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      語核科技翟星吉:離錢最近的 Agent,才是 AI ToB 的唯一出路

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      在 AI Agent 創(chuàng)業(yè)的熱潮中,翟星吉和他創(chuàng)立的語核科技,選擇了一條看起來有些「反共識(shí)」的路徑——專注于 ToB 的銷售場景,幫助企業(yè)打造「數(shù)字員工」。

      在他看來,AI Agent 必須貼近企業(yè)的核心業(yè)務(wù)流程,解決最實(shí)際的問題,才能真正創(chuàng)造價(jià)值?!鸽x錢近」不僅是語核的產(chǎn)品策略,也折射出這位 95 后創(chuàng)業(yè)者對(duì) AI Agent ToB 賽道的冷靜思考。

      在極客公園創(chuàng)新大會(huì) 2026「重塑關(guān)系專場」的小場深談中,翟星吉分享了他個(gè)人轉(zhuǎn)型之路、團(tuán)隊(duì)構(gòu)建心得以及語核科技在 AI Agent 商業(yè)化探索中的思考與迭代。

      翟星吉關(guān)于 AI ToB 與 AI 創(chuàng)業(yè)的精彩觀點(diǎn):

      • ToB 的核心是解決「堵塞點(diǎn)」而非制造「工具」傳統(tǒng)的 SaaS 往往因?yàn)闊o法直接量化價(jià)值而陷入銷售困境,AI Agent 必須切入企業(yè)最核心的業(yè)務(wù)流,解決那些不僅重要而且「堵塞」的問題。只有解決了這些痛點(diǎn),客戶才會(huì)有立即付費(fèi)的意愿,而不是僅僅將其視為一個(gè)可有可無的管理工具。
      • AI 的本質(zhì)是杠桿,要撬動(dòng)高價(jià)值生產(chǎn)力工具作為杠桿,其產(chǎn)出取決于使用者的基礎(chǔ)價(jià)值。C 端普通用戶的單位時(shí)間價(jià)值有限,杠桿效應(yīng)不明顯;而企業(yè)主、職場精英以及企業(yè)組織本身是為了高效構(gòu)建生產(chǎn)力而存在的,在這些場景下,AI 帶來的效率提升(如轉(zhuǎn)化率微小的提升)能被巨大的基數(shù)放大,產(chǎn)生顯著的商業(yè)回報(bào)。
      • 人機(jī)協(xié)作的演進(jìn):從 L2 到 L4目前的 Agent 處于 L2 級(jí)別(人機(jī)協(xié)作),主要替代初級(jí)員工的繁瑣工作,需要人類專家審核;未來的目標(biāo)是邁向 L4(高度自治),屆時(shí) Agent 將具備與高級(jí)員工對(duì)等的業(yè)務(wù)理解與執(zhí)行能力。在這個(gè)階段,企業(yè)實(shí)際上是在為「結(jié)果」付費(fèi),而非為「人頭」發(fā)工資。
      • 創(chuàng)業(yè)者的核心競爭力是「認(rèn)知迭代速度」在快速變化的 AI 時(shí)代,最重要的素質(zhì)是保持開放心態(tài)和極高的認(rèn)知斜率。團(tuán)隊(duì)需要具備「滑跪」的能力——即便上一秒在激烈爭論,下一秒發(fā)現(xiàn)對(duì)方正確時(shí)也能立刻采納并執(zhí)行。勇氣在于快速?zèng)Q策,更在于發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤后快速修正。
      • Agent 將重塑組織形態(tài)正如工業(yè)革命將手工作坊變?yōu)榱魉€工廠,Agent 的普及最終會(huì)引發(fā)組織形態(tài)的變革。未來的公司可能呈現(xiàn)出極高的人效比,通過「人類規(guī)劃器 + AI 執(zhí)行器」的模式,甚至可能演化為一種新形態(tài)的人力資源外包平臺(tái),企業(yè)僅需少量核心人員即可驅(qū)動(dòng)大規(guī)模的 AI 勞動(dòng)力。

      以下為翟星吉在活動(dòng)中的對(duì)談實(shí)錄:



      01

      從「震撼」到「創(chuàng)業(yè)」,

      機(jī)會(huì)比恐懼更重要

      主持人:大家好,我是極客公園的編輯主持人,今天很高興看到大家來到極客公園創(chuàng)新大會(huì)的現(xiàn)場。這邊是非常年輕的創(chuàng)業(yè)者翟星吉,因?yàn)槟瓿醯臅r(shí)候 Manus 特別火,AI Agent 激起了大家非常高的興趣,也有對(duì) AI 的焦慮。今天我們特別把星吉請(qǐng)來和大家聊一下,語核科技做 ToB 端 AI Agent 的時(shí)候有什么樣的體會(huì),包括在探索整個(gè) AI Agent 行業(yè)方面有什么好的看法。首先,想請(qǐng)星吉介紹一下自己,讓大家熟悉一下。

      翟星吉:謝謝極客公園的邀請(qǐng)。我是翟星吉,語核科技創(chuàng)始人兼 CEO。我們是一家比較年輕的公司,2023 年 5 月份成立,到現(xiàn)在兩年半的時(shí)間。我 1996 年出生,本科讀的是電氣工程,畢業(yè)之后去了帆軟軟件,是中國最大的 BI 大數(shù)據(jù)和低代碼公司,在里面工作了 5 年。大模型出來之后,我第一波出來開始和 CTO 一起創(chuàng)立了這家公司。我們現(xiàn)在主要做 AI Agent 數(shù)字員工,側(cè)重的是技術(shù)銷售這個(gè)場景。簡單來說,就是當(dāng)采購方需要購買復(fù)雜產(chǎn)品或服務(wù)時(shí),我們的 Agent 能幫助供應(yīng)商理解客戶復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求,用自己的產(chǎn)品線進(jìn)行配單、報(bào)價(jià)和技術(shù)支持,最終促成成交。

      主持人:聽起來是非常垂直的方向。你大學(xué)學(xué)的是電氣工程,和寫代碼有關(guān)嗎?

      翟星吉:有一些相關(guān),我對(duì)嵌入式開發(fā)很感興趣,自學(xué)了不少,也打過一些比賽。但電氣工程主要面向強(qiáng)電,和純軟件還是不太一樣。畢業(yè)后進(jìn)入帆軟,才算真正深入 ToB 軟件行業(yè)。

      主持人:你第一次接觸大語言模型是什么時(shí)候?當(dāng)時(shí)是什么感受?

      翟星吉:2022 年底,2023 年初,ChatGPT 發(fā)布之后。我的一個(gè)同事告訴我這個(gè)東西真不錯(cuò),一定要試一試。我試完之后受到了極大的震撼。那個(gè)時(shí)候我在做產(chǎn)品,一直認(rèn)為產(chǎn)品經(jīng)理就是輸入大量信息,在腦子里抽象、解構(gòu)、組織成邏輯,再輸出結(jié)果。我做了一件事,丟了用戶的原始數(shù)據(jù)進(jìn)去,讓 ChatGPT 3.5 梳理產(chǎn)品場景。它確實(shí)沒那么聰明,不過也還能看,大概 60 分的水平。我一直認(rèn)為做到頂尖的產(chǎn)品經(jīng)理依賴天賦,但其實(shí) 60 分已經(jīng)做到了比較普通的水平。所以,當(dāng)我發(fā)現(xiàn) ChatGPT 真能達(dá)到這個(gè)「普通」的基準(zhǔn)線時(shí),我的認(rèn)知被刷新了。當(dāng)天試完之后,我就跟我們現(xiàn)在的 COO 打電話,說這個(gè)東西一定和工業(yè)革命一樣厲害,可以把以前人腦子里做的很多事情完全做到,它可以是外置大腦,把很多思路思維解構(gòu)出來無限放大。

      主持人:一開始是興奮,后來有感到恐懼嗎?你評(píng)價(jià)自己當(dāng)時(shí)作為產(chǎn)品經(jīng)理是多少分?

      翟星吉:90 分。我不擔(dān)心,我看到更多的是機(jī)會(huì)。我對(duì)價(jià)值很敏感,判斷力和決策力也比較強(qiáng)。我看到這件事情的時(shí)候就知道有無限大的價(jià)值,我思考的不是怎么被替代,而是能用它干什么。當(dāng)天用完之后幾乎就決策我們要?jiǎng)?chuàng)業(yè)做大模型相關(guān)的產(chǎn)品。做什么不重要,但一定要做。

      主持人:這個(gè)執(zhí)行力也非???,ChatGPT 是 2022 年底出的,你相當(dāng)于 2023 年 3、4 月份就開始創(chuàng)業(yè)了。

      翟星吉:應(yīng)該是再早一點(diǎn)。我還走過一些彎路,因?yàn)槲覜]有真正意義上機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)背景,所以 1、2 月份學(xué)了半個(gè)多月相關(guān)的內(nèi)容,但發(fā)現(xiàn)這個(gè)東西沒那么大用處。我應(yīng)該寫 prompt,應(yīng)該調(diào)模型做事情,所以就放棄了,開始構(gòu)建應(yīng)用。

      主持人:在奇績,陸奇給過你們什么重要的建議嗎?

      翟星吉:最好的一定是他在宏觀上宏觀趨勢(shì)上的判斷,第二是幫我們梳理團(tuán)隊(duì)基因和每個(gè)人想要什么,第三是教我們?nèi)绾蜗到y(tǒng)性地迭代產(chǎn)品、技術(shù)、商業(yè)化與組織。

      02

      從 ToC 到 ToB,

      找到「離錢近」的場景



      主持人:聽說語核并不是你的第一個(gè)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目,之前有過其他嘗試嗎?

      翟星吉:語核是我的第一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司,但中間經(jīng)歷過一次比較大的方向調(diào)整,現(xiàn)在是第二個(gè)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目。我們公司 2023 年 5 月成立以后,相對(duì)蠻順利的,3 個(gè)月后拿到奇績創(chuàng)壇的投資。那個(gè)階段我們?cè)诋a(chǎn)品定義上比較成功,但在商業(yè)思考上卻不夠深刻,導(dǎo)致商業(yè)選擇不夠正確。

      主持人:當(dāng)時(shí)想做的是什么產(chǎn)品?

      翟星吉:2023 年我們一開始做的是 ToC 的桌面端 AI 助手,核心功能跟莫妮卡差不多,劃詞選中后快速解釋、翻譯、總結(jié),幫用戶便捷使用模型。面向大學(xué)生用戶,三四個(gè)月做到了十幾萬用戶、日活過萬,但商業(yè)化不太理想。去年 4 月,我們停下來復(fù)盤了半年,才決定轉(zhuǎn)向 ToB 的 AI Agent 方向。

      主持人:為什么從 ToC 轉(zhuǎn)向 ToB,語核這個(gè)產(chǎn)品你們?cè)趺窗阉氤鰜硪?Agent 的?

      翟星吉:我們復(fù)盤發(fā)現(xiàn),大模型帶來的是生產(chǎn)力變革,工具本質(zhì)是杠桿,杠桿撬動(dòng)的是使用它的人的生產(chǎn)力價(jià)值。普通 C 端用戶的時(shí)間價(jià)值不高,基數(shù)小,杠桿效應(yīng)就小。我們要找生產(chǎn)力價(jià)值更高的用戶。兩類人群符合要求:一是合伙制企業(yè)里的合伙人,他們是超級(jí)個(gè)體;二是企業(yè)里的職場精英和中高層,他們也是個(gè)人生產(chǎn)力很強(qiáng)的人。或者直接面向企業(yè)級(jí)市場,企業(yè)本身就是為了高效構(gòu)建生產(chǎn)力而存在的組織。只要能幫企業(yè)提高一點(diǎn)點(diǎn)效率,比如把 100 個(gè)線索成交 5 個(gè)變成成交 6 個(gè),營收增長率就是 20%?;鶖?shù)足夠大,杠桿效應(yīng)就足夠大。我們最終選擇了 ToB 市場,當(dāng)時(shí)只是定了這個(gè)大方向,具體做什么場景,怎么做,面向誰,不斷選擇、不斷修正、不斷迭代就好了。

      主持人:那為什么最終選擇 Sales 這個(gè)場景?

      翟星吉:我們有一個(gè)核心認(rèn)知:要做企業(yè)最核心業(yè)務(wù)流里的東西,解決核心問題。以前在傳統(tǒng) SaaS 公司,銷售成本很高,因?yàn)橘u軟件本質(zhì)上不會(huì)對(duì)企業(yè)的經(jīng)營帶來直接改善,效果無法量化,需要畫餅說服對(duì)方這個(gè)在管理上有價(jià)值。我們想解決實(shí)際業(yè)務(wù)流中特別堵塞的點(diǎn),解決后客戶馬上愿意付錢。Sales 場景就完美契合,我們不是做 Sales 本身,而是做售前解決方案專家,為 Sales 提供武器彈藥。比如幫留學(xué)中介機(jī)構(gòu)分析客戶畫像,推定制化方案和成功案例,提高成單率。

      主持人:最終的實(shí)際應(yīng)用效果怎么樣?

      翟星吉:我們第一個(gè)客戶是一家留學(xué)中介機(jī)構(gòu)。去年留學(xué)市場在萎縮,用我們產(chǎn)品前,他們營收同比下滑;使用我們的產(chǎn)品后,營收變成正增長 10%。我們收了幾十萬,但帶給客戶的增量營收是千萬級(jí)。這讓我們開始思考商業(yè)模式是不是出現(xiàn)了問題:給客戶賺這么多錢,但他只付這么點(diǎn)錢。后來發(fā)現(xiàn),用戶決策有價(jià)值錨點(diǎn),取決于他認(rèn)為值多少錢,而不是成本多少。傳統(tǒng) SaaS 按成本定價(jià),是因?yàn)橛脩魺o法量化系統(tǒng)價(jià)值。我們能夠給客戶新的價(jià)值錨點(diǎn):帶來的增量價(jià)值是多少。

      03

      如何制造「數(shù)字員工」

      主持人:中國真正賺錢的 SaaS 沒有幾家,里面有非常多的難點(diǎn),所以像語核這邊用 AI 做這個(gè)事情也是非常好的改革。大家現(xiàn)在在飛書或者釘釘里也有一些 AI 助手或者數(shù)字員工這樣的同事,幫你做會(huì)議紀(jì)要,提醒日歷上的事件。你能不能從一個(gè) AI 員工的制造者角度來跟大家分享,我們?cè)趺慈ブ圃焖^的 AI 數(shù)字員工,包括在這個(gè)過程中你們看到的一些難點(diǎn)是什么?是人和 AI 的交互嗎?還是其他的?

      翟星吉:我們看到最大的難點(diǎn)是選擇本身。Agent 最終能帶來多大價(jià)值,取決于它做的事情本身價(jià)值夠不夠大。我們秉承的觀點(diǎn)是幫用戶解決最核心業(yè)務(wù)流程里最核心的堵塞點(diǎn),他一聽到就愿意付錢。技術(shù)上要能真正實(shí)現(xiàn)承諾。不能給用戶描繪宏大愿景,但技術(shù)上只能做到人類初級(jí)員工水平,最終業(yè)務(wù)用不起來。

      主持人:數(shù)字員工目前難以做到中級(jí)或頂級(jí) Sales,可能的難點(diǎn)是在哪?是因?yàn)槿穗H關(guān)系嗎?我知道銷售涉及到人情往來,你跟客戶的關(guān)系是你成績的一部分。

      翟星吉:我們?cè)谶x擇的時(shí)候,如果崗位強(qiáng)交互、強(qiáng)關(guān)聯(lián),特別是建立在線下溝通和信任關(guān)系上,那么這個(gè)崗位不適合用 Agent。我們做的不是 Sales 本身,而是售前解決方案專家,為 Sales 解決武器彈藥。難點(diǎn)是 Agent 能否足夠好理解公司上下文、業(yè)務(wù)上下文和用戶預(yù)期,有足夠強(qiáng)的計(jì)劃能力,懂人類專家的 knowhow。

      主持人:相當(dāng)于是 Sales 最好的工具。

      翟星吉:可以理解是這樣。在人的業(yè)務(wù)流程里,它是多工種協(xié)作的,一些工種最后會(huì)被 Agent 替代,有的工種相對(duì)比較靠前,能更容易實(shí)現(xiàn)。

      主持人:哪些職業(yè)近期容易被 AI 取代?

      翟星吉:容易實(shí)現(xiàn)的 Agent 一定是崗位本身 SOP 清晰、創(chuàng)造性弱的工作,特別是一些信息重組、加工類工作。比如常規(guī)翻譯、速記、單據(jù)錄入等,飛書的會(huì)議紀(jì)要就很好用。我不會(huì)提具體職業(yè),但 SOP 清晰、創(chuàng)造力不強(qiáng),這兩點(diǎn)特征能輻射出很多崗位。

      04

      年輕團(tuán)隊(duì)如何攻克「老登」場景



      主持人:聽說你的 CTO 是從 GitHub 上「挖」來的,還讓人家大二輟學(xué)?

      翟星吉:他是 2003 年的,我們認(rèn)識(shí)時(shí)他才大二。2023 年 3 月,我在 GitHub trending 榜上找基于 OpenAI API 的項(xiàng)目,一個(gè)個(gè)聯(lián)系作者。那時(shí)候看好 AI 機(jī)會(huì)的人會(huì)自然聚在一起,就像移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)初期一樣。

      主持人:怎么說服他加入的?父母沒意見嗎?

      翟星吉:價(jià)值觀對(duì)齊是關(guān)鍵。我們都對(duì)技術(shù)充滿熱情,有極客精神。他當(dāng)時(shí)拿了去清華還是什么的夏令營 offer 但拒絕了,是很有主見的人。父母最初有顧慮,但看到他的決心后也很支持。

      主持人:我會(huì)比較好奇語核的團(tuán)隊(duì),因?yàn)槟闶?1996 年的,你從 GitHub 上挖來的 CTO 是 2003 年的,這么年輕的團(tuán)隊(duì)反而選擇 B 端銷售這種,我認(rèn)為非?!咐系恰沟膱鼍?,你們認(rèn)為這里面有反差感嗎?

      翟星吉:還好,我以前的公司也很年輕。我 2023 年離職的時(shí)候平均年齡是 27、28 歲,也是很年輕的團(tuán)隊(duì),但做中國 ToB 行業(yè)營收將近 20 億,經(jīng)營模型很健康。ToB 公司分產(chǎn)品型和服務(wù)型,如果做產(chǎn)品型公司,產(chǎn)品不一定需要很「老」。我們團(tuán)隊(duì)平均年齡 24 歲,分產(chǎn)研和營銷端。產(chǎn)研招非典型路徑下的年輕人,比如輟學(xué)創(chuàng)業(yè)、連續(xù)創(chuàng)業(yè)者;營銷端有經(jīng)驗(yàn)的人,懂客戶和場景。我們的人才組織工作做得特別好,有很好的培養(yǎng)體系,能讓團(tuán)隊(duì)快速成長。

      主持人:傳統(tǒng)的 SaaS 有個(gè)悲劇的地方,你這邊談一個(gè)客戶就需要留下一組人談定制化。現(xiàn)在的 AI native 的公司怎么解決這個(gè)難題?

      翟星吉:在我的視角看的 SaaS,以前不成立的核心有兩個(gè),一是天花板不夠高,第二是定制化,但定制化還是由于天花板不夠高導(dǎo)致的。為什么天花板不夠高?本質(zhì)是企業(yè)為管理本身付錢的意愿不夠。加上定制化需求,導(dǎo)致商業(yè)模式問題。對(duì)我們來說,第一是把價(jià)值講清楚,讓用戶愿意為價(jià)值本身付錢,天花板可能更高,我們還是蠻相信它對(duì)標(biāo)的就是人力資源市場。第二是提高產(chǎn)品在合同中的核心占比,只做和 Agent 相關(guān)的部分,不做七七八八的事情,這是我們的解法。我們單個(gè)客戶的履約周期相對(duì)比較短,可能一個(gè)月左右,標(biāo)準(zhǔn)來講是這樣,并且投入資源不會(huì)太多。

      05

      AI 如何重塑組織

      主持人:語核作為一家 AI 原生公司,你們團(tuán)隊(duì)內(nèi)部怎么用 AI?

      翟星吉:如何經(jīng)營一家 AI Native 的公司,我們內(nèi)部是完全重構(gòu)了業(yè)務(wù)流。比如做戰(zhàn)略規(guī)劃時(shí),人做上層規(guī)劃器,讓模型執(zhí)行所有研究工作,用 Deep Research 產(chǎn)品快速出分析報(bào)告。我們很重視內(nèi)部一個(gè)叫 Agent 數(shù)字化運(yùn)營的崗位,這個(gè)崗的核心價(jià)值就是幫助團(tuán)隊(duì)定義業(yè)務(wù)流程,找哪些環(huán)節(jié)可以用 Agent 重構(gòu)。比如營銷端,新客戶進(jìn)來后,用 Agent 生成完整背調(diào)報(bào)告;見過客戶后,基于增量信息迭代報(bào)告;客戶需求進(jìn)來后,用 Agent 生成初稿解決方案。每個(gè)環(huán)節(jié)都重構(gòu)掉,包括 HR 面試記錄、總結(jié)等。

      主持人:我猜你們團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該非常少的人,非常精簡的架構(gòu)。

      翟星吉:人確實(shí)不多,特意控制人效比,希望能做成高生產(chǎn)力組織。我們做的事就是幫助企業(yè)用數(shù)字員工提效,自己一定得是最佳實(shí)踐。

      06

      Agent 未來展望與創(chuàng)業(yè)心得



      主持人:現(xiàn)在是 2025 年底,如果讓你來想,我知道這一定是很難,你認(rèn)為 AI Agent 下一個(gè)會(huì)引爆的點(diǎn)在哪里?或者說創(chuàng)業(yè)者該關(guān)注哪些方向?

      翟星吉:這確實(shí)是很難的問題,所以我坦率先講不知道。但我會(huì)有一個(gè)觀點(diǎn),就是可以關(guān)注那些「最有理想的人」在做什么,他們追逐的方向大概率就是未來趨勢(shì)?,F(xiàn)在 Agent 還處于單點(diǎn)突破階段,但點(diǎn)會(huì)連成面,最終引發(fā)組織形態(tài)的變革。就像工業(yè)革命把手工作坊變成流水線企業(yè),Agent 將催生全新的人機(jī)協(xié)作組織形態(tài)。

      主持人:你對(duì)語核有什么期望嗎?現(xiàn)在都是點(diǎn),會(huì)做成全平臺(tái)嗎?

      翟星吉:首先從出發(fā)點(diǎn)看,我們是技術(shù)驅(qū)動(dòng)加愿景驅(qū)動(dòng)的公司,所以一定會(huì)不遺余力地將底層生產(chǎn)力變革賦能到真正有價(jià)值的地方,不會(huì)給自己設(shè)太多限,不管是 ToC,還是 ToB,這個(gè)都不重要,我們的愿景就是要把生產(chǎn)力帶給大家。短期來說,我們會(huì)繼續(xù)深耕數(shù)字員工,明年計(jì)劃推出第二個(gè)數(shù)字員工,形成員工矩陣。每個(gè)數(shù)字員工都要做到 90% 以上的準(zhǔn)確率,具備足夠的業(yè)務(wù)價(jià)值和技術(shù)壁壘。長期來看,最終可能就是一個(gè)新時(shí)代的人力資源外包公司,企業(yè)注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)就能獲得大量 AI 勞動(dòng)力,快速把公司運(yùn)轉(zhuǎn)起來。

      主持人:聽起來非常誘人,大家以后都是 1 人公司,1 個(gè)人加 100 個(gè) Agent。到現(xiàn)在你創(chuàng)業(yè)大概有兩年多的時(shí)間,我相信你肯定是百感交集,大家都知道創(chuàng)業(yè) 1 年相當(dāng)于別人活 5 年,甚至 10 年。你會(huì)有什么總結(jié)或心得給到臺(tái)下的大家嗎?如果他們想創(chuàng)業(yè)的話,你會(huì)給大家什么樣的建議?

      翟星吉:首先別人給的建議都不重要,這是最重要的。但我可以分享四點(diǎn)心得:第一要有勇氣探索未知,找到自己真正想要的;第二要有快速判斷和果斷決策的能力,以及堅(jiān)持這個(gè)決策的勇氣;第三要有把愿景變成現(xiàn)實(shí)的執(zhí)行力,仰望星空,腳踏實(shí)地;第四也是最重要的,要有開放的心態(tài)和快速迭代的能力,不斷修正自己的選擇。我覺得這是一個(gè)優(yōu)秀的人才或者說優(yōu)秀的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該保持的狀態(tài),要完成這四點(diǎn)蠻難的。

      主持人:如果能完成這四點(diǎn),所有人都是創(chuàng)業(yè)者了。所以最重要的是保持開放和快速迭代?

      翟星吉:沒錯(cuò)。這是最難的,也是最重要的,我們現(xiàn)在招聘就很注重這一點(diǎn)。這個(gè)時(shí)代最大的競爭力就是認(rèn)知迭代速度,你的斜率要足夠陡。首先就是要堅(jiān)定地選擇,去落地、實(shí)踐,而不是空想;其次是心態(tài)足夠的開放,能聽進(jìn)去不同的意見,不斷跟別人碰撞、交流,要擁抱沖突,有勇氣找出正確答案,再修正自己的決策。我們團(tuán)隊(duì)講究「滑跪」的能力,就是說我上一秒還在和你激烈爭論,下一秒發(fā)現(xiàn)你是對(duì)的,就立刻采納你的觀點(diǎn)??焖傩拚?、快速執(zhí)行,這才是關(guān)鍵。

      07

      提問互動(dòng)精選


      主持人:最后有一個(gè)特殊的環(huán)節(jié),我們選了一些小紅書用戶想問你的問題,我代表觀眾來問一下你。第一個(gè)問題:以前買 SaaS 是買工具,用不好是自己的問題。現(xiàn)在如果買語核的數(shù)字員工,性質(zhì)就不一樣了,萬一數(shù)字員工說了什么不該說的,闖禍了,這個(gè)鍋是誰的?

      翟星吉:這是很好的問題。這個(gè)問題本質(zhì)和自動(dòng)駕駛一樣,我們現(xiàn)在的狀態(tài)是 L2,是人機(jī)協(xié)作,目標(biāo)是 L4。當(dāng)前特別嚴(yán)肅的場景,Agent 生成內(nèi)容需要人工審核。我們先替代初級(jí)員工,變成初級(jí)和高級(jí)協(xié)作狀態(tài)。當(dāng) Agent 準(zhǔn)確性足夠強(qiáng),與人類高級(jí)員工水平對(duì)等時(shí),會(huì)直接跳到 L4,這個(gè)基礎(chǔ)上犯的錯(cuò)當(dāng)然是我們的 Agent 承擔(dān),毋庸置疑。這個(gè)時(shí)候最好的商業(yè)模式就是,你把發(fā)給人的工資發(fā)給我就好了,人背 KPI,我們的 Agent 也可以負(fù)責(zé)。

      主持人:剛才你說 L2 級(jí)的員工可以替代一些初級(jí)員工需要做的繁瑣的事情,一個(gè)老生常談的問題,如果把新手的工作用 Agent 取代了,以后會(huì)出現(xiàn)類似人才斷檔嗎?沒辦法從初級(jí)升到高級(jí),在語核內(nèi)部,咱們?cè)趺唇鉀Q這個(gè)問題?

      翟星吉:我們的視角可能有效不同。我們做業(yè)務(wù)專家型 Agent,要和人類專家對(duì)話梳理,把他們的 SOP 和思考路徑拿出來。這些知識(shí)以前在專家腦子里,初級(jí)員工成長靠老專家?guī)В俣嚷?。如果工作做好,可以把老專家的知識(shí)體系方法論梳理清楚,初級(jí)員工成長更快,不會(huì)在初級(jí)狀態(tài)待很多年。未來的目標(biāo)是解放生產(chǎn)力,讓每個(gè)人發(fā)揮自己的創(chuàng)造力,做自己真正想做的事,讓 Agent 來做執(zhí)行工作,我們想要加速這個(gè)過程。

      主持人:現(xiàn)在搭建 Agent 門檻越來越低,客戶看到你們的邏輯,在內(nèi)部復(fù)刻一套,怎么避免這種風(fēng)險(xiǎn)?

      翟星吉:沒辦法避免。但做 Agent 需要業(yè)務(wù)專家和能力把業(yè)務(wù)知識(shí)系統(tǒng)化方法論化,以及技術(shù)基建工作。企業(yè)端可能做不好這兩點(diǎn),這還是蠻有難度的。另外,我們站在更宏觀視角,看到 N 個(gè)企業(yè)的需求,做更抽象的解決方案,更接近第一性原理。單點(diǎn)企業(yè)輸入信息不夠多,不一定能看到更大的 picture,但我能拿到更多的信息,我就能看到更好的東西。

      現(xiàn)場觀眾提問:謝謝翟星吉的分享,我記錄了一個(gè)問題。因?yàn)槲覀円彩且患?ToB 的公司,已經(jīng)有很好的 Revenue,正面臨 PMF 這個(gè)階段,您講的挺有借鑒意義。想請(qǐng)問貴公司的產(chǎn)品在降本和增效里是怎么樣的定位?我覺得這個(gè)蠻影響我們產(chǎn)品的方向,所以請(qǐng)翟總詳細(xì)介紹一下,謝謝。

      翟星吉:我們是兩者都認(rèn)可的。我們認(rèn)為這個(gè)時(shí)代有足夠價(jià)值的 Agent,要么是能幫企業(yè)賺來新的錢,要么幫他省掉很多錢,至少是原來的 1/5。這不是二選一的問題,而是這兩點(diǎn)能做到一點(diǎn)都足夠好。我們的產(chǎn)品定位上是兩者都不排斥,具體到復(fù)雜的 Agent,可能是多個(gè)子 Agent 組成的 Multi Agent 系統(tǒng),有的服務(wù)于增量營收,有的服務(wù)于降本,就像人類的崗位里面也會(huì)存在不同的工作,我覺得不沖突。

      主持人:今天非常高興能和星吉聊 Agent。近期我們也會(huì)做成節(jié)目發(fā)在極客公園平臺(tái)上,大家有什么想問的可以在播客下留言,我們會(huì)轉(zhuǎn)給星吉。大家也可以關(guān)注星吉的公眾號(hào)「語核科技」,非常感謝大家!

      *頭圖來源:極客公園

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