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吾往
388关注392被关注3夸夸
做产品,不做产品经理
一生的课题是:想找到规律
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吾往
4月前
Agent的意思是代理,好的代理的本质是如何解决代理人问题,所有agent都应该学Costco
21
吾往
12天前
😀想到一块去了:m.okjike.com

玉伯: Stripe CEO 有可能是最懂 personal agent 的。 现有的各种商业公司,很多都依赖用户知道的信息不足、用户的注意力和理性不足来赚钱。 比如保险公司的附加销售、4S 店、网络信贷等,这些都是因为用户知道的信息不足,结果多付出了很多成本。用户多付出的成本,变成了公司的利润。 比如各种广告、排行榜、还有 GEO、以及各种 SaaS 和 AI 产品的订阅制等,都利用了用户的注意力和理性不足。用户很容易被第一眼或反复看到的信息影响,很难理性花足量时间去分析思考后再决策。这里面用户多付出了很多成本,比如为公司承担了广告费,比如支付了根本没用的订阅费等。 以上一切,大量存在,但未必合理。personal agent 有可能让商业世界发生巨大变化。 personal agent 最强悍的地方,就是看起来像人,实际上一点都不像人。最不像人的地方,就是 agent 可以获取并处理大量信息、可以长时间专注一件事、可以非常理性做决策。 一句话概括是:personal agent 有机会,站在用户角度,让用户的人性弱点不被商业公司利用。 比如买保险,agent 可以帮你一眼识破条款里的冤枉钱。比如网络购物,agent 可以根据你的喜好,而不是广告排行,去帮你选到最适合你的商品。比如订阅软件,agent 可以在你不用时,自动帮你取消,让大量依赖健身房逻辑的 AI 产品倒闭,等等。 这样,对所有商业公司来说,最重要的是回归到最朴素的商业竞争:把产品做好。 在 personal agent 的世界里,终于有机会,酿酒师可以专心酿酒,公司可以专注于产品创新和产品品质。酒香真不怕巷子深了。 一切看起来很美好。美好之前,有两个关键问题要解决: 1、agent 的信息来源。除了旧世界里已被污染的各种信息,是否有机会有新的信息来源,比如 Stripe 开放真实交易数据供 agent 获取和辅助决策。 2、personal agent 能站在用户这边。用户要信任 agent,敢授权。agent 也要信任用户,能始终站在用户角度、代表用户利益去获取信息和推理决策。这可能是 personal agent 创业公司的机会。 personal agent 的核心不是懂用户,而是能真正站在用户角度去思考决策,能代表用户利益去和世界相处。

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吾往
29天前
解锁muse新场景,定时任务养号
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吾往
1月前
之前发过一条即刻,好的代理的本质是要解决代理人问题,最佳实践就是 costco。人在生活工作中有很多的信息处理,决策,产生交易的事情,目前的情况是不可避免的要依赖平台,但平台就是典型的代理人问题范式,和需求方的利益不一致。如果未来的 Agent真正能够从他的“主人”的利益出发去思考,解决和交易,将会是完全不同的商业世界,不过有一说一,Muse不一定会这么干,他可能只是想做平台2.0,继续把代理人问题延续下去

玉伯: 开心。终于可以开始讨论一点真问题了。 想讨论的问题是:Muse 这类 personal agent 是否有机会日活过亿,并且有良好的商业模式。 反方代表:玉伯 核心观点: 1、邮件日历是高频需求,这个确实没错。类似国内的微信。想不明白的是,通过 Muse 处理邮件日历,带来的新体验,以及需要交出去的隐私等迁移成本,是否这个体验差足够大。大到能产生某种体验单向门:用上了就回不去了。我自己的体感是,用 Town、Muse 等产品处理邮件日历的体验,并没有这么大。热度一过,会发现 Gmail 等产品的体验也不差。 2、购物、电话催单等场景。催单看了一些案例,确实通过 Muse,有了质的飞跃,是单向门。但购物,和用千问买奶茶,不痛不痒。期待看到更多案例。 3、问答、新闻订阅等,这些 ChatGPT 都能干。Muse 在这块的优势究竟是什么。 综合亲身体验、观察及思考,我的观点是:Muse 要做成国民级应用,难。 期待大家继续打我脸。脸这东西,就是用来打的。不用客气。猛猛反驳,提出你的观察和思考。

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吾往
1月前
突然在想,字节的存在是不是让大家非常具象的理解了资本市场的一句名言:

一个公司的股票最终的买家一定是公司自己
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吾往
1月前
发现硅谷叙事里2C 场景下不太爱说agent,共识还是在讲assistant ,讲 Agent更多还是在业内人士交流的访谈里和播客里。
10
吾往
1月前
完全是,用电商方法论来做做出海SAAS非常顺滑

悦悦在生长: 一个可能有点反直觉的判断: AI Agent 软件,正在越来越像电商消费品,而不是传统saas: 电商的供应链是 1688 和工厂,AI 产品的供应链是各种闭源开源模型。同一个品类,产品差距越来越小,vibe coding 又把“开一个品,抄一个品”的周期压到几天,把东西做出来,正在疯狂贬值。当供应链接近透明时,竞争的主战场从“谁能做”转移成了三个东西: 1. 卷成本。 复杂任务用大模型,简单任务用小模型,再加 routing、、fine-tune、蒸馏。所谓“自研模型”,核心是,别人完成一次任务花 1 块钱,你只花 2 毛钱,是把毛利拿回来。这和白牌电商做到一定规模后,就要开始自己开模、控供应链,本质上很像。 2. 卷人群心智。 模型厂商会吃掉通用功能,垂直产品要抢的是人群心智——被记住就是被选择。 Harvey 的价值是让律师做法律工作就能想到它,manus/genspark是做好白领知识人群的调研等工作场景,lovable是快速做原型验证。所以未来AI agent会越来越像消费品:不是参数更好,而是用户觉得“这就是给我做的”/“当xxx,就可以用xxx”的心智。 3. 卷 GTM和传播 AI 时代一个非常残酷的事实: 90 分产品 × 0 distribution = 0, 75 分产品 × 强 distribution ,可能反而更能跑出来。 所以需要不断测试,什么人群、什么场景,什么卖点、什么usercase demo容易理解、什么内容最容易传播,什么onbording,什么moment让用户感到wow。因此落地页/产品营销/前测/gtm/病毒传播等,AI 产品的 distribution,本身正在变成产品的一部分。 所以回头看海外消费品电商的战争,真正留下可以长期复利的是什么?哪些公司可以留下来? 1.品牌心智——像特斯拉/大疆/lululemon等,占据高价值人群心智,定义这个行业就用我; 2.生态——像苹果/拓竹一样,联合硬件软件配件做好体验,同时把工具做成用户和创作者自发传播的生态网络; 3.成本结构——像拼多多/shein一样,把成本结构打穿,别人亏钱但我能赚钱 Feature 会被抄,模型会升级,只有最后沉淀成品牌用户心智,成本优势、数据飞轮,才真正有价值。 所以AI 软件本质比的已经不是做saas,而是在打一场新的消费品战争: 从 Can you build it? 变成 Why you?

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吾往
1月前
UU远程支棱起来啊,现在国内做 grokbot产品最好的生态位,抓住这一波直接起飞
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吾往
2月前
H3 max简直就是产品经理的高考,期待看到好的解法
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