PayPal黑幫成員下場重新創業：融資 2000 萬美元，要用 AI Agent 干掉 Slack

你有沒有想過，團隊協作這件事可能要徹底變了？我們正在從使用各種獨立的 AI 工具，轉向將 AI agent 視為團隊成員的全新協作方式。這不是什么小修小補，而是一場徹底的范式轉變。想想看，那些我們習以為常的工作方式——在 Slack 頻道里被無盡的消息淹沒、不斷切換各種工具、花大量時間尋找信息——這些都在因為 AI agent 驅動的協作平臺而被重新定義。

David Sacks 最近帶著他的新產品 Glue 正式走向市場，并剛剛完成了 2000 萬美元的 A 輪融資。這個名字你可能很熟悉，他是 PayPal 黑幫成員之一，也是 Yammer 的創始人，更是 All-In 播客的聯合主持人。但讓我更感興趣的是，他為什么要在已經是超級成功的風險投資家和播客主持人的情況下，再次投身到產品創業的辛苦工作中？答案很簡單：他看到了一個巨大的機會，一個用 AI agent 徹底改變團隊協作方式的機會。當我深入了解 Glue 之后，我發現這不僅僅是又一個聊天工具，而是對整個企業協作軟件市場的一次革命性挑戰。

為什么我們需要重新思考團隊協作

我自己每天都在用 Slack，相信很多人也是。但說實話，Slack 帶來的痛苦和便利一樣多。我加入了大概五十個頻道，每天有數百條消息涌入，其中真正與我相關的可能只有百分之十。剩下的都是噪音，但我又不敢不看，因為怕錯過重要信息。這種"頻道疲勞"幾乎是所有 Slack 用戶的共同痛點。你被加入一個頻道，是因為其中某一個討論串需要你參與，但從此以后，這個頻道里所有的討論——包括那些與你完全無關的——都會涌入你的視野。隨著時間推移，你的側邊欄堆滿了頻道，每個頻道上都掛著未讀消息的數字。

David Sacks 在采訪中提到，這個問題他在十幾年前做 Yammer 的時候就意識到了。當時他們創造了基于信息流的企業社交網絡，后來這個范式演變成了基于頻道的聊天，也就是 Slack 和 Teams 所代表的模式。但他一直覺得這種模式存在根本性缺陷，只是當時沒有機會去實現他心中更好的解決方案。2012 年 Yammer 被微軟收購后，他又花了多年時間做投資、做播客，但這個"未竟的事業"一直在他心里。直到現在，AI 技術的突破讓他看到了實現理想協作平臺的可能性。

Evan Owen 是 Glue 的另一位聯合創始人兼 CEO，他之前是 Zinc 的工程負責人，那也是一家做企業通訊的公司，后來被 ServiceMax 收購。他和 Sacks 有著相似的經歷和frustration，都覺得現有的團隊協作工具還遠遠不夠好。當 Evan 作為駐場創業者加入 Craft Ventures 時，他和 Sacks 一拍即合，開始秘密打造 Glue。這一做就是兩年多，直到產品足夠成熟才正式對外發布。

我認為他們選擇的時機非常關鍵。如果是五年前做這件事，AI 技術還不夠成熟，無法真正改變協作體驗。但現在大語言模型已經足夠強大，可以理解復雜的上下文、執行各種任務、連接無數應用。這為重新設計團隊協作工具創造了完美的條件。更重要的是，用戶的期望也變了。在 ChatGPT 出現之后，人們已經習慣了用自然語言與 AI 交流，他們開始質疑：為什么在工作中還要忍受那些笨拙、復雜的界面？為什么不能直接告訴軟件我想做什么，讓它幫我完成？

Glue 到底解決了什么問題

Glue 的核心創新在于把"線程"而不是"頻道"作為協作的基本單位。這聽起來是個小改動，但實際上改變了一切。在 Slack 中，如果你要討論一個具體的工作項目，比如開發一個邀請鏈接功能，你可能會在產品頻道里開一個討論串。但如果設計師也需要參與這個討論，你就得把所有設計師都加入產品頻道，這樣他們才能看到這個討論串。問題是，從此以后，這些設計師就會看到產品頻道里所有的討論，即使其中 90% 與他們無關。

Glue 的做法是把線程從頻道中"解放"出來。每個線程都是一個獨立的對話單元，有自己的名字，你可以把它發送給多個群組或個人。比如"邀請鏈接功能"這個線程，你可以同時發給產品團隊和設計團隊，只有這兩個團隊能看到這個特定的討論，而不需要把設計師加入整個產品頻道。這樣一來，每個人的收件箱里只會出現與自己真正相關的線程，噪音大幅減少。當一個線程的討論結束后，你可以像在 Gmail 里歸檔郵件一樣歸檔它，它就不會再占據你的注意力。

我試用了 Glue 之后，發現這種設計真的很優雅。你有一個統一的收件箱，里面包含了所有你參與的線程、新的群聊和私信。你不需要在幾十個頻道之間跳來跳去查看是否有新消息。如果你想發現組織里正在發生什么，可以瀏覽信息流，那里匯集了所有公開討論，有點像當年 Yammer 的設計。但關鍵是，瀏覽信息流是可選的，你可以在有空的時候去看看，獲取公司的脈動，而不是被迫處理大量無關信息。

這種設計的好處在產品演示中非常明顯。Evan 展示了他們如何用線程來組織工作，每個線程都有清晰的主題和參與者。當需要跨團隊協作時，不需要建立新的頻道或者把人拉進現有頻道，只需要把線程發給相關的人或群組就行了。這大大降低了協作的摩擦成本，也讓每個人可以專注于真正重要的對話。而且 Glue 有一個很聰明的功能，就是 AI 會自動為線程生成名稱，這讓后續的引用和搜索變得非常方便。

AI Agent 才是真正的殺手锏

但如果 Glue 只是改進了線程模型，那它充其量只是一個更好用的 Slack 替代品。真正讓 Glue 與眾不同的是它深度集成的 AI agent 能力。我認為這才是這個產品最激動人心的部分，因為它展示了 AI agent 如何從根本上改變我們的工作方式。

在 Glue 中，AI 不是一個獨立的工具，而是團隊的一員。它生活在你的對話環境中，了解團隊的所有討論，可以訪問你連接的各種應用和數據源。這意味著它擁有完整的上下文，可以給出真正有用的答案。比如你可以直接問："我們的設計師 Jason 最近在做什么？"AI 會搜索相關的對話記錄，然后告訴你 Jason 正在處理新用戶體驗、界面審計和邀請鏈接功能，并且引用具體的討論串作為信息來源。

這對管理者來說簡直是神器。在遠程工作或分布式團隊中，管理者最大的挑戰就是了解每個人在做什么、進展如何。傳統做法是開各種站會、寫各種報告，耗時又低效。但在 Glue 中，你只需要問 AI 一句話，就能獲得基于實際工作對話的即時答案。而且因為 AI 引用了信息來源，你可以點進去查看原始對話，了解更多細節。

更厲害的是，你可以問 AI："公司里誰最懂 iOS 開發？"AI 會分析所有的對話歷史，找出在相關討論中最活躍、最有貢獻的人，并引用具體的討論作為依據。這比那些昂貴的企業知識管理系統強多了，因為后者需要人工填寫個人檔案，而這些檔案很快就過時了。Glue 的方法是基于人們實際的工作對話，所以永遠是最新的、最準確的。

Sacks 在采訪中提到了一個很重要的觀點：把 AI 聊天和人類聊天分開是沒有意義的。如果員工要去 ChatGPT 問 AI 問題，然后又回到 Slack 跟同事討論，這種割裂的體驗很糟糕。AI 應該就在你工作的地方，了解你正在進行的對話，可以隨時插入提供幫助。這就是為什么他們把產品叫做 Glue（膠水），因為它把人類、應用和 AI 粘合在一起。

目前 Glue 支持多種 AI 模型，包括 GPT-4、Claude、Gemini 以及開源模型。你可以選擇默認使用哪個模型，也可以讓 Glue 根據問題類型自動選擇最合適的模型。這種靈活性很重要，因為 AI 模型迭代很快，不同模型各有優勢。Glue 的策略是不綁定任何一個模型提供商，而是讓用戶受益于整個行業的進步。

MCP 協議帶來的無限可能

Glue 最近宣布完成 2000 萬美元 A 輪融資，由 Abstract Ventures 領投，Chapter One、Goldcrest Capital 和孵化公司的 Craft Ventures 參投。這輪融資的一個重要背景是 Glue 對 Model Context Protocol（MCP）的深度支持。MCP 是 Anthropic 推出的一個開放協議，允許 AI 系統訪問和操作成千上萬個應用中的數據和功能。

Glue 已經構建了最大的應用內 MCP 目錄，提供 35 個可以一鍵安裝的應用，并支持通過自定義 MCP 服務器連接數千個其他應用。這意味著團隊可以輕松集成他們的內部工具和工作流，讓 AI 可以跨應用執行操作。比如你可以連接 Linear、Notion、Sentry、Vercel、Zapier 等工具，然后在 Glue 中用自然語言指揮 AI 去這些應用里獲取信息或執行操作，而不需要離開聊天環境。

Evan Owen 在融資聲明中說："MCP 是個游戲規則改變者。我們從一開始就把 Glue 設計成 AI 原生平臺，現在有了 MCP，我們可以提供人類和 agent 的終極協作空間。MCP 讓 Glue 的能力呈指數級增長。未來是 agentic 的。"我認為他說得沒錯。MCP 協議的出現解決了一個關鍵問題：如何讓 AI 安全、標準化地訪問各種應用的數據和功能。

在 MCP 之前，如果你想讓 AI 訪問某個應用，你需要專門為那個應用開發集成接口，這個過程繁瑣且不可擴展。但 MCP 提供了一個標準協議，任何支持 MCP 的應用都可以輕松接入 AI 系統。這就像當年 USB 接口的出現，統一了設備連接標準，大大降低了集成成本。

對 Glue 來說，MCP 的意義在于它可以快速擴展 AI 的能力范圍。當用戶說"幫我在 Linear 里創建一個 bug 報告"或"從 Notion 里找出上季度的產品路線圖"時，Glue AI 可以自動選擇正確的應用和操作來完成任務。這種跨應用的工作流自動化，才是 AI agent 真正強大的地方。

Abstract Ventures 的合伙人 Ramtin Naimi 評論說："協作軟件一直保持靜態，而 AI 卻在快速發展。Glue 代表了未來：一個 agent 和人類可以并肩工作、在正確上下文中產生真實影響的平臺。"這個評價很準確地抓住了 Glue 的核心價值主張。不是用 AI 替代人類，而是讓 AI 成為團隊的一員，在人類需要的時候提供智能幫助。

從 Promptful 到 Promptless 的演進

在采訪中，Sacks 提出了一個很有意思的概念：從"promptful"到"promptless"的演進。現在的 AI 需要人類主動提問才會回答，但未來 AI 應該足夠智能，可以在合適的時機主動插入對話提供幫助，就像一個真正的虛擬隊友。

我認為這個愿景非常激動人心。想象一下，你和同事在討論一個技術問題，AI 注意到這個問題之前有人解決過，于是主動提供相關的討論串或文檔鏈接。或者當你在規劃一個項目時，AI 發現有個關鍵的利益相關者沒有被包括在對話中，于是提醒你可能需要拉上某某人。

當然，要實現這一點需要克服幾個挑戰。首先是速度和成本。如果 AI 要主動參與對話，就需要實時分析每一條消息，判斷是否需要插入。這在計算成本上可能很高。其次是質量控制。AI 必須足夠聰明，知道什么時候該說話、什么時候該保持安靜。如果它頻繁地插入無關緊要的建議，很快就會變成討厭的存在而被關閉。

但 Sacks 認為這些問題很快就能解決。AI 模型的推理速度越來越快，成本越來越低，質量也在持續提升。Glue 已經在朝這個方向努力，他們允許每個群組設定自己的 AI 指令，告訴 AI 如何與該群組互動。這樣不同的團隊可以根據自己的需求定制 AI 的行為模式。

我特別贊同 Sacks 說的另一點：這也是為什么 AI 的家應該在企業聊天應用中，而不是像 ChatGPT 那樣的獨立服務。因為只有在聊天環境中，AI 才有足夠的上下文來主動參與對話并提供價值。如果 AI 和你的工作對話是分離的，它就無法理解你們在討論什么，也就無法在恰當的時機提供幫助。

產品打磨與市場策略

Glue 團隊在產品打磨上花了很多心思。他們沒有急于推出一個粗糙的 MVP，而是花了兩年多時間秘密開發，直到產品足夠成熟才正式發布。Sacks 解釋說，這是因為他們面對的競爭對手不是什么小公司，而是 Slack 和 Microsoft Teams 這樣的成熟產品。用戶對團隊協作工具的期望很高，如果你推出一個半成品，很難獲得第二次機會。

我覺得這個決策很明智。像 Superhuman 那樣的產品可以用等待名單和精心打磨的體驗來建立口碑，但前提是產品本身足夠好。如果 Glue 推出時還有很多 bug 或者缺少關鍵功能，用戶會立刻回到 Slack，因為遷移聊天工具的成本太高了。所以他們選擇了精益求精的路線，確保第一印象就是正面的。

在上市策略上，Glue 也采用了 Superhuman 風格的白手套式入駐。用戶需要先加入等待名單，然后團隊會安排一對一的入駐電話，幫助用戶設置好產品、導入數據、連接應用。這種做法雖然不可擴展，但在早期階段非常有價值。它確保每個用戶都能獲得最佳體驗，同時團隊可以從每次入駐中學習，不斷優化產品和流程。

Evan 提到，他們從每次演示中都能學到新東西，然后立即應用到下一次演示中。這種快速迭代讓產品體驗不斷改進。而且對于像 Glue 這樣的產品，單個用戶加入是沒有價值的，你需要把團隊帶進來、連接數據源，才能真正體驗到產品的威力。入駐電話正是為了確保用戶跨過這個激活門檻。

到發布時，他們的等待名單已經積累了約 6000 人。這個數字證明了市場對 Slack 替代品的需求。很多人對現有工具感到不滿，他們渴望更好的解決方案。Glue 的挑戰是如何快速擴展，同時保持產品質量和用戶體驗。

在定價策略上，Glue 選擇了略低于 Slack 的價格點：每用戶每月 7 美元，并提供慷慨的免費試用期。這個定價很聰明，足夠有競爭力，但又不會讓人覺得是廉價產品。對于企業客戶，會有單獨的定價方案。重要的是，AI 功能是包含在基礎價格中的，不需要像 Slack 那樣升級到昂貴的企業版才能使用 AI 功能。

Glue 也提供了 Slack 導入功能，可以導入歷史對話記錄和頻道成員關系。這大大降低了遷移成本。用戶不需要從零開始，可以保留重要的歷史上下文。這對于已經在 Slack 上積累了多年數據的公司來說非常關鍵。導入的歷史數據也會被 AI 索引，所以你可以立即開始問問題，獲得基于歷史對話的答案。

遠程辦公與團隊文化的思考

采訪中有個有趣的話題是關于遠程辦公和團隊文化。Evan 提到他們團隊只有 8 個全職員工就構建出了如此完善的產品，這在 14 年前是不可想象的。技術進步、開發工具的改進、以及現在 AI 編程助手的出現，都讓小團隊可以做出過去需要幾十人才能做出的產品。

但關于辦公模式，Sacks 和 Evan 都認為面對面協作仍然有不可替代的價值。Sacks 說他以前做公司時喜歡"走動式管理"，隨便碰到一個工程師就問他在做什么，經常能發現問題——有人在做一些不重要的工作，或者走錯了方向。這種隨機的交流在遠程環境下很難復制。辦公室里的偶遇、水cooler旁的閑聊、產品和銷售坐在一起時的相互傾聽，這些都能創造價值。

我自己也深有體會。遠程工作確實帶來了靈活性，可以雇傭任何地方的人才，但它也失去了一些東西。特別是對于初級員工，缺少面對面的學徒式學習機會，他們很難快速成長。在辦公室里，新員工可以shadow經驗豐富的同事，觀察他們如何工作、如何思考、如何處理問題。這種隱性知識的傳遞在遠程環境下非常困難。

Sacks 的觀點是，不必非此即彼。可以有一個主要辦公室，然后在其他地區設立小的hub，讓團隊成員可以聚在一起。對于特別優秀的人才，如果他們只愿意遠程工作，也可以做例外處理。但完全原子化的模式——100個人分散在100個地方——是很難管理的，特別是隨著公司規模擴大。

這個討論讓我想到，也許遠程工作應該被看作是給員工的一種福利，而不是假裝它對公司更好。它確實可以幫助你雇到更高級的人才，因為有經驗的員工更看重靈活性。但對公司來說，特別是對需要快速學習和密切協作的初創公司，辦公室仍然有明顯的優勢。

數據隱私與模型選擇

在隱私和數據使用方面，Glue 的立場非常明確：他們不會用客戶的公司數據來訓練模型。這與最近 Slack 引發的爭議形成鮮明對比。Slack 曾被曝光會使用用戶數據訓練模型，用戶需要主動聯系 Salesforce 來選擇退出，這引起了很多抱怨。

Sacks 解釋說，Glue 根本不做模型訓練。他們使用的是 OpenAI、Anthropic 等公司提供的基礎模型，這些公司正在投入數十億美元構建基礎設施來訓練更好、更快、更便宜的模型。Glue 沒有必要也沒有能力與這些巨頭競爭。他們的價值在于把這些強大的模型很好地集成到團隊協作場景中，提供正確的上下文和工具連接。

這個策略我非常認同。在 AI 時代，不是每個公司都需要訓練自己的模型。就像不是每個公司都需要建自己的數據中心、鋪自己的光纖一樣。關鍵是利用好現有的基礎設施，在其上構建差異化的價值。Glue 的差異化在于它理解團隊協作的場景，知道如何讓 AI 在這個場景中發揮最大作用。

而且因為 Glue 支持多種模型，用戶可以選擇他們信任的模型提供商。如果擔心某個提供商的隱私政策，可以用自己的 API key 接入其他模型。這種靈活性讓企業可以根據自己的需求和政策做出選擇，而不是被綁定在某一個技術棧上。

Glue 強調數據屬于用戶而非平臺，這是一個重要的原則。在一個數據就是競爭優勢的時代，讓用戶保有對自己數據的控制權，是建立信任的基礎。這也是為什么 Glue 可以提供導出功能，讓用戶隨時可以帶著自己的數據離開。

我對未來的一些思考

看完 Glue 的產品和愿景，我對企業協作軟件的未來有了一些新的思考。我認為我們正在進入一個 agentic 時代，AI 不再只是工具，而是工作環境的一部分，是團隊的虛擬成員。這種轉變會深刻改變我們的工作方式。

首先，軟件界面會變得越來越不重要。當你可以用自然語言表達意圖，讓 AI 去執行具體操作時，你不再需要記住按鈕在哪里、菜單怎么點。這意味著軟件的學習曲線會大幅降低，新員工可以更快上手。同時，軟件功能的可發現性會提高，那些深藏在復雜界面下的強大功能，現在可以通過簡單的問句來觸達。

其次，工作流程會變得更加流暢。過去我們需要在多個應用之間切換，復制粘貼數據，手動執行各種操作。未來這些都可以通過 AI agent 自動完成。你只需要描述想要的結果，AI 會協調多個應用來實現這個結果。這會大幅提升生產力，讓人們可以專注于創造性工作而非機械操作。

第三，組織知識的管理會變得更加動態和有效。傳統的知識庫需要人工維護，很快就會過時。但基于對話歷史的 AI 知識系統可以自動保持更新，始終反映最新的狀態。而且它不是被動等待查詢，而是可以主動在需要的時候提供相關信息。

當然，這種轉變也帶來一些挑戰。AI 的可靠性和準確性仍然需要提升，特別是在關鍵業務場景中。我們需要建立更好的人機協作模式，讓 AI 在能做好的地方自主工作,在不確定的地方尋求人類確認。隱私和安全也是重要考慮，特別是當 AI 可以訪問和操作各種敏感數據時。

對 Glue 來說，他們選擇了一個競爭激烈但潛力巨大的市場。Slack 和 Teams 有強大的網絡效應和既有用戶基礎，要撼動他們不容易。但正如歷史反復證明的，當技術范式發生根本性轉變時，現有巨頭往往會被新玩家超越。就像 Slack 當年超越 email 和 IRC 一樣，也許 Glue 這樣的 AI 原生協作平臺會定義下一個時代。

最讓我興奮的是，Glue 展示了 AI agent 如何真正融入我們的工作流程，而不是作為一個獨立的工具。這種深度集成才是 AI 價值最大化的方式。隨著 MCP 這樣的開放協議的普及，AI agent 連接和操作各種應用的能力會越來越強，我們將看到一個真正的 agentic 工作環境的出現。

Sacks 和 Evan 帶著十幾年的行業經驗和對團隊協作本質的深刻理解回到這個領域，不是為了做一個更好看的 Slack，而是為了重新定義協作本身。他們的愿景不是漸進式改進，而是范式轉變。從他們對產品的打磨、對用戶體驗的重視、對 AI 技術的深度應用來看，他們是認真的。

我會持續關注 Glue 的發展。他們剛剛拿到 2000 萬美元融資，接下來會快速擴張團隊、加速產品開發、推向更大的市場。這個過程中肯定會遇到各種挑戰，但我相信他們有能力應對。更重要的是，他們正在做的事情代表了一個方向，一個企業軟件必然會走向的方向。

無論 Glue 最終成功與否，有一點是確定的：團隊協作軟件正在被 AI 重新定義。點擊界面的時代正在落幕，對話界面的時代已經開啟。AI agent 不再是未來的概念，而是現在就可以使用的生產力工具。那些率先擁抱這種轉變的公司，將在競爭中獲得巨大優勢。

所以如果你還在忍受 Slack 頻道的疲勞，如果你覺得現在的協作工具還不夠好，也許是時候嘗試一下 Glue 了。至少，這會讓你看到未來工作方式的一個可能方向。而對于那些正在構建產品的創業者和產品經理，Glue 提供了一個很好的參考：如何真正把 AI 集成到產品中，而不是只是加一個聊天框；如何重新思考基本交互模式，而不是只做表面優化；如何在巨頭林立的市場中找到突破口，通過技術范式的轉變來創造新的價值。

這就是我看到的 Glue 的故事，一個關于如何用 AI agent 重新定義團隊協作的故事。它才剛剛開始。

結尾

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