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42章经 · · 69 min

一个 AI 创始人的虚荣心、装,和愚昧之巅|对谈 invoko.ai 创始人梦琪

曲凯梦琪

Podcast
TL;DR
  • 梦琪对 AI 软件的结论从“做软件就是脑子进水”翻转为谨慎乐观:coding agent 抹平的是首版门槛,不是稳定交付、维护与品牌。 她估计过去一年做过 PR 的软件里,真正“能用、用起来不挂、顺畅”的不到 10%;新客户端做了 3 个月、前一晚上线第 49 版,仍有 bug。投资含义不是模型风险消失,而是护城河从 idea 和代码迁到“一万五千个细节”与持续修剪草坪。曲凯另指出,Manus、Jace、Genspark 等产品已经出现品牌效应。
  • 她用半年亲历否定了自己融资时最确信的 vertical Agent 叙事:专业用户会把 Agent 一路提需求成 SaaS,而不使用产品的企业客户又会迫使团队变成 Agency。 sourcing 只占达人营销约 30%,其中 70%-80% 又由 API 数据质量决定;真正耗时的沟通和交付没解决,部分同行的 AI 产品就可能只剩给投资人看的“景观效应”。曲凯的追问更尖锐:所谓扩场景,往往是在延缓承认原方向不行。
  • 这次 pivot 的核心不是换赛道,而是把创始人的目标函数从融资、豪华阵容和新概念,改回用户是否真的得到结果。 梦琪承认当初讲 RL、招科学家,是“追风口、装逼、满足虚荣心”,并称刚拿融资是“创始人的愚昧之巅”;她现在甚至主张大部分纯应用公司不需要算法岗。融资、估值和牛人团队都不是成功的充分必要条件。
  • To C 转型跑出的不是独家 idea,而是把用户意图到结果的距离压到一个按钮:这让 Click 这类“替代品一抓一大把”的插件仍有人愿意用。 用户原本要截图、发给 ChatGPT、写 prompt、复制回来,现在按一下即可;她据此把消费软件的核心归为“体验”,并称这一代产品可能要把约 70% 精力放在交互与情绪价值上。商业上团队选择“健身房”式订阅,而非只服务每月 5 万美元级高消耗用户,目标是保住毛利。
  • 真正的产品纪律来自高密度用研,而不是把 Conversation UI、GUI、TUI 或数字员工等热词塞进产品。 团队把每个决策拆成漏斗,每个问题在 Reddit 发约 40-50 个帖子和评论,验证痛点、付费意愿与优先级;这让一个自称每天能发散“八百个方向”的创始人变得克制。第一性原理被重写成“解决问题的最短路径”,最大牵引力只留给真正的衣食父母——用户。
  • 被放弃的达人营销方向,反而在内部连续使用后以 skill 形态找到了结果交付:输出不是 dashboard,而是一张已经完成筛选、议价和排期的 Excel。 因为自有需求的 context 连续,团队每天补七八个沟通与指标细节,现有效果甚至超过此前五六个月 all-in 的 To B 产品;对外分享后也开始挣钱。这给 vertical AI 一条更窄但更可信的路径:先做内部数字员工,再向外溢出,而不是先卖平台。
  • 她认为 AI 软件仍“大有可为”,依据不是技术领先,而是渗透率低、用户分层极深、商业竞争从不在一夜间完成。 旧金山活动里她估计只有约 40% 的人知道 Wispr Flow,其中可能又只有约 20% 会用或付费;大量企业连 workflow 都没真正部署,大厂拿走大部分利润后,应用“喝的汤”仍可能比过去 SaaS“吃的肉”更多。最大风险是产品寿命被压到一年多、规划周期缩到下个月,但“抖音出来,快手不会今天立刻给我死”。
Digest · the substance, structured for research

1. 软件融资热潮退去后,产品才开始接受真实验收

  • 曲凯把当下定义为软件行业又一个低点,但与 2023 年、2024 年下半年的全行业低迷不同:2024 年具身智能仍然较热,2025 年具身智能和 AI 硬件迅速升温,今年具身智能甚至比去年更热,软件却比去年冷,资金和注意力明显分化。

  • 他概括了过去两年的典型路径:字节背景、高 P、豪华团队,围绕 Agent 讲故事,产品出来前先融几轮;小产品不温不火后,再追随新概念不断 pivot。梦琪听完直说:“你一开始说这个就把我架在火上烤。”

  • 梦琪把去年 5 月以后软件公司还能融到大钱归功于 Manus:“都应该给 Manus 磕一个。”但那批产品多是 To B Agent,产品形态变了,销售逻辑没变,“最后还是舔那些老登”,高估值并没有自动带来商业模式创新。

2. Coding agent 压缩了代码生产,却没有压缩软件交付

  • 到今年二三月,梦琪几乎回答不了三个问题:产品与 Claude Code 有什么区别、Claude Code 亲自做这件事怎么办、Claude 生态里有人做一个 skill 来竞争怎么办。她一度因此认定“做软件的就是脑子进水了”。

  • 她转述 OpenAI 的一位 post-training 同事:去年年底内部还不太用 coding agent,今年 2 月约 80% 的代码已由 agent 编写;但工程师没有更轻松,因为同时被要求完成更多事情。能力提升与工作量提升同步发生。

  • 梦琪随后提出反证:过去一年大量软件做过 PR,真正“能用、用起来不挂、顺畅”的不到 10%。许多人说 General Agent 只是沙箱、自己早想过,但 Manus 出来一年多后,工程质量和稳定性仍只有少数产品做到。曲凯认为 Manus、Jace、Genspark 等产品也已经形成一定品牌效应,用户未必愿意不断试第三个。

3. 躲开“第十八个 Manus”并没有自动造出正确的 vertical

  • 公司成立前首先决定做 General Agent 还是 vertical Agent。团队看到市场上已有“第十八个 Manus”,觉得 General 太拥挤,于是坚定选择 vertical;梦琪当时觉得逻辑自洽、自己“英明神武”,后来却发现最确信的决策往往错得最彻底。

  • 她最想做 sourcing Agent:品牌找达人、公司找候选人、企业找专家、找客户,底层都像是在“找对的人”。团队选择达人营销作为第一个落点,希望验证 sourcing 能否跨场景迁移。

  • 曲凯的打断值得保留:今天真正同质化的不是产品,而是叙事;sourcing 已经“满大街都是”,类似故事讲了几年,却始终少有产品交出好结果。换句话说,没人想到的 idea 并不稀缺,能兑现的产品才稀缺。

4. 专业用户会把 Agent 一路提需求成 SaaS

  • 产品上线两个月后,团队面对两类完全相反的反馈。创始人说“我什么也不想按,你给我结果”;专业营销人员却要求每一步可审计、指标可定义、筛选可控制,必须确认中间过程才允许 Agent 继续。

  • 团队选择先蒸馏专家经验,再把“高认知能力”卖给非专业用户;又做一两个月后,产品却越来越像行业里八年前开始创业的 SaaS。自己没有高质量数据,只能调用别人清洗后的 API,再做一套近似界面,梦琪的评价是“纯属脑子有病”。

  • 她后来理解这是结构性结果:如果问专业剪辑师需要什么 Agent,对方会持续提需求,直到产品长得像 Adobe 才停手。专业用户需要严谨控制过程,于是产品必然走向 SaaS 化;最终产品甚至不如传统 SaaS 在右侧加一个 AI bar。

5. Sourcing 选中了 AI 最容易做、却不是价值最高的 30%

  • 重新拆解工作后,团队发现 sourcing 只占达人营销约 30%,真正浪费时间和人力的是后续反复沟通。更糟的是,sourcing 效果有 70%-80% 取决于 API 数据质量,团队选择了价值链里 AI 的 low-hanging fruit,却跳过了高价值环节。

  • 公司原本希望替代 Agency:Agency 给客户交付什么,Agent 就交付什么。但一旦组织围着专业用户的过程型需求旋转,就很难端到端交结果;而公开拒绝用户需求又显得“政治不正确”。

  • 曲凯追问为什么不把小场景先做透,梦琪先答“拓展纯是为了多挣钱”;再追两轮后,曲凯指出,团队其实已认为 sourcing 不够好,只是用扩场景延缓对旧方向的否定。梦琪保留了一个区分:它不是零与一的“不成立”,而是价值强度“不够 strong”。

  • 横向扩成找达人、候选人、客户也被否决。梦琪用面粉和鸡蛋作比:同样原料能做大饼加鸡蛋和意大利面,却没人进一家店同时点两份;这些需求难以 cross-sell,同时拥有全部需求的 Founder 又不亲自用产品。团队于是纵向做深 GEO、Reddit 等增长环节,但到 12 月仍开始怀疑 vertical Agent 整体是否成立。

6. Vertical Agent 的结构性终点往往是 Agency 与“景观产品”

  • 梦琪观察到的第一个困局是:客户不使用产品,公司又必须挣钱,于是只能派人服务,vertical Agent 在过渡期被迫成为 Agency。更极端的同行把 Agent 做给投资人交作业,真正收入来自人工服务,连内部服务人员都不用产品——产品只剩“景观效应”。

  • 第二个困局仍是 To B。她称在中国做 To B 已近似“贬义词”;赴美调研一个多月后,又认为华人在美国做 To B 的天花板明显。曲凯并不把它归因于中美对立:“就像一个印度人来中国做 To B 也很难。”

  • 曲凯追问为何不走 Pro C,梦琪承认团队混淆过 Pro C 与 OPC:OPC 是趋势,不是现实;现实里 OPC 很少,能挣钱的更少,“他没挣到钱,凭什么给你钱?”而信息 access 能力最强的 Pro C 又可能直接把 Claude Code 用得很好,留给中间产品的空间未必很大。

7. AI 订阅大致分成“高耗能大户”与“赌你不来”的健身房

  • 梦琪把可选生意归为两类。第一类是高 ARPU 的 token 生意:维护少数每月消费 5 万美元以上的“大 R”用户;她研究 Lovable 后认为其用户量没有外界想象得多。

  • 第二类是“健身房”:收订阅费,赌用户不天天来,或者至少不把 token 打满。credit 留出毛利后,高竞争又使毛利难以特别厚,因此单纯效率工具很难获得夸张的超额利润;梦琪明确说团队已经选择了这一类,而不是服务极少数无限消耗者。曲凯补充,很多 AI 公司客单价高,一两万名 Power User 也可能足够支撑业务。

  • To C 学习过程中,Steam 给了她另一种可能:番茄钟、GTD、习惯培养和 ADHD 工具可以做成陪伴式、游戏化产品,用户每天默认打开,却很难定义它究竟是游戏还是生产力工具。软件创造成本下降后,“品类会被模糊化,你的上限就是想象力”。

8. 停掉 To B 不是因为没订单,而是赔率与模型红利都不够

  • 到 2 月,团队让 To B 产品进入“低功耗经营”,只保留少量维护人力。梦琪认为,如果只是继续做 To B,她凭过去客户资源和行业关系就能做,既不需要融资,甚至“不应该创业”。

  • 她把不够 excited 的机会比作站在棋盘上方挑格子:盘完逻辑后发现某个机会适合自己,与“老娘今儿就干这事儿……你爱给给,不爱给滚蛋”完全不同。创业应追求高赔率,也不该成为证明自己牛不牛的证明题。

  • 更现实的问题是,To B Agent 没有充分吃到模型跃迁。新模型最大的帮助可能只是内部 coding agent 提升开发效率,却没有让客户问题的解决效果增长 10 倍、20 倍;团队此前“左脑用太多了”,每天推导概念,却没有认真感受自己究竟想做什么。

9. RL 的漂亮故事,最终暴露的是创始人虚荣心

  • 曲凯回看她创业初期的 RL、算法和新技术叙事,再对照后来近似传统 SaaS 的产品,追问这是不是一个“逐渐堕落”的过程。梦琪的回答更直接:性感逻辑落地后可能本来就不性感,而当初追逐它主要是“追风口、装逼、满足虚荣心”。

  • 她确实招到过后来进入美国 research lab 的科学家,但现在的“暴论”是:大部分纯应用公司不要招任何算法工程师,“快放人家去训模型吧”。应用业务根本用不上,招聘更多是在给投资人展示豪华阵容,或为下一轮融资增加筹码。

  • 当时的 RL 逻辑听起来极顺:增长内容天然有曝光、engagement 等反馈信号,便于构造 reward。曲凯指出,基础模型厂商随便改一改带来的收益可能比创业公司训练更大;梦琪也承认,现在听别人讲这套故事会觉得可笑。刚融到钱时却觉得自己最会造概念,那正是“创始人的愚昧之巅”。现实则要求“撅着屁股一个个去交付”。

10. 旧金山之行让她既对 vertical Agent 去魅,也对刷流水去魅

  • 在最焦虑的阶段,梦琪去旧金山待了两个多月,只想确认究竟是自己能力和想象力不足,还是 vertical Agent 本身存在问题。她与多家公司交流后,判断大家面对的是类似的结构性困境,而不只是单个团队执行失败。

  • 这趟调研还让她对美国创业生态“彻底去魅”:最简单的是“我给你 5 万美元月付,你给我冲流水”;更复杂的是六人甚至十人组成交易网络,循环购买彼此产品,让背调和 audit 很难识别“跑流水”。

  • 她也终于理解为何每到月底,许多人突然格外热情、频繁约饭——需要找人冲当月收入。团队因为付款麻烦没有参与,更重要的是她觉得“不太 make sense”,不愿给自己埋雷,希望尽可能维持道德标准。

  • 梦琪由此总结:如果创业只服务虚荣心,目标函数清楚、约束条件又少,融资、牛人和漂亮客户 logo 都容易实现;但如果目标是让自己内心承认“我干得真好”,事情反而困难得多。

11. Click 验证了最小 To C 需求,49 个版本又打碎“一周可做”的幻觉

  • To B 完全停掉前,团队先让部分成员试水 To C,因为“团队的士气和信心是不可再生之物”。创始人不能反复消耗所有人的信任;梦琪宁愿逐步过渡,也不愿某天突然宣布大家押注一个未经验证的新方向。

  • 最早跑出的 Click 只是浏览器插件:在大量 tab 间调用信息,并让 AI 跟随光标完成 writing。一个南非用户反馈,自己终于能沉浸写文档,因为可直接 @ 某个 tab 或 Gmail 上下文,不再让碎片信息持续占满大脑;这也击中了梦琪自己的 ADHD 体验。

  • Click 只能留在浏览器,无法覆盖 Lark、Slack 等桌面窗口,团队于是扩成客户端。梦琪的原则是“应用公司都是套壳的”,关键是不要套上一代能力,因此选择“坚定套 Claude Code”。组织也更适合 To C:成员性格“刚烈”、会和客户抬杠,而 To B 的现实是“被包养就不要谈独立人格”。

  • 听起来简单的客户端实际做了 3 个月,前一晚才上线第 49 版;3 月底、4 月份公测时虽能打开运行,梦琪仍认为基本不能用,早期用户“倒了血霉”。她把软件形容为“一万五千个细节”:多解决一个,体验就好一点,这反而让她不再害怕 coding agent。

12. 消费产品的价值就是缩短“我想做”与“已经完成”的距离

  • 梦琪起初看不起 Click:功能只有几个按钮,替代品“一抓一大把”。用户反馈改变了她的判断——idea 无需独一无二,只要缩短用户意图到解决方案之间的距离,就已经创造价值。

  • 过去用户想让 AI 改写眼前内容,要先截图、发给 ChatGPT、解释任务、写一句 prompt、复制结果回来;Click 把全部步骤压缩成按一下按钮。按钮本身已经编码了意图和预设,不要求用户再次描述自己想做什么。

  • 翻译插件提供了同一证据:即使大模型足够强,用户仍愿意安装专门插件,因为确定性入口比打开通用模型更近。当产品承载更多意图时,真正难题才变成如何编排功能、保持产品平衡,同时不让信息复杂度压垮用户。

  • 她用出行选择归纳 To C:为什么有人打优享、不坐特约快车或拼车,偶尔又选首汽约车?答案是“体验”。只要体验比直接用 ChatGPT、Claude 更好,应用就有生存价值;她估计这一代产品可能要把约 70% 精力放在交互上,包括速度、舒适度和交互本身提供的情绪价值。

13. 情绪价值与 Reddit 用研被做成了产品基础设施

  • 为突破生产力与情绪价值之间的墙,团队请了多位美国设计师参与打磨。梦琪不是想做只会安慰人的产品,而是先可靠解决问题,再让用户感到产品“在乎你”;否则只是一个“提供情绪价值但不靠谱的下属”。

  • 隐私是客户端最直接的情绪障碍:用户看到大量权限会害怕,既不知道数据存在哪里,也不可能阅读冗长协议。团队用漫画解释数据如何存储,并尽可能调整隐私策略,让隐私说明更容易被用户理解。

  • 她认为中国这一批创业者与旧金山团队相比,用研通常不够;面对不同文化的 C 端用户,仅靠自己的直觉风险很高。Reddit 数据挖掘能给静态结论,却不能随着团队的思考路径动态追问,因此还必须主动进入讨论。

  • 团队把每个产品决策拆成漏斗,每一层设计对应帖子和评论;每个问题约发 40-50 个帖子,再回收反馈。直接提产品往往流量不好,于是更多只讨论需求和痛点,由此判断是否刚需、是否付费、付多少钱以及旧产品哪里不好。

14. 第一性原理不是使用最新交互,而是先把钉子砸进去

  • 梦琪自称 ENFP,过去恨不得每天提“八百个方向”,把所有流行能力都装进产品。Reddit 用研的作用之一,就是迫使她克制:需求很多不等于每个需求都该进入当前版本。

  • To B 阶段,团队曾迷恋 Chat UI、GUI、Conversation UI、TUI 和数字员工:用户贴上产品链接,系统自动分析需求、配置员工,再由 chat 触发 GUI。团队觉得自己“没有人比我更懂 AI”,用户的反馈却只有一句:“你吃饱撑的,你先解决我问题好不好?”

  • 她现在愿意花约 70% 时间确认问题是什么、需求是否真实、什么路径最短,再判断新概念能否帮助解决;顺序不能反过来。创业近一年后,最大的牵引力不再来自同行、投资人或员工,而是“真正的衣食父母”——用户。

  • 梦琪把旧做法比作向用户炫耀雕花、钛合金锤子,用户只关心钉子有没有砸进去;更尖锐的比喻是 AI 像秋裤,创业者以“我是你妈”的俯视感逼用户穿上,用户却根本不冷。曲凯指出,从客户角度看,Token 消耗可能比实习生还贵,而传统 SaaS 已经足够;梦琪也说这是当时的感受,AI 的经济价值未必足够高。

15. 被放弃的达人营销,因内部连续使用才真正变成数字员工

  • 给新 To C 产品做增长时,团队不得不重新使用过去的达人营销能力,并把它做成内部 skill。每天新增七八个指标或沟通细节,一点点补全 corner case;梦琪认为现在的效果可能已超过此前全员 all-in 五六个月的 To B 产品。

  • 这次“交付结果”不再是抽象口号,而是一张 Excel:合作对象、报价、砍价结果、价值判断、内容检查、拍摄日期和上传日期都已完成。表交付后,Agent 的使命即告结束,不要求客户操作中间流程。

  • 内部产品更容易变好,是因为 context 连续完整;外部客户的需求则是离散的,今天讲两句、明天没空、一周后再补三句。团队用自身真实工作不断磨 skill,再分享给朋友,反而有人觉得“这东西真的还挺好用”,并开始产生收入。

  • 同样的逻辑被用于产研:软件开发被简化为发起问题、解决问题、验收问题三步,注意力集中在两端;multi-agent 负责规划 P0、P1 和分发,各成员的 coding agent 执行。梦琪称它像“新时代的 Jira”,但没想清界面形态,只确定“一定不是 chat”,因此不会急着发布。

16. 模型缩短了产品寿命,但低渗透与维护成本仍给应用留下空间

  • 模型发展是所有软件创始人共同的最大牵引力,迫使大家反复 pivot。一个客户端可能要打磨 3-6 个月,寿命却也许只有一年多,真正挣钱只剩六个多月;规划因此从明年缩到下个月。梦琪甚至曾在 Palo Alto 的 Blue Bottle 调试失败后气得捶桌,邻桌反因她情绪如此强烈而主动询问产品。

  • 她引用做客服 Agent 的 Bret Taylor 的比喻:软件像草坪,修剪成本可能比最初铺设更高。个人用 Claude Code 做完小工具后,创造的快乐已经结束,维护和 corner case 才是痛苦;未来 AI 或许能自己发现、自己维护,但她把这明确保留为可能性,而非既成事实。

  • 旧金山田野调查让她看到另一面:她逢人询问 Wispr Flow、Tablets 等产品,约 40% 的人知道,其中可能又只有约 20% 会用或付费。她还提到另一项随机询问是否使用 ChatGPT 的调查,强调不能把用户都假设成典型 early adopter;应用未必要自称万能 AI,只需解决尚未解决的问题。

  • 她曾因技术歧视坚定选 Agent、不选 agentic workflow,后来承认多数企业把 workflow 用起来就已解决大部分问题。Harness 出现后,梦琪感到信息过载;她反对把动态竞争压成几秒钟的“AI 行业番茄、AI 行业红果”,因为世界高度分层,大厂吃掉大部分利润后,应用喝到的汤仍可能比过去 SaaS 的肉更多。

17. 真正完成 pivot 的不是新品发布,而是创始人终于相信自己的产品

  • 团队没有做“全球首款”式大宣发,一部分因为需要低调,也因为梦琪觉得多数发布只换来一波流量和低留存,像花钱给市场交作业。更深层原因是她不满意、也不相信旧产品;如今即使新产品还丑、还有问题,她仍愿意倾尽全力,因为“这就是我的 spark”,要做的是简答题,不再是证明题。

  • 回到是否应离开字节的问题,她的官方答案是仍会创业,因为“meant to be”;非官方答案则承认 3、4 月曾想掀桌,觉得做软件毫无意义。现在的状态恰好相反:“我要是做不出来,别人也做不出来;这个行业但凡有一个人做出来,那一定是我。”

  • 曲凯把今天与十几年前对比:当时天使轮可能按 1000 万人民币估值投 100 万,产品上线、有数据后再融下一轮。梦琪自称在当前周期拿到钱既幸运又“臭不要脸”,但她已确认融资、估值、大牛团队都不是充分必要条件;创业很难被还原成科学变量,只能“手上有什么牌,把什么牌打好”。

  • 她最终想做的不是只看问题的效率工具,而是既解决问题,也在乎用户是谁、心情如何、处于什么关系中:“DAU 对我来说不是一个数字,它背后都是人。”曲凯把这一年概括为从务虚走向务实;两人的落点则是,好的创业者仍需保留理想主义,只是不能再用抽象概念代替落地。

曲凯

哎,我们今天很开心,请到了 Invoko 的创始人梦琪。梦琪其实前两年在圈内也是蛮有名的人了,也融了蛮多钱,是吧?

梦琪

你别这样,我害怕。

曲凯

你先简单介绍一下自己。

梦琪

好,我是梦琪,大概是去年开始创业的。创业之前,其实做过蛮多奇怪的事儿。我做了几年 To B,在所谓 SaaS 比较火的时候,做过 To B 解决方案的工作。后面几年其实做了一些 To C 的事儿,在 TikTok,后来甚至还做过一年 HR。

我自己的感觉是,因为很早的时候就理解我可能要创业,所以一直都抱着一种“我能多学点就多学点,学完了以后自己好用”的心态。

曲凯

你是去年才出来的,是吧?

梦琪

对,其实再过一两周,我创业就满一周年了。

曲凯

AI 世界的时间确实过得很快。我都觉得你创业很久了,但你这一年可能是在讽刺我。

梦琪

没有,没有,真的没有。

曲凯

但你这一年其实就是走完了很多这几年软件 AI 创业者的流程,对吧?

1. 软件创业陷入低谷

我总结一下啊,现在软件创业者,尤其是去年和前年那一波,可能是字节背景,然后可能高 P,或者怎么样的,组了一个很好的团队,讲了一个当下 AI 比较流行的故事。比如你那个时候肯定是 Agent,对吧?产品出来前可能就融好几轮钱,先把钱融上来,然后就开始 pivot。

梦琪

对,很多公司是这样的。或者说,他可能出了一个小产品,这个小产品不温不火,也能赚点钱。然后后面新的概念出来以后,可能随时又去做一些新产品,不断地尝试,大概是这么一个过程。

我觉得我说这个可能很多人会对号入座,但确实这是一个很典型的流程。到今天,我觉得是过去几年里面软件行业的一个低点。2023 年肯定是很低的,2024 年的下半年也很低。今天的低跟那时候还不太一样,因为我觉得 2023 年的低是整个行业的低,谁都低。2024 年也有点类似,但 2024 年其实具身智能还是蛮热的,2025 年具身智能就非常热了,AI 硬件也起来了,而且 2025 年具身智能市场热到大家觉得是不是泡沫太大了,很多人就开始质疑具身智能。

但没想到今年具身智能比去年还要得更热,今年的软件反而不如去年热。

曲凯

我觉得你一开始说这个,就把我架在火上烤,因为我们播客的内容主要还是软件,对吧?不是软件为主,基本上就全是软件,我们具身智能什么的都纯从播客来讲,我们具身智能也一期都没有放过。

梦琪

首先我觉得软件行业特别惨。其实你看二级市场的股价,就能看出来这是一个特别惨的市场。

然后你刚刚说的那个“我现在融一大笔钱”,正好我今天穿了 Manus 的上衣,我也不知道为什么,反正今天出门我就捞了这件很舒适的 T 恤。我觉得去年 5 月份及以后融到大钱的软件创始人,都应该给 Manus 磕一个。因为是它让 Agent 这个事儿变成了一个事儿,在国内有人愿意去看,也有人愿意去投。

其实那一批做 Agent 的公司,说实话很多都是 To B Agent。To B Agent 跟 SaaS 本质上有什么区别?就是产品不一样,但你的商业模式有什么区别?你最后还是舔那些老登,让大家来买你的产品。它在流程上、商业模式上没有太大的创新,只是产品不一样,然后你就能拿更多的钱,拿特别高的估值。

所以说来说去,我觉得就是感谢 Manus。

既然说到 Manus,再说另外一个点。所有的软件,我其实大概在今年 2 月、3 月的时候都有点扛不住了,因为我不知道做什么。因为做什么我都觉得,好像你都回答不了你跟 Claude Code 的区别是什么,你都回答不了 Claude 干你这个事儿你该怎么办。你甚至都回答不了,Claude 生态里的人莫名其妙想干你这个事儿,做个 Skill 想干你,你回答不了这样的问题。

因为没有一个站得住脚的、你一定有独特差异化和独特核心竞争力的回答。你没有一个能把这个问题回答得完美的逻辑。所以我 2 月、3 月的时候就觉得我要死了,觉得做软件的就是脑子进水了,我当时不该做软件。

曲凯

但你看,这里面一个核心节点就是 Coding AI 的崛起。但去年的同期其实没有这么明显,对吧?大家还不会有这个质疑,不会觉得是不是大家随便用什么 Skill 都行。那个时候是不是刚 MCP 出来,我都不太记得了。

反正那个时候大家不会有像今天这么强的质疑:模型就能干一切。或者说,几个人用一个 Skill,可能两周就能做一个之前需要半年做出来的产品。

梦琪

是。我觉得 Coding 变强这件事,是指数级地变强了,这种推背感特别特别强烈。

甚至年初的时候,我跟 OpenAI 的同事聊,他跟我说,去年年底的时候他们还不太用,到了今年,明显是 2 月份的时候,在 OpenAI 内部,他做的是 post-training,post-training 80% 的代码都是 Agent 写的。

但他也在感慨,感觉自己并没有因此变得更轻松,因为要做的事也变得更多了。

所以这种感觉,我也替我们这个行业的创业者,包括我自己,鞠个躬。确实没有人能预料到模型的发展会强大到如此程度,以至于你所有的软件逻辑,好像一周以内确实能搓出一个跟别人差不多的东西。

2. 工程质量才是护城河

但是我还是想讲一个相反的逻辑。这是一个听起来特别顺理成章的逻辑,甚至你今天新出来的创业者被投资人质疑的问题,都是“我用什么东西、多长时间就能把你这事儿干了”“这不是很简单吗?”

但你真的仔细去回想,在这一年里面所有做过 PR 的软件公司,这里面产品能用、用起来不挂、顺畅、在你电脑上能玩起来的,不到 10%。

所以为什么今天正好 Manus General Agent 这个事情说了这么久?包括 Manus 刚出来的时候,大家都说:“这个想法我两年前就说过,一年前我就说过,这很难吗?这很简单呀,不就是给它一个沙箱?”

但到今天为止,Manus 出来一年多了,谁能做到像 Manus 这样,在工程质量和稳定性上做得比较好?

曲凯

其实你看,就 Manus、Jace、Genspark,我觉得这个市场还挺有品牌效应的,可能我都不会试第三个了。

你刚才讲的是第二个问题。我们刚才讨论了一些模型本身变强造成的影响,但其实背后我觉得当下的软件颓势有两个点:一个是模型太强了,大家都觉得软件不行了。

但我觉得这就是个过程。我对这个事是乐观的,我觉得没有什么时候是一家公司可以吃到这么大的市场,里面一定是有机会的。

但另外一个问题我确实也挺难解释。你做了这一年,也可以讲一讲:如果 AI 这么强,如果 AI Coding 这么强,产品这么好做,为什么过去别说一年,过去三年真正出来的、大家认可的产品仍然非常非常少?

梦琪

我自己有一个理论。我觉得大部分的产品是没有体验而言的。哪怕你是一个 Wrapper,也没有体验而言,这是我用了大部分产品之后的感受。

曲凯

对,就是刚才讲的稳定性之类的各种问题。

梦琪

对。甚至我这个行业自己用下来的感受是,诈骗公司特别多。它所讲的能帮你 deliver 的价值,和你自己用下来得到的价值,可能是不匹配的。

所以这个行业里面有些产品火了非常应该,因为这个产品能够 deliver 它所说的那个价值,不是因为它有多么独一无二的 idea。

甚至我有一个比较悲观的判断。我过年期间还写了一篇文章,复盘我们过去半年的创业。我觉得未来就是全是名牌,所有赛道都是名牌,没有一个是你能想到、我想不到的 idea,根本不可能存在这样的事儿。

那在名牌的赛道里面,每一个赛道可能会有一家真的在乎体验、真的会做产品的公司出来。这是我乐观的部分:每一个赛道都有机会。

但我悲观的部分是,这真的好难去做出一个特别明显、特别特别大的差异化。

曲凯

但我觉得事实上不是这样的。事实上大家能用的产品很少。如果是你说的这个前提,现在应该是市面上一堆产品大家都在用,对吧?那我们可以说很难差异化。

但现在事实上,比如说以你自己的公司为例。你们也做了一年左右的时间,而且之前也转型过好几次,对吧?我觉得这也很正常,现在的公司基本上没有不转型的。

但这个过程中到底发生了什么?你们一开始定的方向为什么最后没有发出来,或者为什么要转型?中间应该有些小产品是发过的,对吧?发过的产品为什么没有做起来?

梦琪

3. Invoko选择了垂直赛道

我们在成立之前先做了一个决策:做 General Agent 还是做 Vertical Agent。我们当时在成立之前就决定要做 Vertical Agent,原因很简单,就觉得 General 太拥挤了。那会儿已经有第十八个 Manus 出现了,我们不想再加入这个混战。

我们当时有几个决策做得特别坚定,觉得自己太英明神武了,逻辑上太自洽了,太聪明了,这个逻辑怎么说怎么对。但后面发现,那些所谓特别对的决策都是错的。

第一个错的决策,就是我们决定做 Vertical。决定做 Vertical 以后,就想着那得做哪个 Vertical。我当时特别想做 Sourcing Agent,大白话就是找人的 Agent。

你是一个品牌,想给自己找达人。我们当时在想,你找明白达人了,就能找明白候选人,也能找明白专家,甚至能找明白你的客户在哪儿。所以我们会认为,Sourcing 是一层比较能泛化、场景迁移程度比较高的场景。那我们先选一个,先开始做。

曲凯

我打断一下。我听到这里有一个很深的感触:你刚才说差异化,现在没有差异化的不是产品,是叙事。

很多人跟我讲他要做一个什么事情,我都会觉得这个事儿已经听了好几年了。

是,最后没有人做出来。对。Sourcing 现在其实已经满大街都是,很多人在做、在讲,过去几年也一直有人在讲,但问题是没有人能做出来好的结果。

不好意思,你继续讲。

梦琪

然后这也是一个错误决定,后面会讲为什么 Sourcing 这个事情是绝对不成立的。

我们当时选了达人营销,说好,那就先选一个,把达人找明白,然后开始做。做了两个月,我们也上线了,得到了一些反馈,用户有一些沟通。

当时又做了一个分叉,因为有两类人会给你反馈。

一类是创始人。创始人现在需要产品做增长,就会找你,给你提需求、用你的产品。第二类是公司里负责达人、负责营销的人。第二类我们管他叫专业用户,第一类就叫非专业用户。

因为创始人不可能全职做达人,所以当时就有一个分叉:两边都给你提需求,你听谁的?他们提的需求还真的完全不一样。

创始人说:“你别跟我说中间这个产品需要我点什么、按什么,我什么也不想按,你给我结果。”

专业用户说:“不行,你中间得可审计;这一步需要我确认一下才能进行;这些指标我要自己定义,我要自己筛选。”

两类人给你的需求完全不一样。

当时市场上还有一个非常火的概念,叫作你要想办法蒸馏一些所谓专家的经验和知识。蒸馏出来以后,产品就能服务非专业的人。本质上是把一些高认知的能力浓缩成一个产品,再把这个产品卖给非高认知用户。

过一两个月,我们继续做这个产品,然后突然有一天发现,这玩意儿长得就是 SaaS。我甚至对比了一下,它就是我们这个行业里 8 年前开始创业的 SaaS 公司的产品长相。

那一刻我就觉得完蛋了。你说你要创业,结果创了半天,自己没有高质量数据,要用人家的 API,人家洗过这些数据,然后你做了一个跟人家差不多的界面,纯属脑子有病。那等于就是把人家 SaaS 走过的路又走了一遍。

然后我们就想,这个问题到底出在哪儿?我们也是一个很听用户反馈的团队,对需求的理解也挺深,团队也非常给力,为什么还会出现这样的情况?

我觉得第一个点是,如果我们当时就选定服务专业用户,那你就是在给专业用户做一个工具。

我们说个更直白的例子:你给一个专业剪辑师做产品,问他需要什么样的 Agent,他会一直提需求,直到你做出一个跟 Adobe 差不多的东西,他才会收手,说“好,我不提了,这个产品已经满足我的需求了”。

因为他对过程的把控非常严谨。这是第一个原因,我觉得它必然会走向 SaaS,没办法。

甚至我当时觉得,我们这个产品还不如原来的 SaaS 产品加个 AI。当时那些 SaaS 竞品都是在 SaaS 产品右边加一个弹出来的 Bar,在这个 Bar 里面问一些 AI 问题。

第二个原因,我觉得我们当时做那个事情本身就不成立。这个点也挺清晰的:你今天想用 AI 解决 Sourcing 的问题,但认真去看这个行业用户的需求,Sourcing 可能只占到他们工作的 30%。

等于你在一个巨大的价值链条上,选了一个对于 AI 来说的 low-hanging fruit。后面来来回回沟通的过程,才是最浪费时间、最浪费人力的部分,这个事情反而被跳过了。

当时我们还有一个梦想,希望能够替代一些 Agency 的工作。Agency 给客户交付什么东西,我们的 Agent 就应该给客户交付什么东西。但你一旦陷入和专业用户的沟通,就做不了这件事了。

当时组织就在听专业用户给你提需求。你今天说我不管这个用户的需求,听起来就特别政治不正确。

这是我们当时做这个产品,大概做到 10 月底时遇到的困境,已经做了三四个月。于是我们开始想办法,不要让它这么 SaaS 化,要尽可能交付结果,尽可能延伸。

比如我们现在只做 Sourcing,但高价值的点不在 Sourcing 上,可能在下一个步骤,在 Communication 上。那你就得把后面几个环节都做了。

做的时候又遇到一个问题:好,你要拓展场景了。你单做一个场景,是往找人 Agent 发展,还是立足达人营销,往其他增长手段上扩展?

曲凯

这里我再搞清楚一点。你说拓展场景,是从融资叙事的角度,还是从什么角度?

梦琪

我们当时想做拓展,纯粹是为了多挣钱。

曲凯

但如果这个市场很大,你们当时的体量应该在市场里面非常小,为什么不能先把某个事情做到足够好?

梦琪

我们当时对 Sourcing 这个场景说实话比较悲观,因为这个事情有 70% 到 80% 取决于你的 API 数据质量。

曲凯

所以你说拓展的潜在含义,其实是你已经觉得现在选的这个方向不是那么对了,不是高价值点。

梦琪

绝对不是高价值点,等于就是一个特别复杂的活,你干了它比较简单的部分。

曲凯

所以如果纯理性的话,其实应该把那个完全去掉,做新的东西。那个时候可以这么讲吗?

梦琪

这是一个非常有趣的思维实验。因为从你口里的叙事讲出来,是说那个东西不够喂饱,所以要拓展,对吧?但经过两轮问答,我感觉你的实际想法是,那个事情就是不行,所以你是通过拓展的方式,延缓了一定对之前事情的否定和放弃。

曲凯

但站在那个时间点去看,它也不是简单的零和一的区别。

梦琪

当然可以理解。不是零和一的区别,而是我们觉得当时的价值点不够 strong,它是强度问题,不是是否成立的问题。

当时决定的是,我要把高价值的点做好。

曲凯

那不就有两个方向吗?一个是纵着打,把增长这个事儿打深,把达人营销打深,所有的事儿往深了做,往全链路去做。

第二个路径是横着走。你会 Sourcing、会搜人了,那就应该会搜候选人、搜客户。

梦琪

我们当时这个决策是做对的,也不能所有决策都做错,那也太惨了。我们决定把增长这个事儿做深,原因很简单。

这就好比我现在会 Sourcing,掌握了面粉和鸡蛋这两个原材料,然后我说:“你看我现在会 Sourcing,于是我的店铺要卖什么呢?我要卖大饼加鸡蛋和意大利面。”

非常 make sense,因为大家都是面粉和鸡蛋做的。但你会发现,没有人会同时来你的店里说:“给我一份大饼加鸡蛋,再给我一份意大利面。”没有这样的逻辑。

这就是我们没有选择横着去打、去做找人 Agent 的原因。你会发现,找人 Agent 这种场景非常难做 cross-sell。也就是说,我用了你的 A 功能,还能用你的 B 功能,这非常难。

什么人会上来同时有找用户、找客户、找达人、找候选人的需求?是 Founder。但我们测下来,Founder 自己是不会用产品的。

所以在大饼鸡蛋这个逻辑下,这个方向肯定不成立,我们就决定做深。我希望在增长这个小场景上,让模型的智慧比其他通用模型更好一点,这是我们当时的决定。

于是我们开始做 GEO,开始做一些其他的增长动作,比如 Reddit 我们也整明白了。这个时候我们也遇到和交付了几个大家都耳熟能详的大客户,也非常荣幸能跟他们一起做这样的项目。

4. 垂直Agent陷入结构困局

但做下来,大概做到 12 月份的时候,我非常清晰地感受到,可能垂直 Agent 真的不成立。这是非常难以承认的事儿,因为我们创业的时候跟所有投资人说,我们要做垂直 Agent,我们认为垂直 Agent 是有价值的。结果过了 6 个月,你会发现这个事情屁用没有。

当然,可能有一些部分垂类是成立的,比如合规之类的。但我之前也在一家创业公司工作过,再加上这次创业,我们会发现,大部分垂类 Agent 都面临一个结构性的困局:

你的客户其实不用你的产品,但你又想挣钱,所以就会变成你派一个人去服务他。于是垂直 Agent 公司在那个过渡阶段,都被迫成为一个 Agency。

我甚至还发现一些更极端的案例。我们有非常多软件从业者,大家也做垂直 Agent 产品,产品给投资人看、给他们交作业就好。但真正挣钱不能靠 Agent 产品,而是靠服务挣钱。

同时,Agent 这个产品,我听到无数次候选人或者同行说,内部服务的人也不用这个产品。那这个产品做它干什么呢?纯属一个景观效应,做个景儿给投资人看看。

这是我们作为垂直 Agent,当时遇到的一个系统性困局。

第二个系统性困局,就是说破大天它也是一个 To B 业务。To B 的组织,跟我们这一批年轻同学、偏创意型公司的形态不一样。加上 To B 的周期长,今天在中国做 To B,首先“做 To B”本身就是一个贬义词,是一个非常不好做的生意。

第二,如果你在美国做 To B,一个华人在美国做 To B,天花板也非常明显。这句话说出来肯定要让人骂,但这是我专门过去调研了一个多月以后,得到的一个比较痛苦的结论。

曲凯

这个我觉得不会招人骂,这是客观现实。就像一个印度人来中国做 To B,也很难做一样。我觉得这不是什么中国、美国的问题。

但我想问的是,在那个时间点,大家讲的都是做 Prosumer,对吧?就是 Pro-C 的概念。为什么你一直在提做 To B,而不是往那个方向走?

梦琪

因为大家经常把 Pro-C 和 OPC 混在一起,我们也犯过这个问题。

比如我们做这个产品的时候,在想这么多人都创业做 AI 产品,都没流量,都想增长,那我们做个增长 Agent,不就是卖铲子吗?你们都焦虑,那你们就来找我要流量,我想办法帮你们搞流量。这逻辑怎么听怎么对。

但等到真做的时候,首先第一个混淆的概念是趋势和现实。OPC 是趋势,但它不是现实。

现实生活中的 OPC,首先很少,其次挣到钱的 OPC 更少。他没挣到钱,凭什么给你钱?所以做独立开发者生意其实挺艰难的。

独立开发者首先要自己先吃饱,我才能拿一点钱,再去搞给你,然后我们一起搞增长。

第二,我一直觉得,最有信息 access 能力的 Pro-C,可能会把 Claude Code 用得特别好。留给我们的机会,可能也没有那么多,这是我的感受。

所以后来我们在转型的时候,觉得可能有两个方向。

第一个方向叫做做 Token 生意:你找一批用户,这批用户在你这儿的 ARPU 特别高。比如跟你聊,一个月给你出 5 万美金。

我前两天还看到一个同事,他只做一件事,就是大 R 的运营,让这些一个月花 5 万美金以上的人留在自己的平台,继续跟自己的产品聊天。

这是一种生意:有一堆大 R,有一堆 R 特别高的人,Token 消耗量非常大。你可能用户没有太多,因为我年底写那篇文章时去调研 Lovable 这家公司,发现它其实用户量没有我们想象中那么多。

曲凯

现在很多 AI 公司是这样的,ARPU 很高,因为客单价高。一两万 Power User 就完全够吃了。

梦琪

第二类,我觉得就是健身房。就是他给你订阅费,你赌他不来,或者赌他的 Token 不打满。

我们假设这个人给你订阅费,然后你算了 Credit,留了一些毛利。但在这个时代下,你很难在高竞争的情况下留特别高的毛利。这种业务很难有超额收益,也很难有特别好看的净利润。

曲凯

第二类是健身房业务,赌他不是天天来练。这种典型的产品是什么?

梦琪

说实话,我们其实在一个非常奇怪的渠道上看到过这样的产品:Steam。

Steam 上会有一些这样的产品。这是我最近做 To C 转型时学到的。因为做 C 端,我们也希望产品更有人格,能跟用户有一些情感连接,或者提供情绪价值。

做效率工具大家都是一样的烂,所以我们想提供情绪价值。当然我们还是在生产力赛道、在 C 端产品里面。

那段时间我系统性地学习 C 端产品,包括游戏。因为离情绪价值最近的是游戏,我就批量跟在美国做游戏的同学学习、请教。

我跟他们说:“今天有没有一种可能,游戏是一个赛道,生产力是一个赛道,中间有一堵墙?这堵墙非常高,也非常天然地在这里。我这个公司后面可能也会讲接下来要做什么,如果今天想打破生产力和情绪价值的界限,有没有一种探索的可能性?”

然后这个哥们说:“大姐,你真是孤陋寡闻,其实早就没有这个界限了。Steam 上很多这样的产品。”

这是我最近学到的。我们也去试了一些里面的产品,确实给我打开了眼界。

曲凯

我也不太了解这块,你能不能简单讲一两个?

梦琪

比如最典型的几个效率工具:番茄钟、GTD 产品、清单类产品,还有培养个人习惯、给 ADHD 使用的产品,其实都有。它们是用更游戏化的方法来做这件事。

曲凯

但比如我点进去,第一印象是觉得它是游戏,还是工具?

梦琪

第一印象是陪伴。就是我每天来了,默认会打开它,甚至有人卖动态桌面。

曲凯

这种其实过去几年蛮多的。

梦琪

对。你很难定义它是个游戏,还是生产力产品。我觉得品类也会被模糊化,尤其是在软件如此容易被创造的情况下。你的上限就是想象力。

5. ToB转向ToC

说回我们 To B 的事情。大概在 2 月份的时候,我们就低功耗经营。低功耗就是只留一点点维护的人力。

决定不做 To B,有两个点。

第一个,我觉得如果做 To B,我就不应该创业,也不应该融资。因为我以前做过几年 To B,看看之前的客户资源,再加上在一些行业认识的朋友,其实不需要融资。

第二,我觉得这不值得创业。创业应该是追求一个比较高赔率的事情,但这个事情我自己觉得没那么让我 excited。

更像是我站在半空中,下面有一个棋盘,棋盘上有各种格子。这个棋盘只有一个逻辑,你在格子里面看到:“这里有一个机会,那里有一个机会,我盘了一遍,发现这个机会比较适合我,我应该干这个机会。”

它完全是一个逻辑追问、机会追问的事情,不是“老娘今天就干这事儿了,今天不干这事儿我得难受死、后悔死。我就怎么着都得干这事儿,你给不给我钱?爱给给,不爱给滚蛋,我就要干这事儿”。

我当时觉得,我不能再以这样的状态去创业了。我不能再以“我就是得证明我特牛逼”的状态去创业。我不需要证明我特牛逼,我觉得我挺牛逼的,所以不能把它变成一个证明题。

所以我们决定,To B 这件事比较痛苦,而且对我来说不值得创业。

其次,To B 的业务其实不太能吃到新模型带来的能力跃迁和红利。说难听点,To B Agent 公司能吃到的最大红利,就是内部开发效能更高了,因为 Coding Agent 更强了。

但对于你的产品能够解决的问题,效率有没有 10 倍、20 倍的增长?没有。这是特别痛苦的。

而且我觉得那会儿就是左脑用太多了,天天盘这些概念和逻辑,被所谓的一些概念骗了,总是在推导,而不是用心去感受自己想做什么样的事儿。

曲凯

我记得你刚开始创业的时候,RL 特别火,对吧?好像你还找了人做 RL 算法之类的。当时大家也都在讲这些故事。

如果你现在回头看,你觉得这是怎么回事?我也是第一次听你讲这个过程。我一直觉得你一开始讲的是要做一个特别牛的事情,虽然你做的是垂直 Agent,但讲的是 RL、算法,或者一些很新的东西。

最后怎么一步步变成一个听起来非常传统,甚至像传统 SaaS 的事情?这是一个逐渐“堕落”的过程吗?

梦琪

我觉得可能有两个原因。

6. 虚荣心带偏了创业

第一个原因是,性感的逻辑在落地的时候,可能就不性感。比如我们当时讲 RL 的故事讲得还挺溜。

我觉得那是虚荣心,是追风口,是装。甚至在那个时候,我招到了一些很厉害的科学家,其中有些同学现在在美国的 research lab 里面。

我觉得刚开始创业时很多决策,不是基于真正的市场需求,也不是基于你想做什么事儿,而是基于“我得装一下,我得满足自己的虚荣心,我得展示一下:你看我这么厉害,我有能力把他们都招来”。

而不是回归到这个业务究竟需要什么样的人。后来我们也进行了组织上的调整。

我这里下一个暴论:大部分纯应用的创业公司,不要招任何一个算法工程师。你用不上,快放人家去训模型吧,你让人家在这儿干什么?神经病,纯属给投资人看的。

我加这么一个人,就能多融点钱,或者显得阵容特别豪华,但其实完全没有用。

所以第一个原因,就是我觉得那会儿虚荣心特别重,或者说迎合了市场的需求和口味。说白了,我被这个市场、被投资人忽悠了。

但投我的投资人非常好,这里我要说一下,如果大家考虑创业,一定优先拿他们的钱。

第二个原因是,这个事情在落地的时候,一旦进入细节,再回头看当时讲的逻辑,就会觉得有点可笑。

逻辑是逻辑,现实是现实。现实是很恶心的,你就得撅着屁股一个个去交付,一个个去干。但你讲这个逻辑的时候,当时讲得还挺好玩:

“这个领域比较容易做 RL,因为它有非常清晰的反馈信号。数学可能也有清晰的反馈信号。还有什么领域有呢?增长这种事情,因为天然所有结果都在互联网上。你发的所有内容都有曝光,都有 engagement、互动率等等。你天然容易拿到 reward,或者拿到其他对训练模型有帮助的信号。”

扯淡。现在我听别人讲这个故事都想笑。

曲凯

对,你刚才那段我觉得都快倒背如流了。可以想象你当时听到它会想笑。

原因就是,一家创业公司做什么训练?第二,你确实会有这样的数据,也确实能训,但基础模型厂商随便改一改带来的收益比你大多了。你在这里讲这个,纯属讲故事。

梦琪

但我当时处在“愚昧之巅”。我觉得刚拿到融资,就是创始人的愚昧之巅。

你会觉得自己讲得太好了,怎么这么聪明,怎么这么能造概念,怎么这么能总结,怎么这么能融会贯通。

但等做了事之后就会发现,原来落地是如此恶心,细节是如此之多。

这就是我做到 2 月份时比较强烈的感受。那时候觉得完了,垂直 Agent 这件事大概率行不通。我特别焦虑,焦虑到真的像活人微死。

于是我跑到旧金山待了两个多月。我特别想知道,到底是我想象力太匮乏、能力不强,所以 Vertical Agent 没做成,还是这件事本身就不成立。

我去聊了那边各种各样的 Vertical Agent 公司,其实大家的困境都挺像,都是结构性的困境。

曲凯

但美国的好处是,它本来 To B 和 SaaS 就能赚钱,对吧?那边还是能拿到订单的。

梦琪

其实这次回来,我彻底对美国的创业生态去魅了。那边刷流水的情况,比我想象中严重多了。

我们国内的人能骚到哪儿去?但我感觉他们那些招,已经非常骚了。

比如我给你 5 万美元月付,你给我冲流水。这个事情听起来就很低级:我给你冲流水,你给我冲流水,我买你的产品,你卖我的产品。

他们已经玩得非常复杂了,6 个人互相买,机制非常复杂。你怎么背调、怎么 audit,都审计不出来。

比如你给我、我给你,一审计就审计出来了:你们俩干什么,拿我当傻子玩。但 6 个人或者 10 个人做这个交易,就已经很难分辨了。

然后每到月底,每个人都会对我格外亲切。我就很纳闷,为什么月底了疯狂找我吃饭?这些老外怎么对我这么热情?后来发现就是月底了,想找你冲冲流水。

但我们当时没有做这个事,因为付款比较麻烦,没有参与进去。而且我也觉得这件事不太 make sense,不想给自己找麻烦,觉得没有必要。我还是要尽可能维持自己的道德标准,所以当时完全没有参与。

曲凯

但我能想象到,如果你真的能混进那个圈子,假设你的目标就是融资,那你的 PPT 上可能会有好几个美国头部 SaaS 公司,说这些是我的客户。

梦琪

对。所以我还是那句话,如果你创业是服务虚荣心,创业就变成一个非常简单的事儿。

因为你的目标函数很清晰,约束条件基本没有。你的目标就是解决虚荣心问题:融到钱了,能满足虚荣心;招到牛逼的人了,甭管他干不干活、落不落地,你都有虚荣心。

那这个事情就变得无比容易实现。

但如果你追求的是,自己内心承认“我干得真好”,我觉得这个目标函数反而比较难。

这就是我们当时 2 月份决定的:算了,算球。我们决定转 C。

但在此之前,我们也做了一些组织调整,已经开始试水做 C 端的事儿。我不可能突然有一天说:“这个也不知道能不能干成,反正咱们就试。”我还是希望这个过程是慢慢来的,有一个比较好的过渡。

因为团队的士气和信心是不可再生之物。你没有办法一次又一次地消耗别人,创始人自己可能还好,但创始人疲惫三四次也会麻木。

所以我觉得当时要比较好地保护大家对这件事情的感知。

7. Click证明软件仍然复杂

在 To B 产品彻底停之前,我们让大家做了一些尝试。当时有一个 C 端产品跑出来了,我没想到我们竟然能在这么短的时间里把它做出来。

这是一个特别简单的产品,是一个浏览器插件,只解决一个问题:浏览器开了一堆 Tab,你工作的时候要一直切 Tab、找 Tab,但一直找不到信息。我们就解决这个问题。

同时它还有一些 writing 能力。它能跟随你的光标,你可以随时在光标旁边唤起它,让它帮你写各种各样的东西。

这是一个非常简单的产品,我甚至能说出这个产品 100 个替代品的名字,因为太多了,一抓一大把。

但就是这么一个产品,仍然能看到有非常多用户喜欢它、使用它。我们也收到了很多用户反馈。

有一些南非用户说:“我用了这个产品以后,终于能够沉浸式地做一件事。”

比如他当时在写一个文档,可以直接 @ 某一个 Tab,把那个 Tab 的信息拿过来;甚至可以 @ Gmail,把某一个客户的上下文直接贴过来。这样就不需要再去找那些碎片化信息,不会让信息充斥自己的大脑。

因为我自己也是 ADHD,所以我特别珍惜自己特别专注的时间。我特别讨厌每天在屏幕上划来划去,让焦虑一点点叠加,让愤怒值一点点叠加。

这是当时做的一个非常小的尝试,这个产品叫 Click。

非常有缘的是,这个产品的风格,我们过完年以后做了一些改版,我也非常非常喜欢。后来我看到 Slack,发现大家的审美真的非常趋同、非常像。我非常喜欢这一类风格的产品。

但 Click 的局限性是,它只能在浏览器里运行,不能在客户端运行。我的整个电脑不只是开浏览器,还开着 Lark、Slack,还有各种各样的窗口,它不能在整个桌面上运行。

所以我们就顺理成章地说,那顺着这个方向,是不是应该扩大它的行动范围,做一个客户端产品?

我经常跟大家说,大家都说谁谁谁是套壳的。我觉得应用公司都是套壳的,但就怕有些公司套的是比较老的东西。

所以我们当时就坚定地套 Claude Code,千万不要套上一代的东西。于是我们套 Claude Code,做了客户端产品。这就是我们做 C 端产品的一个历程。

这个产品做出来以后,我终于理解了,大家都说做一个产品可以特别快,“这玩意儿一周我就能做出来”。我现在对这种言论嗤之以鼻。

就这么一个听起来还蛮简单的客户端产品,我们其实做了 3 个月。截止到昨天晚上,已经是第 49 版上线了,做了 49 个版本,到现在还是有一些 Bug,但已经比前面几版好非常多。

它的稳定性,我认为是目前我看到的客户端产品里面非常高的。稳定输出,能用,咱们就不说别的词,能用的一个产品。

越是在 Coding Agent 越来越强的情况下,我反而越对软件这件事充满敬畏之心。它就是由 15,000 个细节组成的。你就是一点点把那 15,000 个屎吃掉,多吃一个,用户体验就好一点;少一个,体验就差一点,一点点把它做好。

所以做完这个产品,我反而就不焦虑了。因为 2 月、3 月的时候我焦虑到裂开,觉得脑子进水了,为什么要干软件。我甚至同情所有做软件的人,我们经常抱在一起聊,感觉下一秒就要抱在一起哭,完全进入到一种非常悲观、不知道该怎么办的状态。

但等我做了这个产品,反而一点都不焦虑了。我每天看着那些待修的问题,就觉得:你得把这些屎吃掉。你吃得快,产品体验就更好。

起码我们现在的产品能用。其实产品 3 月底、4 月份就公测了,但公测以后,我觉得当时即使公测了,也还是不能用的状态。你能打开,也能运行,但有 800 个问题,用户倒了血霉,赶上我们这样的产品,总要遇到问题、给我们反馈。

这就是我们做了这个产品之后的一些变化,从 To B 转到 To C。

我觉得我们比较幸运,因为我们的组织反而更适合做 To C。我做 To B 的时候就发现,我们的同学都还挺刚烈的,这个性格大概率做不了客户服务,是会在客户群里跟客户抬杠的那种。

我原来做 To B 的时候不可能有这样的事儿,被包养就不要谈独立人格。

所以我发现,我们的同学反而更适合做 To C。我们比较幸运地转到了 To C 这个方向。

我们在第一个 Click 产品上看到了一些曙光,给了我很多信心。我经常跟大家画饼,说咱们做 C 端,以前有一个 Monica,才可能有 Manus,所以我经常画这种大饼,然后比较顺畅地转了过来。

曲凯

但你现在做的,其实就是我们刚才讲的 Pro-C 的客户群吧?算比较典型吗?

梦琪

其实不一定。在我们的观察里面,我们的用户不是那种典型的、一定要把所有 Token 打得特别特别满的人。

反而是在 Click 这个产品上,我们看到了盈利的曙光,它的场景和人群会更像 Monica。其实 Click 在我们这里的定义,特别像 Monica。

8. C端产品的核心是体验

Click 刚开始做的时候,我其实挺看不起这个产品。我觉得不就是一个插件,功能非常简单,就几个按钮,能有什么意义?

但后来结合用户给我们的反馈,以及我自己一直在学习 C 端产品的逻辑,我发现,只要你能缩短用户意图和解决方案之间的距离,你就有价值。

为什么 Click 有价值?原来用户想用 AI 写一个东西,要先把当前的屏幕截个图,发给 ChatGPT,告诉它自己要干什么,写一个 Prompt。虽然这个 Prompt 很简单,一句话就能写完,然后 ChatGPT 返回结果,用户再复制回来。

听起来好像也不是没有解决方案,对吧?但 Click 有一个按钮,按一下就好了,不用说任何话。这个按钮代表他的意图,也代表他不用写 Prompt,因为我已经帮他精调过了,它会直接给你结果。

你看,我想了一下自己在用什么样的产品。虽然大模型已经这么强了,但很多人还是会用翻译插件,因为它就是解决这么一个意图。

这里其实要引申出另外一个问题:当你想解决的意图比较多时,怎么去编排,怎么保持产品的平衡比较健康,同时让用户接受信息的复杂度不要过高?这是产品体验上需要权衡的。

So far,我还是一个对 C 端很粗浅的小白。如果大家对 C 端的理解更深,我非常希望大家能联系我们,一起探讨。

我现在对 C 端粗浅的理解就是:为什么你打优享车,却不愿意坐特约快车,也不愿意坐拼车,但偶尔会打首汽约车?

我觉得 C 端产品最后就两个字:体验。只要你能保证体验比直接用 ChatGPT 好,比直接用 Claude 好,你就有活着的价值。

其次,体验还能往下拆。我认为我们这一代产品在体验上,可能有 70% 的精力要花在交互上。

一方面是更快、更便捷、更好、更舒适、更方便;另一方面,很多交互本身就在提供情绪价值。所以我们花了非常多时间研究怎么给用户情绪价值。

这也会是我们产品比较用心的部分。我们请了很多美国设计师,帮我们打磨关于情绪价值的部分。

有些用户会说,我们的产品长得也跟别的差不多,但有些细节能感觉到你们很用心。

比如所有客户端产品都会面临一个问题,就是用户隐私。所有人都会说:“这个东西要获取我这么多权限,好可怕,我把它卸载了。这个产品的数据到底存在哪里,你根本说不清楚。用户隐私协议我不可能去看,全是字儿,我根本看不懂,也没有时间看。”

我们做了一个非常用心的漫画,去解释所有数据怎么存储,并且尽可能制定了所有隐私策略,来保证这件事。

我们也是第一次在这个产品上,认真打磨到底一个 C 端公司该怎么做用户研究。

这是我观察下来觉得,我们这批中国创业者在做产品时,相比旧金山的创业者,其实在用户研究上做得不够多。

本来你跟别人就不是同一种人。就像你说的,一个印度人要给中国人做一款 C 端产品,你会觉得很奇怪,大概率也搞不成。

所以我们当时花了非常多时间做用户研究。

我们做用户研究的方法比较粗暴,也可以跟大家分享。我们最大程度地用好了 Reddit。

一方面是在 Reddit 里做大量数据挖掘,但这只能给你一些静态结论,不能给你一个跟着思考路径、随着思考逻辑一起变化和进化的答案。

所以我们就在 Reddit 里发了大量帖子。每一个产品决策,我们都把这个决策拆成一个决策漏斗,每一层都有对应要在 Reddit 里发的评论和帖子。

每一个问题,我们大概都有 40 到 50 个帖子发出去,再把帖子回收回来,看大家所有的反馈。有一些跟产品相关,有些不提产品,因为提产品流量不好,我们就单纯讨论需求和痛点。

我们做了大量这样的验证,之后才去做一些能力。

我推荐所有创业者都去泡 Reddit,因为你一泡 Reddit 就不焦虑了。你会发现,很多问题根本没有被解决。

AI 这么牛,怎么还没解决这么简单的问题?比如 Context Switching,每个人都在吐槽:“我每天在这几个 Context 里面一直切换,我脑子要分裂了,我要人格分裂了,我要精神分裂了。”

这些问题每天都在被提起。

我觉得用 Reddit 做用户研究阵地、验证阵地,对我们做需求优先级特别有帮助:这是不是一个真需求,是不是刚需,有没有人愿意付费,愿意付多少钱,以前的产品哪里不好。

这些事情给了我们特别大的助力,让我们做产品时反而更 solid、更克制。

因为我是 ENFP,非常发散,恨不得一天给产品提 800 个方向,一天加 800 个能力,觉得大家都需要。你要说需求,太多了,就会比较放肆,总想塞进一些流行概念。

比如我们做商务 To B 产品的时候,那时候大家都在讨论 Chat UI 和 GUI 怎么结合,这两个东西是不是一个东西,它们之间是什么关系。

包括今天大家讨论的,也不只是 Conversation UI,可能是 Conversation UI、GUI 和 TUI 等等之间的关系。

那会儿我觉得:“这些词汇好流行,好新的概念,我要学习一下。我们要把这个概念应用上,要做一个弄潮儿。”

于是我们在 To B 产品里面做了很多数字员工的概念。比如你进来以后,把产品链接给我,我就能根据你的产品分析你需要做什么。然后这些事情背后有一个数字员工,把这些员工给你配好。

很像我们要提 Agent 的一个架构,很像 IM。给你配好之后,你跟它说你需要什么。

那会儿我们会觉得,跟这个人对话是一种非常糟糕的交互形式,因为有时候信息量更低。于是我们觉得,应该把 GUI 和 LUI 结合起来,于是又有 Chat,Chat 里面会触发一些 GUI。

我们觉得:“我太高明了,我英明神武,太厉害了,没有人比我更懂 AI。”

但用户说:“你吃饱撑的,先解决我的问题好不好?”

所以我反思,自己做产品时要克制住装逼、保持领先的心态。我现在会花 70% 的时间思考:这个问题到底是什么,需求到底是什么,我怎么样解决这个问题是最好的方法。

然后再去想,我是不是也应该了解 AI 行业最新的讨论和新概念,把这些漂亮的概念塞进来,更好地解决问题。

而不是看到什么流行的东西都往里塞,然后出去跟别人吹嘘自己的东西。

第一性原理就是解决问题的最短路径,其他事情其实都是周边的东西。

创业快一年,我会感觉创业时,一个创业者会有非常多牵引力。有些牵引力来自同行,有些来自投资人,有些来自用户,有些来自员工,各种各样的角色都会给你牵引力。

如果让我反思,从此以后我最大的牵引力就是真正的衣食父母——我的用户。

用户的牵引力,是决定你能不能做出好产品的核心因素。我以前是外界的牵引力比较多,用户对我的牵引力比较小。

还是那句话,虚荣心,想装,想证明自己很厉害。但这些都是阻挡我们做出好产品的绊脚石。

曲凯

我觉得听起来,过去几年可能很多创业者,尤其在 AI 时代,太拿锤子找钉子了。

梦琪

你拿锤子找钉子,本身在某个阶段可能没有问题,但不要让它形成一种既定范式,太习惯于这件事情。

因为 AI 最大的特点就是变化快。锤子变得快,或者说锤子不停在变形状。你如果想用锤子找钉子,就要不断学习这个锤子。

一方面,我们原来在解决既定问题、做 To B 垂直 Agent 时,有点强调:“钉子我知道是什么了,好,我要锤这个钉子。”

然后我会跟用户说:“你好,我这个锤子是雕了花的,我这个锤子是钛合金的。”

用户说:“你别说那些废话,先帮我砸进去。”

这是当时遇到的一个情况。

第二,我觉得 AI 的出现,还是有可能对“拿锤子找钉子”这个概念本身造成彻底的颠覆。

我先说一个假设,这不是已经实现的事情。以前钉子在那里,你看到这个钉子,然后发明一个锤子去锤它。以后有没有可能是,我有一个特别强的锤子,这个锤子什么钉子都能钉?这不就是模型吗?

曲凯

是的。但我想表达的是,原来我们用 AI 这个锤子,去锤我们想锤的那个钉子,结果发现有一种大炮轰蚊子的感觉。

甚至到最后,仔细去算的话,要达到比人更好的效果,Token 的消耗可能确实比实习生还贵。

梦琪

这也是当时的一个感受。

曲凯

从客户角度讲,传统 SaaS 已经能帮他完成这件事,挺好的了。好像没有必要非要用一个成本很高的 AI,但最后结果也没有提升很多。

梦琪

这就是有时候 AI 创业者,主要是我自己,会有一种俯视感。

就是你有这个问题,然后你用这个 SaaS,我就觉得这肯定不是最优方案,我要给你提供一个最优方案。我这个最优方案有 AI,我厉害吧?

有一种“你不穿秋裤,你不觉得冷,但我是你妈,我就觉得你冷”的感觉。你说:“我真不冷。”我说:“你就是冷,你得穿秋裤。”这秋裤就是 AI。

人家说:“凭什么?你谁啊,大姐?”

越做越会觉得,它的经济价值不一定特别高,Token 也不一定完全符合 ROI。

而且今天因为我们要给 C 端产品做增长,某种程度上又复活了之前的 To B 产品。也不能叫复活,我们不得不给现在的 C 端产品做增长,内部也要用,所以自己做了一个 Skill。

这又让我们发现之前产品的另一个坑:大部分 To B 产品,你急不了。

我们现在做达人营销用的那个 Skill,说白了就是每天往里面增加七八个细节。比如找达人的时候,突然发现某一个指标没有顾到,又发现一个沟通细节没有顾到。

它其实就是一个不断填砖加瓦、不断完善的过程。

反而现在我觉得,这个产品比之前花了五六个月、所有人 all in 做出来的产品,效果可能还要好。

它最后真的变成了一个数字员工。我们现在端到端地做,端到端就意味着把它接到 Lark 里面,相当于招了一个达人营销的人。

你跟一个人沟通时,这个人会给你交付什么?大家不都在讲,AI 行业现在跟 SaaS 不一样,AI 要交付结果。那怎么定义结果?

我们这个场景的结果很简单,就是一张 Excel。这张 Excel 里包含:你要跟谁合作,这个人报价多少,我已经帮你砍过价了,放心;我还算过这个人值不值;我还看了这个内容;同时我也已经跟这个人联系完了,拍摄日期、上传稿件的日期是什么时候,我都帮你做完了。

这个 Agent 的使命就结束了。

所以我们不做那个 To B 产品之后,最近这些 Skill 反而是挣钱的。我们也分享给了一些朋友,大家都觉得:“我操,这东西真的还挺好用。”

我们也用这个 Skill 帮别人跑。对我们来说没有成本,你把需求告诉我,我直接丢给它去跑,跑完之后把表给你,对我们来说没有什么人力占用,但大家都觉得:“我操,这好牛逼。”

9. 过程产品开始解决内部问题

所以我最近才找到一个感觉:这种产品有时候是一个过程产品。它是你自己有需求,而且你的需求不是离散的。

你找客户要需求,客户的需求是离散的:今天跟你说两句,明天没空理你,一周以后又跟你说三四句。这个沟通非常离散,Context 也非常缺失。

但今天我自己的 Context 是完整的。我们慢慢打磨这个产品,它先变成服务内部的产品,然后外部也觉得还挺好用。

曲凯

你有很多很熟的创始人朋友,对吧?平时跟他们也聊得挺多。你觉得刚才讲的这些,是大家普遍会遇到的问题吗?还是他们还有一些其他的代表性问题?

我在想,这里面的问题其实可以分成两类:一类是初次创业者,或者没有那么多经验的创业者的问题;另一类是 AI 本身带来的特性问题。

你刚才讲的里面,我觉得很多可能偏向初次创业者的问题。所以整体聊下来,你觉得其他你认识的创业者,大多数跟你的状态应该是类似的,对吧?可能也发了一个小产品,然后还在做,但没有太多声响,可能也在看新的产品、新的机会。

梦琪

我觉得这是共性。

这个行业决定软件创业者精神状态的最大牵引力,就是 AI 模型的发展。这个最大的牵引力发生变化时,我们所有人都会同等程度地受到影响。

所以我觉得大部分人都会被迫一直 pivot。但你在做新产品时,会想:这个新产品是不是做着做着又不用做了?

我们经常开玩笑说,客户端产品非常难做,因为你要适配不同版本、不同型号。你的团队但凡没有点定力,或者没有融到比较多的钱,都不太有信心说我一定能坚持到最后。

我们做这个产品时就在想,打磨得不错可能需要 3 到 6 个月,但这个产品寿命会不会只有一年多?那是不是只剩下 6 个月可以挣钱?我得赶紧想办法挣钱。

所以它完全改变了我们的思维方式,也完全改变了你的商业模式。你不再像以前一样画特别长时间的规划,说“明年怎么样”。别提明年了,你就看下个月。

我因为这个产品被气哭过好几次,真的太难做了,怎么都调不明白,细节太多。

有一次我在 Palo Alto 的 Blue Bottle,那是很多创业者都在的地方。我在那儿调产品,没调出来,当时气得锤了两下桌子。结果因为我锤桌子,隔壁桌也被震动了。

隔壁桌两个人站起来问:“你为什么这么生气?我感觉你这个产品很有意思,因为能让你这么 emotion、情绪波动这么大,一定是一个好玩的东西。”

然后我就把我们的产品介绍给他们俩。

所以我觉得,我们这一批人可能都不得不受到模型的影响,但这可能也是创业的乐趣。创业的乐趣就是变化的因子太多了。

曲凯

但这么讲的话,投资人听到更不敢投了。现在的现状也还是这样,对吧?

梦琪

我觉得这个行业的现状就是这样。

曲凯

这个有解法吗?

梦琪

解法就是不要做软件创业,去做具身智能,可以卖数据。

曲凯

最近我觉得市场上大家,包括我自己,刚才想到了一个问题:你现在做的产品,我们刚才讲了很多,但我听起来,不管是你、Stack,还是其他当下可能比较有水花的产品,跟之前有一个很大的区别,是你们在解决 AI 时代自身内部的问题。

你能理解我的意思吗?你不是在说企业怎么增长,这是一直以来都有的问题,有很多解决方案,SaaS 和各种产品都在解决。AI 进来以后不一定能解决得更好。

但你现在解决的是:大家本来就在用 AI,那怎么跳转窗口的问题;或者大家本来就在用 AI Coding,那怎么把它用得更好的问题。这是一个新的场景、新的需求。

梦琪

第一个我不同意。我们现在的很多用户反而不是非常典型的 Early Adopter,这是我另外一个理论。

刚才不提到过吗?你要么做健身房,要么做一个把 ARPU 拉特别高的生意。其实我们已经做出了选择,我们想做健身房,我不想做一个没有毛利的业务。

曲凯

但我的意思是,你现在的用户或者未来瞄准的用户,是不是本来就在用 AI?你只是帮助他们用得更好?

梦琪

其实很多用户没有。这是我另外一个观察。

我在 2 月份做了一些田野调查,在旧金山所有活动上逢人就问一个问题:“你知道 Wispr Flow 吗?你知道 Tablets 吗?”

Wispr Flow 就是在 101 公路上打了非常大一块广告牌的那个产品。你可以猜一下,这个比例有多少人知道。

曲凯

很多人在用吧?

梦琪

只有 40% 的人知道。

曲凯

40% 已经很多了。

梦琪

这 40% 里,可能也只有 20% 的人会用,已经付费了。

我之前还和另外一个创业者聊过,他做的田野调查是在路边随机问人:“你用不用 ChatGPT?”

我自己的感受是,今天我非常乐观的一点,就是渗透率还不够高。你不一定非得说自己是 AI 产品,你就说我要解决你的问题。别说“我是一个 AI 产品,我什么都能干,我是万能的”。

今天这么多问题放在那儿,没有人去解决,这是我乐观的部分。

我悲观的部分是,一些特别简单的小效率工具,包括 Cluely,这一类产品的前途。

假设我们先假设全人类都有创造的欲望,那这个机会完全不存在。但首先,不是全人类都有创造的欲望;第二,不是所有人都能 access 到 Claude Code 去做这件事,很多人听到 Code 这个词就已经不想用了;第三,即使他能用软件,也不是我今天做完就结束了。

它像草坪。你们家的草坪也要经常修剪,这是一个特别好的比喻。

曲凯

这不是我说的,是 Bret Taylor 说的。他做的是美国的客服 Agent 公司。

梦琪

他说,草坪的修剪成本比把草坪放在那里本身的成本还高。

我自己 Vibe Code 的一些小工具,自己用的时候就会发现要维护它,而且总会遇到 Corner Case。反而这是最痛苦的部分:创造时的快乐已经结束了,维护都是一些痛苦。

曲凯

但以后维护也能自己维护了,Corner Case 自己发现、自己解决,这也有可能。

梦琪

这也是我们最近公司在尝试的一个方向。

我们其实在 1 月、2 月也尝试了一个新的方向。那个产品最后没有发,是几个 Agent 互相协作的一个产品。

没有发的原因特别简单:我不太想继续发一个平台类型的产品,然后等着用户来演绎。我知道自己不是一个很擅长做社区的人,发一个平台类产品,发出来看看大家干什么,我觉得自己可能天然不想走这样的路径,所以就没有发。

但最近,比如用户给我提 Bug,或者给我提问题,我们内部这些问题的流转,现在就是用这一套架构来做的。

我更希望先把内部这一整套东西做明白、做清楚。这样有一天别的公司想用,我们就能给它,形成一个内部的产研循环:从发现问题,到解决问题,再到验收。

现在我认为,AI 软件开发流程就是这三步,没有以前那么复杂了。现在越来越没有人关注解决过程,只有两端需要倾注注意力:发起一个问题,和验收一个问题。

在发起这一端,很多时候就是用户给的 Context、用户研究的 Context、Reddit 上来的 Context,还有产品经理的想法。

然后由 Multi-Agent 决定什么事情应该先做、什么事情应该后做,做整体规划。我还会收到很多 Bug,这些问题的 P0、P1 怎么设,再把它分发给能解决问题的人。

其实这些人都是我们同学自己的 Coding Agent。

所以现在就是人在两端,甚至我觉得一开始的发起端也不需要人。比如用户提一个需求或者 Bug,提完以后 Agent 判断谁来修,修完以后 Agent 自动给那个人发邮件。

我觉得这某种程度上是新时代的 Jira。

但我没有想清楚的是,它应该是一个什么样的产品界面?是 GUI 吗?

曲凯

我有一个清晰的答案:它一定不是 Chat。

梦琪

如果不是 Chat,它应该是什么?在我没有想清楚这个问题之前,我不会去发这个产品。

而且我要确保它能把内部问题解决得非常好,然后再去发。我对于做平台类型的产品,其实不太感兴趣。

曲凯

明白。因为我刚才听你讲整个过程时,很多事情都非常有代表性。

但有一件事好像你们没有做,我们也没聊到:去年那一波,大家普遍会做一个很大的宣发,对吧?说“全球首款什么什么”。这个事情你没有做?

梦琪

对,完全没有做。

一是我去年因为一些原因,还是得低调一点,虽然我觉得可能也没有人关注。

第二,我自己看到了 Manus 以外,真正通过“世界首发”拿到比较好流量和留存的产品其实不多。其他产品很多都是一波流,我会觉得有点浪费钱,也有点太像交作业。

你交完作业就走了,反正作业交了,但用户留存不好,一波就这么过去了。我可能比较抠,这人比较抠。

还有一个最深层次的原因。夜深人静的时候,晚上闭上眼睛,认真问自己:我为什么没有干这个事儿?

就是因为我对那个产品不满意,或者说,我不相信。

曲凯

所以现在这个模式变成了:这个产品再垃圾,你不管怎么骂我,我就爱这个产品。这就是我的 Spark。

梦琪

10. 创业必须保住内心的火

以后 AI 能干很多事,甚至以后都不用咱俩在这里访谈了。但有一些事情它代表不了,就是人内心深处的那种火、那种光、那种 Spark。这个是它解决不了的,是人身上最宝贵的一部分。

上班甚至都不是必须的,因为上班是工业时代以来的新产物,一千年以前人也不上班。

这个东西是我认为一定要保护好的。所以这个产品你甭管它多丑,甭管它现在可能还有一些问题,但我会倾尽全力去做它。

我很爱它,我自己也用得很爽,用户也用得很爽。我认为它有价值,它不仅有解决问题的价值,也有情绪价值。

它现在不够好,我们改。你们提意见,我改。我是个听劝的人。

但这个火苗是我没有办法拒绝的。所以上一个产品,我不得不承认,那是一个机会主义者,是一个迎合市场的人,是一个想交作业、想做证明题的人。

而今天这个产品,我想做的是一道简答题。

我们之前分享了自己做增长的那个 Skill,大家都觉得很好用。我觉得这些过程产品也是我愿意分享的,不会觉得它们不完美,因为这是我们自己内部用得很爽、已经验证过的东西。

我很有信心,也很喜欢它。过程产品能够代表我们公司的精神气质,它第一次让我有机会把自己的世界观、价值观和性格投射到产品里面。

曲凯

我觉得这就很好,你逐渐找到了自己的 Calling。

梦琪

是。有时候噪音确实很多,会有非常多的分析。

那一年我听了太多关于大模型的预测,也跟很多研究员聊过,大家都有很多判断。但其实很多声音真的是噪音。

今年有一个特别明显的转折点,我不知道大家感觉怎么样。过去 3 年我一直在 Follow 各种进展,然后到 Harness 出来以后,我真的麻了。

Harness 之后我其实不太看了,觉得不想跟了,放弃,这把弃牌了,不想玩了。这个概念太多了。

创业者比较容易被信息轰炸,市场消息真的太多。Harness 这个事情我说实话有点麻,但不得不学、不得不看。

这个市场的信息确实过载,包括我们今天这个播客,我希望不要给这个行业增加更多 Slop。

曲凯

我也希望能让大家没那么焦虑。虽然 Coding Agent 这么强,但软件真的是一块需要持续维护的草坪。不要过度悲观,觉得它立刻、马上、3 秒钟就能做出一个跟我一样的东西,把我干死。我觉得这不是正常的。

梦琪

第二,这个世界非常大,非常参差。

比如我们那会儿做增长 Agent 时,非常坚定地选择 Agent,而不是 Agentic Workflow。我们觉得:“你不得领先吗?你不得选这个行业最高科技的东西吗?肯定有技术歧视嘛。作为一个 AI 创业者,我怎么能选 Workflow?”

但你真的仔细去看,对于大部分企业来说,它能把 Workflow 用上,就已经能解决大部分问题了。

所以这个世界是很参差的。有的人到现在还没有用上 AI 的强能力,还拿它当一个简单助手用。

需求是分层的。

我特别讨厌一类文章,什么“什么什么将要取代什么什么”。我觉得写这种文章的人脑子有病,这有什么意义?

商业社会里的竞争,不是一瞬间完成的。不是说抖音出来,快手今天立刻死;也不是说某个产品出来,做 Workflow 的公司立刻死。

这个世界不是这样运转的。它是在动态博弈、动态竞争里运转的。

我觉得现在的自媒体特别喜欢把一个非常漫长、可能有点枯燥的竞争过程,一个动态演化的过程,压缩成一幕几秒钟发生的短剧剧情。

我愿意称之为 AI 行业的番茄、AI 行业的红果。它想让这件事变得非常强、非常快速,充满戏剧冲突。

但真实的商业社会里,不需要最领先技术的公司也可以活得很好。现在美国还有一大堆公司,欧洲也有很多公司,连数都还没数完。

所以这个世界就是一个动态的、参差的、分层的世界。它不是一个只有 Early Adopter 活着的地方,我反而还挺充满期待。

只要这个行业的渗透率还足够低,虽然行业结构决定了大部分利润会被大厂吃走,但剩下的公司喝个汤其实也还不错。

甚至因为这个趋势和动量太明确,渗透率太低,你喝的这个汤可能比过去做 SaaS 吃的肉还要多。这是有可能的。

所以我还是比较乐观。所有特别焦虑的人,欢迎来找我聊天,我能把你聊得不焦虑。

曲凯

你之前是从字节出来的,刚才也提到了吃肉和喝汤。

最后一个问题:如果现在回到你从字节出来之前,大概一年前左右,让你重新选、重新过这一年,你会怎么做?你会不会继续留在字节吃肉?

梦琪

当然,你也是别人吃完肉以后分一点给你。

曲凯

哇,你这个问题太 deep 了。

梦琪

其实在我最痛苦的那两个月里,我无数次问过自己:你为什么创业?你要不创业,是不是还挺爽?

我当时那份工作确实挺爽,也是我比较擅长的事情。我不创业,可能活得也不错。

但当时的结论,以及今天回答这个问题,官方版本是:我还是会创业,而且我很 enjoy 创业,我很擅长创业,我就应该干这个事儿。It’s meant to be。

非官方版本是,我也无数次问过自己。说实话,3 月、4 月的时候我不想干了。我觉得做这个破软件没有意义。

3 月份正是产品刚开始做、遇到特别多困难的时候:技术上的问题,To B 也不做了。我看着这个行业陷入无尽的虚无,那是我最痛苦的时候。

那段时间我觉得,干脆把桌子掀了算了。

但我最近热情满满。我觉得我要是做不出来,别人也做不出来;如果这个行业里但凡有一个人能做出来,那一定是我。

曲凯

我觉得这其实是很正常的,不管心理上还是其他方面,都会有 Up and Downs。每个人都是这样。

但底色还是,你就是一个热爱创业的人。

刚才还说到融不融资的问题。我经历过十几年前的创投市场,那时候天使轮是一千万人民币估值,投一百万人民币。

当时跟现在还是很不一样的。我觉得不只是估值的问题,当时大家默认的是,先融一百万人民币,用这 100 万把产品做上线,有了数据验证,再去融下一轮。

跟现在还是挺不一样的。当然市场也不一样。当时产品上线,用户也不用花钱,你就能免费获得用户,就能看 DAU。现在看 ARR 也是不一样。

梦琪

所以我们觉得自己足够幸运,也足够臭不要脸,在这样的周期里拿到了这笔钱。

甚至有时候我会站在更长的时间、更远的距离看我们这件事,做一个宏观判断。

很多人会觉得你得持续融资,因为融资是一个比赛,做产品也是一个比赛,所有事情都在竞争里面。

但我的感受反而是,我一直想找创业里的那个所谓“真正的充分必要条件”。后来发现,融资好不是充分必要条件。

你看新消费那一波,融得最好的可能现在最惨,因为估值回不去,收入也扛不住,投资人和创业者都很痛苦。

团队里有大牛,也不是充分必要条件。有大牛的公司,有时候可能只是挂名;或者大牛落地不够好;或者大牛落地足够好,但他做的赛道不够好。

所以我后来越来越发现,创业这件事其实挺玄学的。我们就应该手上有什么牌,先把什么牌打好。你很难用特别科学的方法去看待创业。

我算是第一次创业,但之前去过一家非常早期的创业公司待过一年,也是一个明星创业者。那时候我最大的感受就是:他融了这么多钱,好像也不能因为融了这么多钱,就比融钱比他少的人发展得更好;有这么多厉害的人,也不一定就比别人怎么样。

我原来希望创业有一个科学的方法论,能找到一些因子、一些变量。但现在觉得你找不到。

你要用心做这件事情,而不是只用脑子。左脑不能用太多。把你的用户当人。

所以我特别不想做效率工具,因为我觉得效率工具关注的是你的问题,它才不管你是谁、你是什么样的社会关系、你有什么样的问题、你今天心情怎么样。

效率工具不关注这些。

我想做一款产品,首先能解决你的问题。因为如果不解决你的问题,我就是一个只提供情绪价值、但不靠谱的下属,没有意义。

同时,我还在乎你是谁,在乎你现在的心情,我把你当人看。

DAU 对我来说不是一个数字,不是一个不断变化的四位数、八位数而已,它背后都是人。每一个人如果你跟他聊得足够多,就能知道他的家庭;我的家庭,也会让这个人在你心里的形象更加立体。

你会更加体恤这个人,跟这个人的 connection 也会更多。

我觉得这是人与人之间、AI 与人之间最珍贵的部分。

曲凯

我们今天播客其实重采了一些之前上过我们播客的人,包括文锋。Albert 今年也来了两次。

我觉得大家有一个很明显的变化,就是都变得更务实了。

梦琪

之前可能比较理想主义,基于理想主义去做一些务虚的东西,包括讲一些概念。

曲凯

现在就是变得更务实了,不搞抽象了。

梦琪

对,我觉得这很好。但同时,一个好的创业者就是在务实的同时保持理想主义,这也挺重要。

我现在很讨厌搞抽象。我觉得那真的是以装逼为主,对解决问题没有帮助。

所以有一些造词的,还有一些讲很虚幻的东西,我都觉得很讨厌。

很多人问我这个产品是什么,我说:“就是 Claude Code 套壳,再提供一点情绪价值。”

曲凯

我觉得造词、理想主义什么的,确实是投资人的风格。这也没错,对吧?投资人擅长这个。

但创业者在此基础上,如果变得跟投资人一模一样,那就完蛋了。

梦琪

对。重要的是创业者同时能落地,这是务实的部分。

好的创业者,就是能把投资人的语言、投资人的逻辑,和自己的理想主义、务实落地结合好,最后才能有一个很好的结果。

所以我非常乐观,我觉得软件行业还大有可为。

梦琪

Watch out, the world's behind you. There's always someone around you who calls. It's nothing at all.

Sunday morning, and I'm falling.

一个 AI 创始人的虚荣心、装,和愚昧之巅|对谈 invoko.ai 创始人梦琪 | BidClub