AI Agent正替代半个公司:旧金山咖啡馆的AI资讯解读
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你有没有想过,同一个周六下午,一间咖啡馆的二楼,能同时装下多少种关于AI agent的野心。
上周六,7月11号,我去了旧金山一家叫Corgi Cafe的地方,参加了一场demo day。这场活动本来定在6月20号,后来因为场地和大家时间的原因,改到了这一天。主办人提前在群里说,活动在二楼,大家先在楼下咖啡馆等,她会带人上去。5点demo正式开始,一直到7点,中间还留了开放麦的环节,谁想上去讲两句都可以。
后来我才知道,这家咖啡馆本身就挺有意思。它其实是一家叫Corgi的AI保险公司自己开的,专门给创业公司卖董责险、网络安全险这类保单,两个创始人从YC出来以后,一边做保险牌照,一边在旧金山开了这家全天营业的咖啡馆,就是想让创业者有个地方喝咖啡、聊项目、顺便认识他们。这家公司今年五月才刚拿到新一轮融资,估值冲到十几亿美金,成了旧金山创业圈里挂在嘴边的独角兽故事之一。我坐在楼下等着上楼的时候,突然觉得这个场景挺贴切的,一家靠AI重做保险的公司,开了家咖啡馆,专门用来孵化下一批靠AI重做别的行业的公司。
我到的时候楼下已经站满了人,咖啡馆不大,三百多号人报名,能来的估计有小一半,但已经挤得转不开身。大家手里端着咖啡,聊的全是自己在做什么、融了多少钱、AI agent这个词被安在了哪个新场景里。我本来只是想看看demo,结果坐了整整两个小时,越听越觉得不对劲,不是因为无聊,是因为每一个上台的人讲的其实都是同一件事,只是换了个行业外壳。
他们在做的,说白了都是把某个岗位拆开,做成一个agent。客服、法务、外包、文案、投放、剪辑、产品经理,一个一个被拿出来讲。我坐在下面听了七场,越听越觉得,这可能不是巧合,是这一批创业者不约而同摸到了同一个方向。
客服这件事,以后可能不需要人来写第一条消息
第一个上台的是Plain的Carl。这家公司做的是客服平台,服务对象是像Cursor、Vercel这样的公司,他说他们很早就押注做API first,这个决定让他们今天能长成现在这样。Plain其实是几年前两个做过Deliveroo的人在伦敦创办的,后来才把业务重心搬到旧金山,客户名单里有Sanity、Laravel、Stytch这些工程师圈子里很熟的产品,去年年初还拿了一轮由Battery Ventures领投的大额融资。
他现场演示了一个真实的例子。他的同事Fred在自己公司内部收到一张工单,客户问一个赞助逻辑的问题,是不是每条消息都会触发,有没有例外情况。这种问题很典型,不管新用户还是老用户都可能问到,因为他们看不到代码,只能靠猜。
Carl说他们把这类问题交给一个叫Sidekick的内部AI客服。工单一进来,Sidekick就自己去查,连着Datadog、Linear、GitHub一堆工具,把问题的来龙去脉查清楚。等真正的客服工程师点开这张工单的时候,调查报告已经写好了,连回复草稿都生成在旁边。Fred要做的只是看一眼,直接发送,或者改两个字再发。
我当时觉得有意思的是,这套东西最早根本不是产品,是内部的一个玩具项目,叫Agent Charles,名字来自他们一个工程师,他们还给这个工程师P了张黑客帝国里Neo的照片当头像。上线以后,公司里从市场到销售到工程,人人都在Slack里艾特Charles让它去查东西。后来他们干脆把这套逻辑包成API,让别的公司可以把Sidekick的能力接进自己已有的支持系统里,而不是强迫所有人换一套新工具。
有观众在提问环节问Carl这套东西上线要多久,他说十分钟就能跑起来,真正难的不是接入,是想清楚自己的客服到底该怎么做。他说企业客户和小客户的诉求完全不一样,大客户在专属Slack频道里,你不能让AI替你回话,小客户问的是操作问题,秒回反而比人工调查更好。这句话我听完记了下来,客服从来不是一个技术问题,是一个态度问题,AI只是把这个态度该怎么落地这件事变得更容易执行了。
创业公司也能配一个法务合伙人
下一个上台的创始人自己开玩笑说,没有人真的想操心法务这件事,这正是他们存在的理由。他们做的是Arceus,官网上的说法是找一批持牌律师加AI一起干活,合同审查、谈判、起草,几个小时就能出结果,价格提前定好,还带按时交付的保证。
他打开后台给我们看,首页是各种指标,基本都是围绕合同在转,签了哪些供应商、取消了哪些合约。他说他们的核心逻辑是帮公司提前发现风险,同时把成本降下来。所有文件存在平台里,agent二十四小时盯着,一旦发现有风险的条款会主动提醒。如果你手头有新的法律需求,比如要签一份合同,要招人,直接在请求页面提交,系统会先判断你已有的文件库里有没有现成模板,没有的话再安排人工介入。
他提到传统律所和代理机构最大的问题,是流程不透明,你不知道到底要花多少钱、多久能拿到结果。台下有人问他,那些真正处理案子的律师,你们有没有给他们做内部工具加快速度,还是只是把文件甩给他们让他们自己处理。这个问题问得挺尖锐,不过当时时间已经不多,主持人示意该换下一位上场,这个问题没来得及细说。
但我自己听下来的感觉是,这类公司想做的其实是把法务这个岗位里最耗时间的部分,也就是盯合同、找风险、匹配模板这些重复劳动,交给agent去做,律师本人只处理真正需要判断的部分。这个思路和客服那家其实是一模一样的,只是换了个专业背景。
把一件事扔出去,让人和agent一起抢着帮你做
这一场我印象最深。上台的创始人叫Dylan Zhang,一个人从伦敦飞过来,说自己也是solo founder,知道大家平时有多难。他后来在台下跟人聊天时提到,自己三十二岁,在创业圈摸爬滚打十几年,学的是哲学,不是技术出身,一路靠自己一个人扛下增长、产品、融资各种事。他做的产品叫Pond,融了一轮七百多万美金的种子轮,已经服务了几百家创业公司和四万多名用户。
他的思路很简单粗暴。你在平台上发一个任务,不管是找销售线索,还是做竞品调研,还是写一条社交媒体的帖子,平台上的人、agent、以后可能还有机器人,会一起抢着帮你做,做完你挑一个满意的,给谁付钱谁。
他举了两个例子,我记得很清楚。第一个是找销售线索,他说市面上有个工具专门干这个,收费不便宜,他听说过有人为了跑线索一口气付了十万美金。但在Pond上,你把需求发出去,不同的agent会各自跑一遍,你挑效果最好的那份付钱,价格是自己竞争出来的,不是平台定的。第二个例子更有意思,他说假如你想拿下一个大客户,证明自己的服务好用,你可以让社区里的人帮你去调研你的竞品,查出对方的转化数据,拿这个当筹码去谈。
他讲完产品,最后留了一句话给大家,说不管做什么,创业也好,生活也好,千万别放弃。这句话他讲得挺认真,底下不少人鼓掌。我当时在想,这家公司其实是把外包这件事彻底agent化了,你不需要关心背后是谁在做,人还是AI,你只关心结果好不好、要花多少钱。这种模糊人和agent边界的产品,可能才是最激进的那一种。
连LinkedIn文案,agent都有自己的意见了
Valeria上台先问了几个问题,谁每周发LinkedIn,谁每天发。举手的人不少。她做的Virio专门帮公司在LinkedIn上做内容,已经做了一年多,正式对外只有七个月,团队现在也就十几个人,但每个月新增的合同额已经能到七位数,而且他们内部连一个传统意义上的市场部都没有。
她说他们发现内容其实分两种,一种是为了涨粉、做品牌声量,一种是为了直接带来客户线索,两种打法完全不同。他们的agent会去看LinkedIn的互动数据,结合日历、通话记录、CRM里的信息,判断你这个人平时讲话的调性,再判断你的受众更吃哪一种内容。每天给你产出三条内容,自动同步你参加过的活动、聊过的话题。
现场放了一段录屏演示,让我意外的是,这个agent不是有求必应型的。有人让它把标题写得更软一点,它会先按你说的改一版,但同时用数据告诉你这样改了以后互动可能会掉多少。还有人想在帖子里加一条自己产品演示页的链接,agent直接拒绝,说这是一条建立信任的帖子,加链接会毁掉这条帖子该有的效果,并且把背后的数据依据也列出来。你当然可以坚持己见,但它至少让你带着数据做决定,而不是拍脑袋。
她自己举了个例子,说她五个月前刚搬来旧金山,之前完全没在这座城市生活过的痕迹,现在她本月超过四十万次的曝光里,有百分之三十五来自旧金山用户。她说这就是靠agent一步步把她的内容策略往这个方向调出来的。我听到这儿觉得挺触动,这已经不是一个写文案的工具了,更像是一个有判断、敢反驳你的合伙人。
广告开始读懂你在AI对话里说的每一句话
再往后是Imprezia,创始人上来先讲了个大家都懂的痛点。你做一个AI产品,用户涨得很快,但服务器成本也跟着涨,免费转付费的转化率一般不到百分之三,直接放个支付按钮收费,大部分用户直接跑了。加传统广告位,又和产品体验格格不入。
他们管自己叫AI世界的意图交易所,做法是从用户在AI对话里表达的意图入手。你在用AI帮你规划东京旅行,聊到一半,答案下面顺带出现一个相关的酒店广告,他们举的例子是一家华盛顿的酒店。你问AI旧金山哪个片区适合住,回答旁边也会自然带出一个相关的商家信息。他强调这个广告不会影响AI给出的正常回答内容,只是在你本来就在寻找答案的那一刻,顺手放对地方,整个匹配过程压缩在不到一百毫秒里完成。
接入方式他们做得很轻,注册账号,拿到身份信息,两行代码把SDK接进去,当天就能开始有收入。他们也给开发者留了控制权,能选择要不要放博彩、烟酒这类广告,能控制出现频率,不想为了赚钱牺牲掉早期获客的体验。他说现在他们的合作伙伴加起来已经覆盖了八百万用户,头部的合作方一天能挣到几千美金。
我听完这场,想到的是AI聊天正在变成新的搜索入口,搜索能挣钱靠的是广告和意图匹配,AI聊天迟早也会走上同一条路,只是这次广告要更懂得藏在什么地方才不惹人烦。
一条没配乐的视频,agent替它选好了情绪
这场demo轻松不少,现场放视频的时候大家都笑了。团队做的是Solino,一个给视频自动配乐配音效的AI平台。创始人先放了一条没有任何音乐的短视频,画面挺日常,但没声音,看着确实有点干。加上生成的配乐再放一遍,气氛完全不一样,音乐踩着画面的节奏,情绪一下就出来了。
他解释说他们不是拿别人的音乐库直接套,是自己训练模型直接读视频本身,理解画面的节奏和情绪走向,反过来生成一段贴合的原创配乐,几十秒就能出一版,而且拿到了一家唱片公司的授权,做到商用可以直接上线,不用担心版权问题。现场还放了另一条用户自己上传的老视频,他们给它重新配了一版音效,音量处理得比较克制,没有喧宾夺主。
坐在下面看这场demo,我脑子里想的是,前面几家公司做的agent处理的都是文字和决策,轮到Solino,agent开始处理的是情绪和节奏这种更感性的东西。这大概也说明agent这件事已经不只是效率工具了,它也在往创意这个方向渗透。
项目管理里最烦的那部分,agent已经替你做完了
活动最后一场,是Amy Li讲Janet AI,做的是给团队用的AI产品经理助手。他们内部把这个agent叫JanetClaw,她现场演示了一个场景,团队在多个渠道里聊天,Slack、邮件、GitHub、iMessage都有,以前遇到一个bug得靠人手动去建工单、整理背景。JanetClaw会一直在这些渠道里听着,判断一段对话是不是需要建工单,自动把工单建好,连上下文都整理进去,遇到能直接动手的简单任务,它甚至会自己写好代码提交一个PR,等人来review。
她当场演示了一个真实的对话,客户在反馈一个问题,工单已经建好了,点开一看,客户说的原话都被自动摘录进了备注栏。她还提到有个叫brainstorm的功能,几个同事在讨论要不要把一个新版本的接口全局上线,讨论到一半,系统已经根据聊天内容生成了两条工单建议,一条是关于全局部署的,另一条是把讨论内容追加到已有工单的描述里。她说不管是Slack消息还是邮件,只要是团队内部产生的沟通,都会被记录下来,变成公司的一份准确的记忆。
最后她讲了一个我觉得挺聪明的设计,叫signals页面。她说创始人真正在意的从来不是某一张工单的状态,而是公司整体在往哪个目标推进。系统会把散落的工单自动归类成不同的目标,点进每个目标能看到底下挂着哪些具体工单在跑,而且他们的收费方式也很agent化,按实际用量付费,没有固定月费。
听完这场我在想,前面几家公司agent替代的都是执行层的重复劳动,到了Janet AI这里,agent开始替你做管理这件事本身最耗神的部分,不是干活,是记住和归类别人干了什么活。
走出咖啡馆的时候,我在想的一件事
七点多demo结束,楼下还有人围着几个创始人聊,想加联系方式,想约后续。我没有立刻走,站在楼梯口回想了一下这两个小时看到的东西。
客服、法务、外包、文案、投放、剪辑、产品管理,七个完全不搭界的行业,却在用几乎同一套逻辑做产品。先让agent替你干重复的、耗时间的那部分工作,人只做最后需要判断的那一下。这不是巧合,是这批创业者不约而同摸到了同一条路。
我原来以为AI agent是某个特定赛道的机会,比如写代码或者做客服。这场demo day让我改了想法,它更像是一层正在长出来的基础设施,长在每一个原本靠人力堆起来的岗位下面。谁先把这层基础设施铺好,谁就能把原本要招十个人的团队,变成两三个人加一堆agent。
连我坐着的这家咖啡馆都是这个逻辑的产物,一家靠agent重做保险的公司,反过来用一间实体咖啡馆把整个创业社区聚拢起来。这大概也是为什么一个周六下午,一家不大的咖啡馆,能挤进三百多号人。大家都嗅到了同一件事正在发生,只是每个人挑了不同的行业切进去。
文章来自于微信公众号 “深思圈”,作者 “深思圈”
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