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火爆一時的Manus，不經(jīng)意間在國內(nèi)輿論場上完成了一次AI Agent全民科普，然而在各路投資人踏破 Agent企業(yè)門檻時，植入大眾心智的AI Agent“萬能”印象，與其真實面貌之間仍存在著不小的落差。

日前，圍繞AI Agent發(fā)展現(xiàn)狀與應(yīng)用前景，心智觀察所與Agent初創(chuàng)企業(yè)flowith市場負(fù)責(zé)人郭梓溢（拐子）進(jìn)行了一次深入交流，訪談內(nèi)容整理如下。

除了從業(yè)者對技術(shù)與市場的洞察，訪談中flowith團(tuán)隊的年輕化也令人印象深刻。如果說AI是比擬互聯(lián)網(wǎng)誕生的顛覆性技術(shù)，那么它所將顛覆的，又豈止市場格局。

當(dāng)23歲的馬克·安德森無法忍受NCSA官僚式管理，出走創(chuàng)立網(wǎng)景公司，當(dāng)24歲的埃隆·馬斯克放棄斯坦福讀研機(jī)會，前往網(wǎng)景求職，他們眼中看到的，是當(dāng)時整個硅谷世界尚未真正發(fā)現(xiàn)的風(fēng)景。

【對話/ 觀察者網(wǎng) 心智觀察所】

心智觀察所：從微軟Copilot到今天的Manus，媒體一次次驚呼萬能AI助手“就是它了”，但每一次產(chǎn)品實際落地似乎都和高漲的預(yù)期有不小落差？

郭梓溢：從業(yè)者角度看，我認(rèn)為不管是Copilot、AutoGPT，還是現(xiàn)在很火的Manus，它們都面臨一個共通的核心問題—過度追求通用性。

去年8月當(dāng)我們剛推出Flowith Oracle時，我們同樣曾想主打“通用AI助手”這個方向。但很快我們就發(fā)現(xiàn)了一個行業(yè)真相：過于通用的Agent在垂直場景下很難優(yōu)化，對用戶來說難以解決實際需求并形成使用習(xí)慣。

真正的關(guān)鍵是找到那些Agent能做而基礎(chǔ)模型做不到的任務(wù)。說實話，如果你只是需要一份旅行攻略，或者說做前端開發(fā)，哪怕Agent的演示案例再炫酷，直接問AI可能也能得到80%相似的結(jié)果。這其實并不是Agent的實際意義所在，大模型遲早會做到這些基礎(chǔ)功能。

心智觀察所：公眾對于Agent的想象確實會比較理想化，你覺得目前AI Agent距離這樣理想的狀態(tài)還有多長距離？

郭梓溢：我個人認(rèn)為垂類Agent已經(jīng)足以出現(xiàn)一些殺手級應(yīng)用。

現(xiàn)在對通用Agent的熱情其實是很好的一件事情，就像漏斗一樣，通過匯集用戶的case，我們可以知道對Agent實際應(yīng)用最強(qiáng)的需求在哪里，然后我們可能會去定制化開發(fā)一些現(xiàn)有基礎(chǔ)模型和工具就能做出來的產(chǎn)品。所以說我覺得滿足公眾期待的垂類應(yīng)用應(yīng)該不需要等太久了，今年之內(nèi)肯定會有很多爆發(fā)點，包括我們自己。

心智觀察所：公眾對于Agent討論很多，實際使用過的很少，給我們舉幾個flowith用戶比較不錯的用例吧。

郭梓溢：我覺得比較有意思的像咨詢行業(yè)編寫調(diào)研報告，還有學(xué)科領(lǐng)域的知識總結(jié)，有個00后用戶很有意思——他將自己的考研筆記轉(zhuǎn)化為“學(xué)科知識圖譜”，現(xiàn)在通過Oracle系統(tǒng)，可以針對不同學(xué)校專業(yè)的命題特點自動生成定制化復(fù)習(xí)方案。

另外我自己也會有實踐，比如結(jié)合我自己的知識庫，可以批量輸出有我自己語言風(fēng)格、表達(dá)習(xí)慣的深度內(nèi)容，然后選取最好的一些結(jié)果，就這樣我小紅書成功一個月漲了5000個粉絲

心智觀察所：對于內(nèi)容創(chuàng)作與AI結(jié)合有什么體會？

郭梓溢：人的主體性是很重要的，我們也選擇了不同的架構(gòu)路線—在Flowith中，人不是袖手旁觀的擺設(shè)，而是可以參與到human-in-the-loop的主導(dǎo)者，實時參與到創(chuàng)造過程中。當(dāng)業(yè)界和公眾都對Agent的通用性抱有過高期待時，實際使用產(chǎn)品時就難免發(fā)現(xiàn)理想與現(xiàn)實的差距。

未來Agent的價值不在于替代人類，而在于與人類形成深度融合與互補(bǔ)。這比單純把AI當(dāng)工具要復(fù)雜得多，也有價值得多。

這也是為什么我們認(rèn)為，在AI時代，品味可能是人類最后的壁壘。

心智觀察所：你覺得flowith目前商業(yè)落地最大挑戰(zhàn)是什么？

郭梓溢：最早像我們這樣的創(chuàng)業(yè)者，最頭疼公眾對Agent是什么、能干什么事并不知道，但現(xiàn)在DeepSeek其實為整個行業(yè)解決了用戶普及的問題，就是大家對于AI知道的更多了，對于Agent現(xiàn)在也知道了，那這樣的挑戰(zhàn)其實變相的引刃而解了，我們只需要把真正能解決用戶痛點的產(chǎn)品制造出來就可以了。

心智觀察所：有人對AI Agent有一種看法，就是覺得它只是做基礎(chǔ)模型和工具的整合，本身沒有技術(shù)壁壘，怎么看待這種看法？

郭梓溢：我覺得挺荒謬的。

Agent的本質(zhì)，我個人覺得更像是造車這門藝術(shù)——在第一臺汽車問世之前，內(nèi)燃機(jī)和各種前置技術(shù)確實已經(jīng)存在了，但福特和奔馳這樣的先驅(qū)者仍然需要極強(qiáng)的系統(tǒng)集成能力和深刻的產(chǎn)品定義洞察。這不僅是簡單拼裝零件，而是一個涉及無數(shù)微妙平衡和系統(tǒng)性思考的復(fù)雜過程。

基礎(chǔ)大模型更偏底層，就像發(fā)動機(jī)這樣的核心部件。即便DeepSeek這樣的模型已經(jīng)非常強(qiáng)大，但為什么大家仍然難以在日常工作生活中深度應(yīng)用它？不是因為底層技術(shù)不夠厲害，而是因為真正能與具體場景深度適配的產(chǎn)品形態(tài)還未大規(guī)模出現(xiàn)。

在這個AI飛速進(jìn)化的時代，將基礎(chǔ)能力轉(zhuǎn)化為真正有價值的產(chǎn)品體驗，需要的是對人機(jī)協(xié)作本質(zhì)的深刻理解和對產(chǎn)品細(xì)節(jié)的極致追求。當(dāng)所有人都在用同一個發(fā)動機(jī)時，真正的差異化恰恰體現(xiàn)在你如何構(gòu)建整個系統(tǒng)，以及如何讓這個系統(tǒng)為真實用戶創(chuàng)造價值。

心智觀察所：海內(nèi)外的Agent初創(chuàng)企業(yè)往往會有很多自己創(chuàng)造的技術(shù)概念，甚至同一個術(shù)語所指向的語義也有差異，你怎么看待這個階段性現(xiàn)象？

郭梓溢：我覺得重要的還是最后落地的商業(yè)模式。有些Agent想去做垂直領(lǐng)域最快的跑車，但有一些團(tuán)隊想做通用，適合大眾市場需求，這種Agent開發(fā)就相對更難。但是基礎(chǔ)的技術(shù)框架我覺得肯定會漸漸固定，就那幾種模式，垂類Agent會做很多特定工具的優(yōu)化。