong showcase 案例，比如取消订阅，这个确实是非常痛的痛点，因为包括我在那里很多美国大学生，我们自己光上学都要订阅非常多的教育产品和教育软件，所以我觉得订阅找案例非常的好，我觉得 personal agent 的话，可能我自己的前嫌就是你很难去给他评判他是个非灵机的问题，就是说他或许是一个资本的泡沫，万一他或许也是一个非常 promise 的产品，就像当年 Cursor 一样，就是 Cursor 出来再给他 copy 再让年纪团去做，所以我觉得他只要早期有一帮的人群，跳跃程序员，跳跃这种 AI 的常见者，而是一种普通的人群在去使用它。Instinct 现在已经有这个信号了，如果你去发现，去 Reddit 还有去 Facebook，就不要去 Twitter 去看。你发现 Facebook 有很多人，宝妈群里或建筑工程师已经在讨论了，这是跳出技术常见者一个另外一个圈子，普通大众真的有人在用了，而且在 Facebook 去讨论它。Facebook 现在美国只有一些年轻大妈，美国还有另一个平台叫 Nestle，就是邻居家发生什么事情会分享。但这种 Nestle 和 Facebook 平台也出现讨论这个东西的，我觉得它是比较好的一个信号。因为这种不是活跃在比如说 YouTube 某科技博主，也不是活跃在某些科技创作圈，也不是活跃在 X 上面，就是活跃在 Nestle 和 Facebook 这个平台。

潘乱：其实今天对于这类产品来说，它完成能启动，去面向哪个群体，在哪个群体里面获得推广，是当前相对来说更重要的事情，是吗？

赵凯：对，是的，我觉得非常重要，因为你只要…因为你发现 Instinct 这个技术其实如果论国内公众团队技术能力它其实没有差别，我觉得能抢占整个我们就是 branding 能力，能抢到用户的心智和主流媒体的叙事是非常关键，尤其是现在如果依托主流媒体的叙事，抢到用户心智成功的 AI 产品特别多，无论是 Gamma 还是有个大学生产品叫 GPT-0，对，都是这样的案例。我觉得哪怕你产品能力做得再好，如果没有拿到主流用户的心智和主流媒体的报道的主流叙事，后面都可能就会冕然中然以对的。

潘乱：OK，这个直播间有这种插曲也挺有意思的。

Vanessa：嗯，挺好的事情。

潘乱：其实核心还是叙事啊，这样听起来。就 Instinct 就是这个，就是但这个产品的确看起来没什么新东西。我相信国内很多团队都会说，不救，不救，不救，如何如何。

Vanessa：他的新东西可能在于他非常非常激进，激进到有点吓人的程度。

莫唯书：对，或者说对于资本来说，这个事情的赔率太高了。一个是它早期它可能更看重的是你的团队，而不是你产品现在的形态，对吧？你这个都可以 Pivot 。关键是因为这个 C 端，它确实可能是你先占住了用户的心智，可能后来者的话，他留给下一个更多的个人 Personal Agent 的这个空间就没有那么多了。所以这个确实是有一定的先发的优势的，而且有 Poke 的这个案例在，你可能最后就算做不出来，你积累了一定的用户，其实你也有被收购的价值。就好像很多现在的大模型的公司，它也会去收购一些可能看起来快倒闭的公司，但其实它看中的还是它们积累的一些用户数据。或者说你在探索的阶段找到了某个 Use,Killer Case，或者说一些新的交付方式。所以这些都是让他有进一步去融资或者说被收购的价值的。当然可能你 Bat 更大的一点就是说他确实能够跑出来成为新的品类，或者说可能出下一个在这个赛道里面，你能不断的去基于你的用户的理解保持你的先发的优势。其实我刚才也看到有网友问了一个很经典的问题，就是大厂做了怎么办？所以我觉得你要这么想，就是你真的待过大厂的话，你要知道，首先大厂做，也做这个事情并不一定是个坏事。就是某种程度上它也是在帮你去教育用户，而且大厂它的经历的话，它不可能所有的方方面面都做的。Personal Agent 其实有很多的场景和领域可以切入，你找到自己最擅长的领域其实也有存活的空间的，就是大厂的逻辑是你不可能比如说你一个团队每年好几十亿的预算，然后你做一个 AR 几千万的这个产品出来，对吧，这个对他来说是熬崴根本算不过来的。

潘乱：但从刚才那个小哥他的表述来看，其实这是一个被融资催熟或者说催动在里面占据很大力量，并且是特别重要一块就是怎么向市场去讲好你的故事。这个我感觉有时候也是合谋，对，就是你看 HCOZ 不就是典型的吗？就是他们有更强的媒体，然后今天你在国内也是，比如红杉真格，然后投了哪家公司，然后就比如说再去上一些媒体上一些播客，好像都已经变成一个固定的套路，然后再去卖给下一集的接盘的人。但在这 Personal AI 这个场景里面，我们的确我看到一个案例，是应该是 Index 的这家 VC 吧，就是他既投了 Town，然后也想去投 Instinct，然后好像是被 Instinct 拒绝了，然后类似的故事其实在 20 年前可能是 Peter Tao 他今天可能是在美国的风险投资行业里面，大家认为 Personal Agent 会像社交网络一样，它可以容纳多个赢家，所以它很多人也愿意同时下注，大家也更愿意在早期下注嘛。当然创业公司就只能接受自己一个入口，你都投了我的对手了，那咱们就拜拜。

莫唯书：感觉有点像当年签团大战或签拨大战，如果你的可能在产品方面拉不开太大的优势的话，可能资本和 PR 也是一个竞争围图。

潘乱：但是当前这个产品它的差异维度到底有多大呢？就是大家到后面你看大家都是把任务做一下分级对吧？简单的任务就是用简单就是更省钱盟的那个模型。然后目前想到大家除了那个如果是订阅费它的商业模式大概就来自于这边对吧？就是我通过不同的模型的省时度势不同任务风向不同的模型吧？比如说大部分我都跟你接 DimSync 然后你每个月付 20 美金，大概率可以挣回来的。然后就是指望走佣金那一波，其实只是 Meta 讲那个故事。长远看可能存在，但不知道什么时候能够成立。广告费，广告费，那我感觉就下彩蛋了。就是可能连那个，如果广告费能够成立，豆包就不至于如此纠结。当然我们也搞不懂这个 JDBT 为什么对于广告这个商业模式如此伤心啊。

莫唯书：我觉得现在的 C 端不赚钱不是 AI 的问题，是 Chatbot 这个问题。因为 Chatbot 天生就是一问一答，你把它当作一个工具用，可能更多是搜索的心智，那你的用户时长必然不长。你用户时长不长的话，那你广告这个模式就讲不下去。所以说，对，我觉得更多，如果你真的是在讨论比如说做成一个类似于 AI Native Feed 的这种概念的话，你去收购网贩我觉得也很正常。因为也有很多人就是可能会拿这个 Personal Agent 帮他去说做全网的信息的搜集，就像你每天在白宫读简报一样。

潘乱：这也相当于咱们是一个非常紧密 close 的关系，然后到最后你收我广告费，这听起来就是如此的不合理啊，就跟那个比如说情侣吧，夫妻，到最后的生意模型是收广告费，这里面有多大的不真诚，在这个赛道里面。

Suki：就有一种你身边的好朋友背叛了你，然后你的位置就不再中立了。

潘乱：对啊，我就是断然不可能在 Personal AI 这一块是收广告费能够成立的，那就不是真的我的个人代理了呀。

莫唯书：对，不一定是 Personal AI 这个形态了，就是它可能有几种方式，因为确实这波 AI 是让，因为它本身 AI 是一个提效嘛，它确实是让 Meta 的这个广告推得更精准，它的广告收入更高了的。所以我觉得可能有两种方式，第一种就是说你通过这个 Personal Agent 把用户的画像收集的更细，他可能在 Instagram、在抖音上这样的广告，信息流里面刷的广告可能他的打扰性没那么强，或者说反感性没那么强，可能在这个方面他推的更准，效率更高了，从而赚到更多的钱。另外的话就是说有没有人能够探索出类似于像 AI Native Feed 这样的一个概念，就是说更合适的产品型态能够把广告融入其中。

潘乱：评论区小白说，其实把顶尖 AI 用好了，几乎可以不用其他一切应用，因为本质上都是套壳，但是有些套壳确实优化的比较好，体验好、审判好，所以有人更愿意充值。Suki，那个，是不是套壳？

Suki：我……就是，Poke 叫到我，我感觉特别搞笑，就是当年 Monica 一直被 Poke，一直被叫。对对对，一直说是 Poke，但是实际上我觉得大家只要亲手做一做 Agent 就会发现我们这个壳其实很厚的，比穿山甲还要厚。其实不仅仅只是一层很薄的壳，确实还挺难的。

潘乱：OK，也聊了两个多小时，然后我们看看最后怎么来收一下。大家觉得下面最期待国内，国内就不管是超级 APP、手机厂商、模型公司跟创业公司，大家更期待谁来一起加入进来解这道题才会觉得更有意思，原因是什么？

莫唯书：我觉得可能是一个是小微一个是豆包。就是你最大化的积累用户的 context 或者说融入到他这个使用屏幕最上的两个场景，我觉得一个就是 IM 一个就是内容消费。所以刚好是结合了就是说微信和抖音的两个场景。但是前提是就是说你可能需要把底层的生态完全去打通，去全力的去推这个事情，以及这个可能需要你，我非常敢于下赌注，以及非常坚决地推这个事情。但是如果能够这样做的话，我觉得这两个是能够最大化的积累用户的 context 和高价值的 memory 的场景。然后能够对用户的画像有一个更精确的构建。这是我的想法。

潘乱：的确，你像美国那些其实都有浏览器 Base 嘛，像中国还有小程序，还有更多的 APP，都是那个微信可以说我接了所有小程序，豆包可以说，哎，你看这个中国一半的用户市场都是我的，这是我们中美自由国情不同。

Vanessa：我前面已经提到过豆包了嘛，所以我觉得豆包还是处在一个比较讨巧的位置的，它既有国民度，它又是更加 AI Native 的东西，它本来就是伴随着 AI 这个新鲜的东西出现的，所以它如果转型的话，大家不会觉得特别突兀，但是在微信和私人聊天里面，它沉淀了太多敏感的信息，所以现在小微开始内测了嘛。所以也看到很多人说怎么去把小微关闭，其实如果它是一个非常大力出奇迹，非常激进的要推广的这样的这个节奏的话，不是所有人都能这么快的接受的一个传统的聊天软件要摇身一变，变得 AI 渗透无所不在，其实还蛮恐怖的，不是所有人都能接受。然后我也希望能看到一些创业者的角局，比如说像 Today.ai 。

Suki：这个观点其实之前我跟潘老师吃饭的时候其实聊到一个观点就是我觉得这一波 AI 的技术变革和上一波移动互联网带给就是传统 PC 互联网的变革很不一样的一点就是这波有可能就不是规模打造一种网络效应的这个叙事了因为这一波其实最大的变革是技术，其实是创新，就是我们最想看到的创新带来的变革反而比规模、扑量、烧钱带来的变革带给用户的接受度更高。因为这一波不存在说什么样的网络效应或者是规模效应，我就能圈住用户。只要你的产品好用，我第二天就立马转向另外一个产品去了，因为它没有形成一个双边的网络平台。用户没有必要留在这里，比如说我留在小红书、留在抖音是因为这形成了双边的网络平台，我是不可能轻易地从下面迁走的。今天其实大家都还是在给用户提供更好的体验，提供更好的工具价值的情况下，那就是谁好用我就用谁。如果是从这种叙事来看的话，我觉得创业公司其实比上一波移动互联网更好打。你们就是要极致的去做创新，用最好的体验去收揽用户，那就好了，不用去聚盘那些大厂。

莫唯书：创新者的窘境，我觉得其实既是风险也是挑战。而且网络效应的话，我目前看到两个主流的观点，一个是扎克伯格，他就认为有点类似于推荐的这个逻辑，就是用的人多了之后，他就是通过不同的 Person Agent 积累的数据，他可能让他的这个类似于他跟你对话或是他跟你推荐的效果会越来越好，这个是一种网络效应。另外一种的话就是说其实是 Agent 对 Agent，就是我的 Agent 跟你的 Agent 形成了一个 Agent 这么一个协作的网络。这个可能我觉得是未来两大主流的网络效应的这个 bet 吧。每年都没机会了。所以也得看事在人为。

潘乱：OK，我们最后用些选择判断题来做个收尾。因为我们刚才这个问题其实已经说了，大家认为真正能够普及的 Person Agent 可能从哪边讲出来？就是没有人选择手机厂商，基本也没有人选择模型公司，更没有人选择那些垂垒的机构，只有微信和豆包。加上创业公司。对，但是如果微信出了他的 Personal Agent，你愿意授权他去读取他的聊天记录吗？我们只用单选，不用讲理由啊。就是是接受端册处理，还是说限定时间，还是让他所有。我们先不用给理由，我们就直接用快速这种，就你能接受到什么程度？或者说你看他能不能帮你办成事？你愿意让渡你的隐私到什么程度？因为今天 Person AI 一定是伴随着大量的隐私让渡，你愿意让渡你的隐私到什么样的程度？

莫唯书：如果它能给我极大的辩解的话，我是愿意最大化的去让渡的。就像我们在推荐时代去做的这个 trade-off 一样，我们结果发现就是说有了推荐带来的变化其实没有那么多人，就是说真正太在意就是这个隐私的 trade 过，而且对于大厂来说，它面临的合规和监管的成本也是非常高的，就是你想不到我们可能在写一个 PM 时候，要就是说考虑多少合规和隐私的问题，所以其实大厂对于越大的厂来说，其实它的合规和监管的成本其实越高的。

Vanessa：我其实是个比较开放和激进的人，所以他只要不动我的钱，他可以帮我花，但是比如说不要出现事故一样的，钱突然没了，或者是有这些风险，其他我觉得现在个人隐私真的该给的都已经给了零零散散的各种地方了，所以这不再是我的一个 concern。

Suki：最简短回答一下就是会跟 Mark 一样最大限度。

潘乱：那就是三年之后大部分人可能会拥有一个 24 小时在线的 PersonAge 进程吗？就是它会像智能手机一样普及，还是说它只是服务于高净值跟高效率的人群，还是说大部分人用的只是免费版本，还是说产品会普及，但是 PersonAge 这个名字大家跟我们聊不下来，没有人关心它是什么，因为所有产品都变成了 PersonAge。

莫唯书：我跟康豪就是大规模普及，我可以讲一个有意思的段子，就是因为 AGI 之前就是他因为无法被准确定义，也无法证伪，一度被视作一个炒作概念。我个人对他的看法就是从人民中来到人民中去，最终还是要为人民服务，这个是我对他的定义。

Vanessa：我也觉得会普及，就是一个 AI 帮手的概念，他是不是叫 Personal AI 不确定？

潘乱：那你肯定普及，你创业者肯定相信他普及了。那是什么样的，譬如说 12 个月之后，什么样的现象能够说明 Person Agent 它真的成立了？譬如说是出现一个高月活的产品吧，譬如说它月后过亿，还是说有大量的用户来付费，或者说普通人直接让 Agent 帮我去花钱。或者说用户他去处理更多的长程任务，或者说商家也全部都接入了 Agent 这一块。就是什么样的指标，就是从你来看，它能够证明 Personal Agent 它真的成立了？

莫唯书：我认为是高日活，高流程。

Suki：用户渗透吧，跟 Mark 产物。我觉得可能是普通人使用的场景从对话走向了执行，就是 Agent 的代理。

潘乱：那最后一个问题就是如果最后我们就是认为刚才不是大家有了判断吗就是谁更有可能在未来赢那么就是他是因为什么赢呢他绝不是因为创业公司大厂这些东西吧而是说就是在 personal agent 的时代最值钱那个位置他可能是在什么地方他是在于比如说今天大家都说的上下文，它有最懂用户的上下文，还是说它有最强的模型基础，还是说它是有手机或者系统权限这些的色本层，或者说它是那种类似于京东美团那种它有商家、有旅游、有支付这套供给层，还是说它有那种永远能够代表用户利益的独立入口，它真的是为我发声。

莫唯书：我觉得是信任和习惯，就是 Context 这些只是一个入门的基础，最终还是说用户在长期的使用中形成依赖，形成习惯，形成信任，这样才会离不开。

Vanessa：这一些选项如果非要选的话，我可能更偏向于跟用户更接近的那一端，也就是说我的个人的习惯、偏好和上下文。模型这边你看所有的厂家还是在你追我赶，所以有可能它后续会出现顶尖的模型或者是够用的模型有好几家的情况。模型的能力并不能算是一个很严格的限制。对接到商家、MCP 等等的那些，它是跟整个市场走的。不管有多少个个人助理 AI 的玩家，它这一端都会持续的进化、繁荣。所以跟谁占据入口也不相关，它也是会自然而然的跟着去长起来的。所以我觉得如果非要选一个的话还是跟人更接近的那一端更值得去争取。

潘乱：Tuki?

Suki：如果我来选的话其实我觉得可能既不是 Contest 也不是那个生态层的建立。就是因为我们在做这个 Personal Agent 的话我们会发现其实你光拿到用户的很多 Contest 其实完全不够。你还是没有直接给用户交付价值，然后我们花了大量的时间其实在做那个 Contest 的处理，就是怎么从一堆的 Contest 里面构建那个用户真正画像。而且这个 Memory 其实比想象中做起来复杂非常多，比如说你上周跟你说的一件事情你记住了，然后到这周可能这件事情是有时效性的就已经失效了。这种情况下，如果还留在你的 memory 里面，那可能就是一个非常严重的噪音。这是一点，还有一点就是，如果我们真的要去把这个 AI 做普惠，然后主动性，就怎么主动的去对其用户的意图和目标，然后给你推荐你想做的事情，甚至提前帮你做完，这个东西其实也是非常复杂的，结果我们在主动性机制上面做了非常大量的工作。所以，如果我来说的话，可能 Contest 这一层其实并没有那么难，就是用户只要连很多 Contest，它的那些 Contest 自然就会落到我们的产品里面，用户的迁移成本也是其实很低的。后面那层，就是执行效率，我觉得所有人都会做。就是不管是上一代的 Agent 还是下一代的 Agent 等，大家其实都会做执行效率，会做 Complete Use 等等这些东西其实都会做。那我觉得最值钱的东西其实是中间那层处理机制。它有点像是抖音的推荐算法一样的东西，然后你的执行机制怎么做可能就是各家的秘密了。

潘乱：OK，已经出现了一些意外了。我们讨论了两个多小时，反正就是大家要记得，这是大家应该是在国内听到的第一场关于 Post AI 的讨论，应该是的吧？但是市场刚刚开始，然后我们呢？评论区有人说，就是在市场刚开始的时候，大家都是为之担忧，勇于发言。这个既是鼓励，也是事实，因为市场的确才刚刚开始，我们对着未知先做了很多感受吧，跟大家一起试图来拼凑来盲人摸象来看这个市场。但市场应该会有很快的更多的发展，然后我们到时候在，因为这场肯定它是挂一锣网，只能先从宏观层面大概捋一捋这个市场，然后有不同的玩家。等到市场有更多新的进展的时候，我们再来做更多持续讨论，包括后续也可以，比如说类似于 Today AI，类似于千问，类似于很多类似于豆包，对，类似于小微熔，我们都可以独立的再去为每一个产品再专门的去做相关讨论。但是我们今天这场大概就先到这一边。好，感谢各位。