“人類的帶寬太低、算力也低”，agent 可以替人去工作

“不是沒需求，是你的產品沒有把需求釋放出來。”

文丨祝穎麗

編輯丨趙磊

譚少卿曾是一家新三板上市公司的創始合伙人。在那家公司，他做了十年安卓 OS 生態的產品交互與商業化，累計服務超過六億用戶。

2025 年 7 月，他離開了這家公司，以一折的價格清掉了絕大部分股權——“約等于凈身出戶”。

走的那天，所有朋友都說他的狀態不一樣了。譚少卿的描述是，“我直接感覺自己回到了 20 歲。” 他是 80 后，王小波說很多人過了 20 歲覺得世界都在捶你；他說，20 歲的感覺是可以爆錘這個世界。

去年 10 月，他正式創立了 Floatboat——一個 all in one 的 agent Workspace 客戶端產品。目前，這個 7 人團隊拿到了紅杉中國 200 萬美元的 Safe 投資，即將開啟新一輪融資。

區別于目前 AI 應用市場上主流的網頁產品，客戶端非常少見，常被認為是一種過時的形態。譚少卿的判斷是，AI 時代的辦公環境，不應該是一個網頁聊天框，而應該是一個真正的、原生的操作系統級入口。而這個入口，是從原有的辦公環境中自然生長出來的，所以他把日常辦公最常用的文件管理器、瀏覽器和 AI 對話框集成在一起，agent 能在電腦辦公的時候無感學習用戶的工作模式。

很多用戶使用 AI 產品的痛點是，面對一個簡單的對話框，很難說清楚自己的需求。譚少卿認為，“產品設計決定用戶需求。你產品做成什么樣子，用戶才會把需求釋放成什么樣。”Floatboat 的交互基于這個理念，“你的上下文管理就是文件夾的管理，就是瀏覽器標簽頁的管理。不需要想著寫一個什么 prompt，不需要上傳下載。”

在所有人都強調 AI 智能水平的當下，產品交互某種程度上被忽視了。正如微軟曾改變了人機交互的模式，AI 時代也會有完全不同于互聯網的交互范式，尤其對于應用創新，交互變得前所未有的重要。這就是譚少卿看到的差異化機會。

他甚至想在未來建立一個人機協同的 agent 網絡，將人從有限的勞動時間中解放出來。但首先，他需要讓自己的產品更好用，“你只有自己先做，并且要做大，之后人家才愿意去接入，去兼容”。

非共識的交互、記憶

打開 Floatboat，迎面而來的是一種熟悉感。左邊是一個幾乎和 MacOS Finder 一模一樣的文件管理器，中間是內置的瀏覽器，默認打開 Google，最右邊是現在普遍的像 ChatGPT 一樣的 AI 對話框。三個頁面拼接似的占滿屏幕，三種功能就是每個白領的日常。

我試用了大約一周，在使用的便利性和產出的質量上，表現都很不錯。你可以同時打開幾十個文件夾，隨意切換；可以選中三個文件直接拖進對話，讓 agent 分析這三個文件的關聯；可以在中間打開任意網頁內容，把結果一拖就存到文件夾里，也可以直接在內置編輯器里改文檔——改了哪一句，agent 也知道。

譚少卿解釋這種設計最核心的原因是——Web 端的 agent 只能感知到你上傳的東西和輸入的 prompt，但感知不到其他環境。而每個人有很多隱性知識——沉淀在歷史文件里、沉淀在操作行為里。“你在一張圖上勾了一下，在編輯器里又改了幾段話，或者你想要某個特別的風格，這些都很難用語言簡單描述出來。只有桌面客戶端才能感知到這些。”

他帶著這些想法去找投資時，大家普遍表示不理解——多數的質疑是：軟件的世界明明是從 Software 到 SaaS 再到 agent，你為什么又回去做客戶端？你做垂直閉環到某一個具體職業的 agent 不好嗎？隱私怎么辦？

這也是他認為 Claude Code 能流行起來的一個重要原因——不僅編程能力本身夠強，交互設計也很重要，“Claude Code 從 terminal 切入，是非侵入式的，不需要替換你原來的 IDE，我認為這是人機交互上的一個切入點”。

“等 Cowork 一發、OpenClaw 一發，你會發現一夜之間成賽道了。沒一個人再問那些問題了。” 他說，“比起范式，我們首先關心的有哪些問題要解決，要如何解決。”

Floatboat 有一個叫 Combo Skills 的功能。當你和 agent 完成了一個滿意的任務——比如按你的風格寫了一篇文章，或者做了一份 PPT——可以點一下 “整理為 Combo Skill”，agent 就會把這次對話中沉淀的經驗、風格偏好和流程凝練成一個可復用的技能包。下次你發起一個新任務時，系統會自動推薦相關的 Skill——你點一下就加載了，拖進來也行。

Combo Skills 可以自己創建，也可以在 Floatboat 的市場上下載別人做好的，不需要配置繁瑣的 API，Floatboat 作為運行環境已經內置服務了。

這其中包含了譚少卿對 “記憶” 這件事的獨特理解。“memory 這個詞被用爛了。” 他說，“用戶身份和偏好的存儲與提取，用戶審美的存儲與提取，或者說某個模板的存儲與提取——這些詞才是更有表達力的。如果籠統地把一切都叫 memory，這個詞就劣化掉了。”

更深層的問題出在嚴肅辦公場景中。譚少卿發現，自動引入的 “記憶” 有時反而是干擾——明明在討論一個很嚴肅的問題，但它有時候會莫名其妙把一個完全不相關的東西引入進來。

Floatboat 在做記憶上選擇了另一種路，給記憶分層：先把顯性可控的記憶做好——Combo Skills 就是可以主動調用、編輯和更新的結構化經驗；至于更隱性的記憶能力，他們 “正在調整，調整完會放出來”，但前提是達到足夠的可用度。

類似的 “非共識” 也體現在他對 agent 自主性的態度上。OpenCaw 定義的 “心跳機制”——agent 定期自動掃盤、主動執行任務——被很多人視為下一代 agent 的標志性能力，但譚少卿對此持警惕態度，他認為這種行為對用戶的很多需求并不必要，也不安全，更重要的是 token 消耗量過大，往往沒有太大的實際價值。

他認為，那種需要人提前定義規則、讓 agent 按時執行的 “心跳”，不夠友好。真正的自主性應該是 agent 學習到你的操作行為，洞察到你的重復性工作——“比如我每天要看一些新聞、搜索一些東西、然后做產品分析、啟發創新點、Agent 寫代碼出 demo 等等，或者把某些人的 Twitter 轉成播客發給我——它自己學到，而不是我教它怎么做。”

“小老虎不是貓”

譚少卿對 Floatboat 的規劃，遠不止于一款生產力工具。他將當前產品視為 1.0 版本，接下來要做的是一個 agent 協同辦公網絡。

在這個網絡里，每個人的 agent 都可以 “出去干活”，agent 基于主人的本地上下文——歷史文件、已有的 Skills 等——來工作，但隱私由主人控制。這個想法的前提是，agent 真的能學會主人的工作習慣、審美、know-how，并有一個 agent 原生的通信網絡，能讓大量的 Agent 以巨大的帶寬互通。

更遠處，譚少卿把這個網絡視為 “agentOS 的雛形”。他認為，現有的 IM 產品不是為 agent 原生設計的，“你要考慮人，又要考慮 agent 本身的需求”。比如 agent 對上下文的需求、對管理的需求、對協同的需求，每一個都是巨大的課題。

2023 年初，GPT-4 發布前后，譚少卿做了第一版多 agent 協作的 Demo，在即刻上，他也 mark 了自己當時的判斷：“工具還是很拉胯。” 去年 4 月，他在公眾號上發表了一篇名為《與萬物對話》的文章，詳細設計了一套 ChatOS 的概念——每個人都有自己的 ChatOS，不同的 agent 可以在群聊中協同完成任務。

“我發這些東西是為了今天用的。” 他笑著說，“證明我們不是炒熱點，是有我們自己的持續思考和實踐的。” 他形容 Floatboat 與其他 Cowork 產品的區別，“小老虎看起來跟小貓咪沒什么區別，但幾個月后就不一樣了。老虎不是貓。”

不過當前他也面臨一些抉擇。作為一個生產力工具，Floatboat 是一個產出質量不錯、但收費不算便宜的產品，優化成本、推廣產品，可能是常規更有確定性的路徑，但對譚少卿來說，他覺得更重要的是把精力放在更有顛覆性、更能 scale 的事情上——推高產品能力的上限是第一優先級，商業化放在次位，把 agent 協同辦公網絡搭建起來是最重要的事情。

這番話背后，是他對這件事量級的判斷。客戶端只是切入點，終局是 agentOS——一個為 agent 原生設計的操作系統級平臺，“這件事情足夠壯麗”。

為完整呈現創業者的思考和個人特點，以下為篩選編輯后的部分問答：

晚點：ClaudeCode 和 OpenClaw 的出現，對你來說驗證了什么？

譚少卿：兩件事。第一，AI 的編程能力確實足夠強了。一切可編程的，都可以被編程解決。第二，更反常識的——它驗證了人機交互的重要性。很多人認為 Claude Code 能起來是僅僅因為 agent 設計得好，模型編程能力強，但在我看來，對比 cursor，更重要的一面是它從 terminal 切入、非侵入式的設計。你的 IDE 不用換，在 terminal 里就能用——這是交互設計上的一次切入。

晚點：所以你說 “產品設計決定用戶需求”，具體怎么理解？

譚少卿：舉個例子，大家用 OpenClaw 的時候，幾乎沒人頻繁用 skills，為什么？因為不好用，你得記住那個 skill 叫什么名字，然后在對話里敲字去調用。否則安裝很多 skills 之后、上下文一長，觸發就很不穩定。但在我們這里，你選中一個文件，下面就給你推薦了相關的 skill，你點一下就加載了，拖進來也行——當你把這個交互做得足夠直觀，用戶自然就釋放出這種需求了。如果你做的這個交互門檻很高，用戶就不用。然后你還說 “沒有需求”——不是沒需求，是你的產品沒有把需求釋放出來。

晚點：那你的產品界面長現在這樣——文件管理器、瀏覽器，背后對用戶的需求洞察是什么？

譚少卿：做成對話框的問題是，適配的人和任務類型太窄了。工具類產品最好不要在用戶已有的高速路上變道，但可以帶著原地起飛，起飛就需要有銜接點。你們平時工作流轉的是什么？是文件。你深度搜索完一個 PDF，還有新任務要干，還有錄音要轉，還要對比稿子，還有發布——這些任務之間流轉的都是文件。我們把整個電腦的文件管理器和瀏覽器，作為 agent 的運行環境，意思就是：你管理文件夾就是在管理上下文，打開哪些標簽頁就是在管理任務線索，不需要再想著怎么給 agent 喂材料。

晚點：你做了一個獨立客戶端來模擬 Finder + 瀏覽器，但如果操作系統廠商自己做了這件事，你怎么應對？

譚少卿：這個問題很早也有人問過。首先，我們可以回顧一下，在軟件時代和 SaaS 時代，我們是否能找到一款百億美金以上的產品，跟巨頭是完全沒交集的？實際上你會發現巨頭基本都有對應的產品。但為什么這些 “第三方” 的產品不僅存在，發展得還不錯呢？其中一個關鍵點是 “開放中立生態位” 本身是成立的。原因很復雜，但我們能看到這個事實就夠了。巨頭做什么，對我們來說這并不是一個風險，這是一個客觀事實。創業者需要做的第一步是找到自己的生態位。

晚點：你把文件管理器和瀏覽器的內容都作為 agent 的上下文，token 成本應該遠高于普通聊天產品。現在定價方式是什么？用戶覺得貴嗎？

譚少卿：其實并不是每次都把所有上下文給 Agent，中間有大量精細化的優化，而且空間依舊很大。關鍵是判斷哪些優化能放大未來模型能力，哪些短期有效但 ROI 不高。

定價上，我們一開始就想嘗試 Costco 的模式，也在探索按結果付費。現在是按 credits 收費，因為我們包裝了大量開箱即用的服務。同時我們發布了 “用戶體驗保障計劃”——如果你對結果不滿意，可以申請退換積分，類似電商的退換服務。這個設計也是給團隊一個壓力，強迫我們把動作聚焦在價值提升上。

晚點：你反復強調人機交互，為什么覺得它是現在最重要的事？

譚少卿：智能已經極大程度地涌現了，但我們人主要是通過這兩只眼睛、一張嘴巴去跟它交互的——我們的帶寬很低，算力也很低。你面對這些龐雜的信息和生產力的時候，怎么處理、怎么協同？這本質上就是人機交互的問題。所以我選的東西，一定是既要 agent 用得爽，人也要用得爽——agent-First，Human-Centered。

晚點：你不光想做生產力工具，還要做一個 agent 協作網絡，為什么 agent 需要一個網絡？

譚少卿：因為 agent 跟人不一樣，人跟人之間的溝通帶寬太小了……但是 agent 與 agent 之間帶寬是極大的。你會發現現有并沒有一個什么 agent 協同的東西出來。大家還停留在很初級的階段——給你發個任務就覺得是協同了，在 IM 里發個消息就開心壞了。這個帶寬依然是極低的。但在群里，這個人跟 agent， 或者 agent 跟 agent， 他就可以協同把這個事給辦了，我們不需要實時在線去介入，就是我們要把人從自己的勞動時間有限這件事情里面解放出來。

晚點：你說每個人的 agent 可以 “出去干活”。具體怎么出去？agent 之間可以交換什么數據？隱私如何保障？

譚少卿：我們開源了為多 Agent、多人之間交換數據的 selfware 協議。它是一個自包含、數據自有、自進化的數據包。不像傳統的文件格式比如 docx、ppt、pdf，交換的都是最終結果。在這個文件里邊，你可以交換文件的最終數據，但也可以包含在迭代過程中的關鍵決策、版本信息、以及用到的 skills 和外部插件，甚至是文件本身只需要傳遞一次就能不斷更新。更重要的，它不依賴某一個特定的軟件。

而中間的隱私、權限，都是留給人自己可以做決策的，或者你交給自己的 Agent 做決策也可以。巨頭要綁定自己的生態，并不是完全用戶體驗優先的，而我們只是跟眾多的 OPC、消費者等用戶以及創業者一起共建生態。換句話說，巨頭的花園有自己的籬笆，而曠野的風景更為廣闊。

晚點：那為什么第一步是先做這個客戶端的生產力工具？

譚少卿：如果我們不自己構建一個足夠強的執行能力的 agent， 這個網絡是不成立的。因為這個網絡你完全去兼容其他第三方的東西，這個事是沒譜的，幾乎所有的網絡效應的東西，都是你只有自己先做，并且要做大，之后人家才愿意去接入，去兼容。

題圖來源：Floatbot 創始人譚少卿