Scale Agentic RL下半场：马卡龙创始人谈AI产品的Taste与未来

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从“逃避现实”到“改变现实”的创业哲学

陈锴杰的创业历程，本身就是一部微缩的AI应用进化史。从杜克大学实验室研究自动驾驶算法，到大二休学创立家庭智能系统公司，再到利用GPT-2/3探索开放世界游戏，他的每一次尝试都踩在技术与应用的边界上。

但他坦言，早期的尝试更多是一种“逃避现实”——无论是沉浸在虚拟的游戏剧情中，还是在尚未成熟的技术里寻找避风港。直到ChatGPT横空出世，那个“能够被真正释放的时代窗口”终于打开。这一次，他带着Macaron（马卡龙）回归，目标不再是造梦，而是“改变现实”。

这种转变映射了当前 AI 创业的一个重要趋势：从单纯的娱乐、内容生成，转向深度介入用户真实生活的Personal Agent（个人智能体）。真正的价值不在于AI能写出多么优美的小说，而在于它能否像一个真正的生活管家，帮你规划行程、管理健康、甚至疏导情绪。

Scale Agentic RL：开启模型智能的下半场

技术圈目前有一个普遍共识：预训练（Pre-train）带来的边际效益正在递减。陈锴杰在对话中敏锐地指出，硅谷当下的最大共识是——Scale Agentic RL 是模型智能提升的核心路径。

简单来说，过去我们通过“喂”给模型海量数据让它学会知识，这叫预训练。而现在，我们需要通过强化学习（RL），让模型像人一样在环境中不断试错、反馈、优化，从而具备更强的逻辑推理和任务执行能力。

Macaron团队通过多种算法组合，成功将1万亿参数级模型的强化学习训练成本压缩到了原来的十分之一。这意味着，拥有高智商AI不再是巨头的专利，创业公司也能通过高效的技术路径，打造出具备“思考能力”的智能体。这种技术突破是Macaron能够处理复杂生活任务、实现从小应用创建到自动调用的底气所在。对于关注 大模型 技术演进的开发者而言，这是一个极其重要的信号：单纯堆算力的时代结束了，拼算法效率和Agent能力的时代已经到来。

产品Taste：Dynamic, Vibrant, Proactive

如果说技术是骨架，那么产品的“Taste”（品味）就是灵魂。陈锴杰反复强调，他不希望Macaron只是一个冷冰冰的工具，而是一个拥有“Dynamic（动态）、Vibrant（有生命力）、Proactive（主动）”特质的存在。

Dynamic（动态）：超越单一的文本交互。未来的AI交互不应局限于对话框里的文字，它应该是动态的——直接生成To-do列表、展示可视化图表、调用地图卡片，甚至在对话流中直接构建一个小应用。

Vibrant（有生命力）：告别机械感。马卡龙选用红、粉、橘色调，旨在传递一种温暖、鲜活的感觉。它有记忆，能感知你的喜好，这种生命力让用户不再把它视为简单的 Chatbot，而是一个可以倾诉的朋友。

Proactive（主动）：重塑服务逻辑。传统的工具是“人叫一下，动一下”，而真正的Agent应该像贴心的闺蜜或助理，在理解你的上下文后，主动提供建议、关心你的状态。

这种对产品Taste的极致追求，正是目前许多 AI变现 项目所缺失的。很多产品赢在了技术指标上，却输在了用户体验和情感连接上。

重新定义“小应用”：让AI长出记忆

Macaron最独特的功能在于“让用户一句话生成小应用”。这听起来像是一个无代码开发平台，但其内核却大不相同。在Macaron里，这些小应用（无论是健身打卡、旅行计划还是心情日记）不是孤立的App，而是AI记忆的一部分。

陈锴杰提出了一个深刻的洞察：“生活是连起来的”。在传统的App Store模式下，你的饮食记录在A应用，运动数据在B应用，两者互不相通。但在Macaron里，AI拥有全局视野，它知道你今天心情不好可能是因为吃得太少，或者运动过度。

这种“连通性”和“记忆力”，让AI越用越强。未来，用户甚至不需要知道什么是“创建应用”，AI会自动根据对话内容调用、复制或生成相应的功能模块。这种从“通过创建交付价值”向“通过使用交付价值”的转变，或许正是下一代 AGI 产品形态的雏形。

结语：AI与人的新型亲密关系

当我们在讨论 人工智能 时，往往容易陷入技术至上的陷阱。但陈锴杰和他的马卡龙提醒我们，AI的终极目标是服务于人。一个好的AI产品，不应仅仅是效率工具，更应该是理解你、支持你、甚至治愈你的伙伴。

在这个 AI资讯 爆炸的时代，我们见证了无数新工具的诞生。但真正能留存下来的，一定是那些既有硬核技术支撑（如Scale Agentic RL），又拥有独特产品品味，能够真正走进用户内心、解决现实问题的产品。马卡龙的故事，才刚刚开始。

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