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潘乱
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知名IT人
播客&公众号:「乱翻书」,科技、商业、历史
潘乱
8天前
@SUKIII @永远怀念过去的高策 录 Today 这期,最让我欣慰的一刻,是高策说:模型越来越强,产品经理的价值反而越来越大。我说你早讲这个啊,不然我都快以为自己没活干了。

他现在最想找的人,也挺能说明问题:懂模型怎么工作,懂 Agent 的架构和执行框架,还得懂一点产品,能把这几件事放在一起设计。Personal Agent 要处理的是一个不断变化的人,光把模型接上、把上下文喂进去,离“懂你、替你办事”还差很远。

这期聊 Today,也聊了不少这中间的难题。

277.从提醒你,到替你办:Today想把Personal AI带到哪一步?

乱翻书

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潘乱
8天前
昨晚去朋友办公室喝茶,临走他突然发现,我们竟然背了同款 Tumi Alpha 双肩包。
唯一的小分歧是:
他的包代表了行业巨擘的体面(¥6500+)
我的包展示了中国制造的奇迹(拼多多不到 ¥200)
这个价格差倍数准确反应了我们银行卡余额的差距。但只要我不挑明,我俩至少在远处看像是同一个阶级。
2012
潘乱
9天前
给我五个付费的 AI 各下了同一条指令,每周一二三四五请为我整理一份 AI Agent 研究更新,重点覆盖 AI Agent 系统、AI 办公、个人 Agent 与端侧 Agent。只筛选本周真正值得读的新论文、研究报告和高质量深度分析,并分别说明核心结论、关键数据或案例、争议点,以及它为什么值得用于科技商业采访、选题或长文。
以后我来给这些个 AI 查作业。
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潘乱
10天前
现在豆包马上要转型抄 muse 做个人 person AI 了,可以阶段性不是负债了! //@Eric哈哈: 很多人不知道豆包隐藏的金矿是用户画像和抖音打通后,让广告更准确,从而提高整体广告库存和收入。
上周在潘乱直播间@rosicky311_明浩 提到资本市场对 AI 提高广告效率的叙事并不买单,当时没有展开。确实大部分叙事都不成立,但只有字节和 Google 的叙事是相对成立,因为只有他俩同时拥有超大 AI chat bot 用户画像+成熟的广告平台,Meta 和腾讯没有前者,Open AI 没有后者,只能在 chat bot 回答后面插广告体验和效率都差点意思。

潘乱: 顺着飞书分拆的新闻 其实大胆一点的话 都可以问 豆包那两亿日活 到底是资产还是负债了?

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潘乱
11天前
五个月前我小弟去苏州,说要手搓AI短剧,我当时以为他就是玩玩。
第一部《安徽小木匠》,成本不到三千块,剧本全让豆包写,他一个人抽卡、剪辑,抖音第一天三千万播放。后来累计播放三亿五,那会儿全家都挺激动。
上周他搞的一个 AI 新剧《光环之下》上线,红果第一天播放就过亿了。
这次家庭群挺平静的,他就给我发了张截图。。
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潘乱
14天前
AI 办公的热闹还没散,下一个更大的战场已经露头:个人 Agent。

它不只替你写邮件、做表格,而是读懂你的关系、日程和偏好,替你订餐厅、约医生、处理账单,甚至替你打电话。Town、Instinct、Grok Bot、Meta Muse,正在把“聊天机器人”推向“你的数字分身”。

这意味着,超级 App、手机厂商、模型公司和创业公司,都要重新争夺一个问题:谁能成为用户真正的第一入口?

明晚跟@SUKIII @郦橙锦妖Vanessa @莫唯书Mark 一起直播聊聊,个人 Agent 真正的产品门槛是什么?美国这几个产品的区别又是什么?中国市场会怎么打这一仗?
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潘乱
16天前
我看 instinct muse 这些个人 agent 产品(townai 除外),就一个感觉,把小红书反过来做一遍,从内容种草到 AI 意图。
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潘乱
22天前
最近观察到Instinct、Town、Grok Bot以及Meta Muse个人助理开始流行,和一些同学也在讨论这些产品,可以认为在 AI 办公之后,新的战场开始了。
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潘乱
1月前
模型那块,给 Chat、Work、视频都单独训练,产品在All in one,模型却越来越垂直,值得专门再做一期

独托邦: 系统且有趣的讨论!感谢@潘乱 @莫唯书Mark @钟十六 (高纯度即友阵容) “大公司做成一个新产品,比去改一个老产品来得更加容易一点。” “只有当这波 AI 的趋势,或者说这波泡沫破灭之后,AI 应用真正的黄金时代才会迎来…… 当这些算力、基建变得极其便宜了之后,应用的价值才能最大化的释放出来。" ① 豆包工作整合的本质:组织先于产品 飞书并入后,Trae、Coze(原面向开发者的「Stone」团队)并入「Flow」,底层模型团队 Seed 重组为预训练 / 强化学习 /post-train for work /post-train for chat 四组。所有产品都是「壳」,真正对应的是底层模型能力。飞书智能伙伴改名「豆包工作伙伴」、知识问答入口合并 —— 组织整合快于产品整合,所以呈现阶段性混乱和仓促感。 ② 为什么 All in one Mark 早在 5–6 月就预判:豆包要收费必须有明确的场景与工作套件。外部变量(Codex 并入 ChatGPT、WorkBuddy 起势)逼字节把飞书 IM 生态 + Coze + Trae 整合成一个工作台,让豆包工作与豆包、飞书「无缝衔接」—— 既接 C 端流量(约 3 亿多月活),也接飞书企业用户。 ③ WorkBuddy 为何跑得快 WorkBuddy 约 1 月底上线(4 人小团队),春节后靠「帮装 Claude」承接极客流量起量;飞书用户偏开发者、Aily 体验差、用户心智上飞书 = 企业 IM、WorkBuddy=AI native agent。规律是:大公司做新产品比改老产品更容易,边缘冒头的项目 + 原生家庭托举往往跑赢重资源强推。 ④ 产品细节:豆包工作是「格子填满、细节待优化」 预装 99 个技能占上下文 3.1%(行业阈值通常 1%–3%,用户再加技能很快触顶被截断且无感知);多 agent 先起架构 agent 再分发、多绕步骤浪费 token;Harness 层缺 tool search 等节约上下文的策略 —— 整体落后 WorkBuddy 约 6 个月。 ⑤ 两条路线:IM 里长 Agent vs 独立 Agent 豆包工作 = 豆包 + 飞书无缝承接;千问办公、WorkBuddy 则与各自 App「没关系」。核心竞争点在企业 IM 里的上下文与数据沉淀。钟经纬认为飞书 / 钉钉是「人 - 人协作旧模式的产物」,但大量中国企业连数字化都没完成(腊肉工厂靠照片 + 微信),agent 可能带来全新的上下文形态。 ⑥ 壁垒判断:只有模型 + 上下文有壁垒,入口没有 chat 入口迁移成本极低;「连接器差距非常大」—— 在 WorkBuddy 里接飞书要建 CLI 应用、审 174 个权限、扫码授权,自家生态才无缝。「只有自己家的才是亲儿子」。 ⑦ 模型路线 豆包工作上线砍掉多模型选择只用自家;WorkBuddy 支持 BYOK;千问办公公有云不支持 BYOK。自家模型利于品牌心智、减少负担、适配自家 Harness;背后是成本逻辑 —— 个人版白嫖自家 token 无妨,企业版付费才支持选模型。 ⑧ 定价与商业化 个人版 68 元 / 月,企业版 198 元 / 月・2000 点(另设额度包),已高于飞书基础席位(约 30 元 / 月)。「WPS 用 30 年证明中国人办公月付二十几块」—— 定价约为心理价位的 10 倍。逻辑是筛选高付费意愿用户(自由职业者 / 重度使用者 / 企业 IT 预算);未来按 token 收费、SaaS 免费送;落地靠 FDE(培训教育→工作流 showcase→驻场改造)。

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