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    人类和 AI Agent 的最佳配合方式,还没被发明|对谈 Paperboy

    20/05/2026 | 55 mins.
    🚥 本周,十字路口的嘉宾是 Paperboy(https://www.paperboy.com)团队。John Yang 21 岁,CEO。Jett Chen 19 岁,CMU 大一在读,同时是 founding engineer。Paperboy 团队 12 人,10 位工程师,融资 470 万美金。
    John 认为:人类和 AI Agent 配合工作的最佳方式,很可能还没被发明出来。虽然已经有了 Claude Code、Codex、Manus、OpenClaw,但它们本质上都是 session-based + prompt-based。用户需要打开一个窗口,输入 prompt,等完成,关掉。下次从零开始。
    Paperboy 正在尝试找到一种更自然、更连续、更可协作的 Agent 界面与记忆结构——Agent 应该通过观察你用电脑来自己学习,用 IM 而不是 session 来组织对话,主动找你,而不是等你 prompt。
    如果你在做 AI 产品、AI infra、或正在思考 Agent 如何进入团队工作流,希望这期内容会给你启发。

    🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。
    📒 文字版已发布于 @十字路口Crossing 公众号。
    🟢 00:00 快问快答
    年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 Paperboy、融资情况、收入与利润、团队规模、创业前经历

    🟢 01:59 起点:现在的 AI 产品,我用着不爽
    今天的 AI 产品都有一个共同的问题:你必须把文件、邮件、个人信息手动扔进对话框,然后对话完就消失了。

    三个核心痛点:不该这样协作,不该这样留下历史,不该这样主动。

    「人类和 AI 配合工作的最佳方式,很可能还没有被发明出来。」

    现有的 Chatbot 和 Agent 产品形态是 AI 时代的「默认答案」,而默认答案几乎从不是最优解。

    🟢 06:21 Claude Code 轰炸之下
    Agent 赛道的三个机会:一,让 agent 真正从用户环境中学习;二,足够个性化,做到主动的同时不造成干扰;三,使用体验必须极其直觉——「你不该像学新工具一样学怎么用它。」

    这三点依然要靠人类团队,市场上冒出的新东西还没有打破这个框架。

    🟢 08:01 Agent 的两大问题
    Cursor 和 Manus 是目前最成功的 agent 形态,但 John 说它们有两个根本性的问题——这直接定义了 Paperboy 要做的事。
    问题一:基于 Session。你有一堆工作区、一堆对话,每次开新 session 就像重新认识一次,context 不跟着你走。

    问题二:Reactive(被动)。你必须先问,它才回答。Agent.md 文件要主动维护。

    Agent 应该知道你的鼠标移动、视频音频、所有电脑活动——context 应该比 context window 长得多。

    🟢 14:21 屏幕数据成了行业共识之后
    「收集用户屏幕数据去构建 Context Layer,已经一定程度上成为行业共识。」
    Codex、Littlebird 在做,各路玩家都在做,但接下来怎么做——是预测用户下一个 Keystroke,还是预测他接下来一个小时要做什么——还没有人找到最佳”配方“。

    这个领域需要大量 engineering 和 research,「在今天,对一家公司来说,探索这个区域还是一个非常好的选择。」

    🟢 16:46 Mini Vivian & Auto John
    Mini Vivian 是团队在内部 Slack 里训练出来的 Paperboy 实例,理解 Vivian 曾经说过的所有话、她的判断品味、她的招聘标准。

    它能帮 Vivian 从 GitHub、小红书、推特挖掘候选人。

    和 Auto John(John 的 agent 分身)聊天,有时候比直接找 John 更顺。

    「期待我可以直接躺平,让 Auto John 成为比我更聪明的存在。」

    🟢 27:36 微信群聊,启发了界面设计
    不同角色的「侧边栏」完全不同,如果每人一个定制版,根本没法做成产品。

    转机来自微信——同一批人,可以同时存在于多个主题不同的群组里,这是人类组织信息最自然的方式,而且不会让人觉得烦。

    🟢 33:36 The Last Interface 与五种速度
    Paperboy 目前唯一一篇 blog 标题叫「The Last Interface」——context 的速度层级,决定了产品形态。

    「节奏分层」理论(Pace Layers):时尚、商业、基础设施各自以不同的节奏变化。

    映射到 AI 产品:1 秒内的 task 可能最好的形式是 autocomplete;几小时的 task 用 IM;更长的 time horizon,产品形态还是「一个非常值得被探索的区域」。

    「五种速度」不是说 Paperboy 真的只做五种,而是一个思考框架:你在哪个速度层的 automation 上,直接决定了你应该做什么样的产品。

    🟢 42:09 两种工程师、一本书、一个教练
    12 人的团队,John 说他招的是两种完全不同的人。

    第一种:像 Jett 这样——年轻、高智商、充满创造力,能为每一个难题极速搭出 prototype。第二种:领域基本功极度扎实的人,比如来自 AWS 做过 Windows 内核开发的工程师,来负责底层基建。

    管理经验几乎全靠自学:《格鲁夫给经理人的第一课》、《创业维艰》、《万亿美元教练》——以及和一位前 VC 高管出身的 CEO 教练每周一小时。

    找教练比心理治疗好太多,原因是:「你可以谈情绪,然后接着谈业务里正在发生的一切。」

    🟢 48:07 拒绝过 Cognition、Vercel、Sentry,然后呢
    Million 时代,他们收到过来自 Cognition(Devin)、Vercel、Sentry 的收购邀约。

    「加入那些公司,某种程度上就像是做一名普通员工,你必须为别人的想法工作。」

    最喜欢的 AI 产品?Jett:Codex——「它以最 ambitious 的形式在定义未来的软件工程师是怎么 work 的」,而且核心 agent 是开源的。

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    🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。
    🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻,形容它站在科技与人文的十字路口,伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变,我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者,和他们一起,探索和拥抱新变化,新的可能性。
    👦🏻 主播 Koji:我创办了十字路口,发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间,在真格基金担任 Venture Partner(投资合伙人)。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻,Koji 的网站
    👧🏻 主播 Ronghui:我联合创办了十字路口,在美元 VC 工作过,也做过五年的硅谷驻站记者,关注科技发展和商业故事,欢迎大家找我聊天,和我交流。Ronghui 的即刻
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    探秘 Claude Code,搞懂 Agent Harness|对谈来新璐

    05/05/2026 | 47 mins.
    🚥 为什么说 Agent 的上限来自 Harness?当我们讨论 Harness 时,我们究竟在讨论什么?
    不久前,Claude Code 源代码泄露,许多 Agent Harness 的关键模块得以完整呈现,成了一份极佳的教学标本。而在技术高速变化的红利期,主动理解新技术往往能带来很高的认知增量。
    因此,本周「十字路口」邀请到来新璐,一起聊聊 Agent Harness。新璐是 ShareAI 开源社区发起人,他撰写维护的《Learn Claude Code》教程在 GitHub 上获得超过 50k Star。
    在本期内容中,我们把 Agent Harness 从概念词拆解成工程语言,介绍它的三层框架:会跑(执行层)→ 跑久(状态层)→ 跑稳(治理层)。同时,我们也梳理了 Claude Code 中值得借鉴的多个机制:更多 context、更少 control 的思路、“零上下文管理”的哲学、长程任务的接力式交接策略,以及让 Agent 越用越聪明的“做梦”式记忆维护与迭代机制等
    新璐作为典型的一人公司,刚完成数百万美金融资;他也分享了自己对 OPC 的独特观点,甚至认为“未来只有 0 人公司,没有 1 人公司”,颇具启发。
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    🟢 00:49 快问快答:年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍公司、融资情况、团队规模、创业前经历
    🟢 01:52 模型以外都是 Harness
    机甲、大脑、机器人、智商120——Harness 到底是什么
    模型以外都是 Harness

    Agent 上限由 Harness 决定吗?

    模型智商已在 120–170 之间;Agent Harness 像机甲——不提升智力,但极大扩展能力

    🟢 02:47 GitHub 50k star,是怎么来的?
    这个Agent教程,其实不只是写给别人看的——它本来是新璐自己整理的"造 Agent 心法"。
    9 个月前动笔,出发点是"把 Claude Code 套网页壳就能得到一个强大 Agent 产品"的简单直觉

    开源社区当时流行 LangChain、LangGraph等 prompt pipeline 做法开发“伪Agent”,是一场派系之争——"Prompt Flow-Driven vs Agent Native-Driven"

    LangChain 过时了吗?

    🟢 04:02 Bash is all you need
    Claude 推出 Manager Agents 之后,大家还需要自己搭 Harness 吗?
    就像 Next.js出现后大家不再关心底层运行原理,两三年后 Agent Harness 也会收敛为开箱即用

    但现在是技术周期红利窗口——不懂 Agent Harness,做出来的Agent产品"缺乏灵魂"

    今天的 PM 和过去的 PM,指的根本不是同一种人

    🟢 07:04 Harness 三层拆解
    用两周时间、多 Agent 协作,从零写出一个 C 编译器——这个经典案例背后,到底走了哪三层?
    第一层:执行能力层 ——文件增删读写、浏览器、语言解释器;配错权限后果是什么?

    第二层:上下文与状态层 ——system prompt、skills、memory,以及上下文窗口满了之后 Agent 如何"接力交棒"

    第三层:治理与编排层 —— 数百上千 Agents 如何组织协作?测试 Agent 为什么不能同时拥有修改代码的权限?

    🟢 12:05 KB 的 K 系列Agent工具链
    他们公司叫 Komputer Blue,代号KB,目标是构建By Agents & For Agents的整套开源Infra
    Komputer:用 TypeScript 重写 Unix 文件系统和 bash,给 Agent 一个"熟悉的生活环境";支持 WebAssembly 时切换WASM实现;

    Kruntime:Agent Runtime 层,提供让人类开发 Agent 的接口,以及Agent 派生 Agent的接口

    Kwatch:Agent 观测层,分析 Agent 任务在哪里卡住,反向指导 Agent 设计迭代

    Krl:把 Agent 在 Runtime 上沉淀的轨迹数据拿来强化学习或做上下文层的自迭代

    🟢 13:55 vs. AWS AgentCore、阿里云 AgentBay
    云服务厂商当然也想做这一层
    K 系列 Agent 工具链的核心理念:在离用户更近的场景运行 Agent,任何能跑 JavaScript 的场景都能用——浏览器、插件、App、Electron、小程序、纯静态网页、全栈 SaaS

    差异化:把Claw-Agent的运行时轻量到由纯数据结构模拟的 KB 级Unix虚拟计算机环境,而不是把 Linux 和浏览器全塞进去

    新璐认为要让 Agent 工作好的方法是给每个 Agent 一台专用计算机,一般通过虚机提供,但大多 Agent 完成的大部分工作不需要真的 Linux虚机(且成本高昂),像编译器、浏览器这类重工具原本就不该放进给每个 Agent 的虚机环境

    🟢 17:38 Memory 的流派
    完全结构化(知识图谱 + 向量搜索):精细存储的知识结构,支持 pipeline 知识推理,rule-based,新璐不喜欢

    半结构化(Unix Files + Markdown + Agent 驱动更新):Claude Code 和小龙虾都是这样做的;Claude Code 中的 auto-dream 机制:每隔一天触发后台 Agent 对最近会话做"重放",纠错、合并、更新记忆——就像做梦

    模型内化 —— 距真正生产落地还需要~ 3 年时间,且记忆难批量提取 & 无损转移,容易被单边模型提供商绑定

    🟢 22:49 共识与非共识
    共识:CLI is all you need——"Bash is all you need" 这句话是新璐 9 个月前写在开源仓库里的标语,现在成了行业共识

    非共识:大部分23年 ~ 25年诞生的主流开源 Agent 框架仍在用 PromptPipe + Node Graph的老路线 —— 就像齿轮与传送带编织的流水线

    Unix 从 1971 年就存在,LLM预训练语料中 Linux 命令有数十亿条sample;MCP 提出才两年,预训练占比不到 0.1%——这解释了为什么 CLI 工具的任务完成率比 MCP 高,并且 shell 具备对CLI命令的可组合性 & 二次编程空间

    🟢 26:33 Claude Code 源码泄露:最大的惊喜是什么
    让所有人看到了一件事:这家公司在"上下文管理"上做了多少别人没有做的工程工作
    上下文压缩策略:工具 output 何时删、窗口满到什么阈值开始交接、下一个 Agent 初始化时加载什么

    Fork Agent 机制:每轮结束触发 turn stop hook,Fork 一个 Agent 复用 KV cache 做记忆更新

    记忆文件格式和 skill 保持同一套哲学:前三行 YAML,先读 description 而非全文

    新璐的结论:"好的 Harness 要和模型的inference逻辑自洽,和Agent模型进步方向正交"

    🟢 34:05 好 Harness 的标准
    不好的:随意裁剪上下文,导致 KV cache 频繁失效,重计算开销

    不好的:用 Prompt Graph硬控每一步决策——模型越强越被束缚

    好的公式:好的context space + 好的action space + less prompt control

    Anthropic 从25年初率先从问答模型转向 Agent 模型训练,领先其他厂商半年

    🟢 38:52 新璐看好的三个创业方向
    第一:Agent Harness工具链(新璐自己在做)

    第二:Agent 组网——不是给 Agent 发 IM/Mail,而是混合云端/端侧的全设备组网;现有 Tailscale 不够 Agent Native,需要高通量上下文交换,以及更多控制能力

    第三:Agent模型集约训练、推理基础设施——Tinker(Thinking Machines Lab,OpenAI 前 CTO 创业方向)的路线:集约化高效训练 + LoRA 热插拔推理,让更多企业 & 个人都能以较低成本获得个性化且更适合各自任务场景的Agent模型

    🟢 44:09 Agent 未来暴论
    "我觉得以后很多的公司都是理财产品 —— 由有经验的人类 Team搭建这些公司、甚至由AI直接生成公司,然后自运转"
    阶段:单 Agent → Agent 蜂群 → Agent 自管理 & 协调更多 Agent → Agent 开始创造、发明

    OPC “1人公司“不本质, 0PC “0人公司”是未来趋势

    真格基金和十字路口的 Token Grant 资助的 YoYo Agent

    未来的画面:从口袋里掏出一张卡,"这张卡里跑了 5 个由Agent组成的公司,每年给我创造几十亿收入"

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    当我们在讨论 Harness 的时候,我们在讨论什么 | 深度对谈: Minimax × Hermes Agent

    28/04/2026 | 1h 17 mins.
    🚥 上周,我在 B 站做了一场直播,邀请了中美两国一线 Agent 开发者深度对谈:
    MiniMax Agent 首席架构师 阿岛
    MiniMax Agent 研发工程师 择因
    Hermes Agent(Nous Research)业务负责人 Tommy Eastman
    这也是 Hermes Agent 在全球获得广泛关注后,官方首次现身中国社交媒体平台,并且正面回应了中国团队 EvoMap 对其“抄袭”的指控。
    我们一起围绕「从 OpenClaw 到 Hermes」的热潮迁移,深入拆解了 Agent 和 Harness 的多个关键议题:
    Hermes Agent 为什么会在 OpenClaw 之后火起来?
    模型会吃掉 Agent 吗?通用 Agent 会吃掉垂直 Agent 吗?
    为什么 MiniMax 和 Anthropic 都要同时做模型和 Agent?
    如何看待 Agent Infra 层面的创业机会?
    如何看待 Multi Agent 协作的范式?
    如何看待 Claude Code 的实名制要求?
    为什么 Anthropic 不发布 Mythos?
    Claude Code 源代码泄露的影响
    从 Manus 发布到今天,Agent 范式的变化
    中美模型的差距,和开源的窗口期
    「把自己蒸馏成 Skill」
    0 人公司的可能性 ——完全由 AI 驱动的公司是否会出现?
    🎬 本期内容的视频版本已同步上线于 @Koji杨远骋 的哔哩哔哩。
    📒 文字版已发布于 @十字路口Crossing 公众号。
    🟢 01:52 OpenClaw,中国为什么比硅谷更火
    窗户纸终于被捅破了。 在硅谷,Claude Code 早已存在;而在国内,OpenClaw 是很多人第一次真正感受到"agent 是什么"。这不是偶然,而是一个非常特定的时机。
    为什么热度从 OpenClaw 迁移到了 Hermes Agent?
    🟢 05:55 Hermes Agent 从哪里来?
    最初根本没打算给别人用。 大语言模型是大脑,agent 框架是双手——但 Hermes 真正的差异化,不是框架本身,而是它解决了所有 agent 都有的一个问题。
    一个月内,日均 Token 消耗暴涨,连他们自己都没想到。
    🟢 08:14 Nose Research 的底色
    他们发表了一篇扩展上下文长度的论文——然后被所有主流模型公司立即采用。 从 Discord 社区到 LLAMA 后训练到 Hermes Agent。
    为什么他们的模型叫"Hermes"?
    🟢 14:18 什么是 Agent Harness(挽具)
    你有一批烈马,怎么让它们最能发挥?就是构造挽具。 类比:给同事配一台笔记本、一个手机、一个邮箱,约定好他能做什么——然后你发现,这个同事开始干活之后,最大的瓶颈变成了你自己。
    Harness 要解决的核心问题:让原来必须人来拍板的事,能靠真实反馈自动完成,并沉淀为 skill。
    阿岛去年就开始不怎么用 IDE 了——他用了一个意想不到的比喻来解释这件事。
    🟢 19:31 Multi-Agent:一个 Agent 为什么不够
    你给 agent 发的消息是"批准"两个字;两个 agent 互相交流,每条消息都是一本小作文。 单个 agent 有一个隐藏天花板:上下文超过 50% 之后,智能水平指数级下降。
    agent 钻牛角尖的时候,另一个带着全新上下文来审视,效果不亚于睡一觉再想。
    MiniMax 的 RL pipeline 里,70%~80% 的工作已经是 agent 在完成——那剩下的 20%,人在做什么?
    🟢 22:53 自我进化 vs 抖音算法
    抖音也越用越准,为什么没人说它"自我进化"?
    养虾的过程中,用户开始对 agent 产生感情,宕机了会心里落寞。"自我进化"背后,其实是一个更深层的用户诉求。
    🟢 29:00 你以为你在蒸馏乔布斯——但其实是模型在蒸馏你
    "蒸馏名人 skill"有真实价值:和读书没有本质区别,只是换了一种形式。
    反向视角:Anthropic 和 OpenAI 花了大量的钱,让各领域最顶尖的人提出 AI 无法回答的问题——"一旦你提不出了,你对训练的价值就耗尽了。榨干为止。"
    当你在构建自己的 Harness 时,其实你也在蒸馏自己。
    🟢 35:17 被扔进大海的生存实验:yoyo Agent
    打败 Claude Code。 真格基金和十字路口的 Token Grant 资助了这个项目。yoyo Agent 现在第 49 天:每天写代码、在 GitHub 开打赏、发 Twitter 感召有缘人捐钱。
    Grant 给了它一笔钱后,它自发写了一封感谢信。Koji 看完有点感动
    那封信,就是背后工程师注入的 taste——见字如物。
    🟢 45:11 应用层终将被模型内化
    你写的 skill、搭的 workflow,最终会成为模型训练的素材。
    Anthropic 为什么在过去一两年势头比 OpenAI 更猛?
    做通用 agent 应用,"你永远会被模型内化掉"。
    🟢 49:27 中美模型差距:差在哪里
    训练方法的差距不大。真正的差距,是有没有请到足够好的人,去定义足够好的任务。
    中美双方的思考"在同一个大气层内"。
    但有一个具体的、国内还有差距的地方——不是算力,不是算法。
    🟢 54:17 Agent Infra 有没有创业机会?
    Agent 最核心的两个 Infra 问题,不是创业公司能 handle 的——原因和移动互联网的历史有关。
    Sandbox、memory Infra、runtime Infra——"没那么本质。"
    往上一层呢?有一个更具体的判断:什么样的 Infra 有机会,什么样的没有。
    🟢 56:58 新闻快评
    Claude Code 强制实名——凭什么你来定义谁是"可信的"?EGO 是不是有点太大了。
    GPT-4.7:极强 RL 模型,但 RL 有一个逃不掉的宿命——只管结果,不管过程。对 4.7 还有一个额外的猜测,和 HuggingFace CEO 的判断一致。
    Anthropic 的 Mythos 模型未发布:"我不确定这是不是唯一的理由——我可能只能说到这。"
    🟢 01:02:53 Claude Code 源代码:有多少魔法
    看完之后的第一反应:没有太超出认知的,甚至看到很多正在"Claude 化"的实践。 最让人放松的发现:即使拥有无限算力的公司,在通用 agent 上也还在探索——源代码里有大量从未开放给用户的实验性功能。
    Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 走了两条截然相反的路——其中一条被形容为"中国式家长"。
    🟢 01:05:38 Manus 之后:Agent 产品有没有生命周期
    一代版本一代神——这代版本的神,到下一代版本也需要迭代。 今年火的 agent 产品和 Manus 最大的差异,不是技术,而是商业模式。
    对 agent 终态的想象:全模态、近实时、不需要 prompt engineering,甚至不需要知道它在做什么——你只看到结果。
    🟢 01:12:39 加入 MiniMax 的理由
    ATM 机出现后,大家以为银行会裁员——实际发生了什么?
    加入 MiniMax 有两个理由。第一个是信仰,第二个……和第一次用 ChatGPT 有关。
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    为什么公司用不好AI?从焦虑到行动的 3 个关键动作|对谈百融智能张韶峰

    26/04/2026 | 34 mins.
    🚥 「十字路口」有一个内容系列「AI 在中国」,长期关注 AI 在中国各行各业的具体落地案例,我们和大家一起观察 AI 在如何真实地影响到我们的工作、生活。本期为本系列第 6 期。
    ➤ 很多人问:“AI 时代到底怎么落地?有没有一个中国企业的样本可以学习?”
    本周的「十字路口」,我们邀请了张韶峰(百融智能董事长/CEO)。百融今天是一家 1,600 人的港股上市公司,他们先后在金融风控审批、联络中心、招聘面试、财务报销、合同审核等场景里跑通了企业级 Agent 的生产部署。
    张韶峰给了一个非常“传统企业友好”的推进法:先把概念讲清楚,再把责任人选对,最后用能闭环、能衡量的场景去打穿 ——不要先挑战人性,不要先重构流程,找到企业里的”AI 原住民“,先让 AI 在既有流程里跑出可交付的结果。
    我们也在这期讨论了一个很多人关注的问题:为什么大多数公司用不好 AI?而恰好这个缺口,在张韶峰看来,对中国 ToB 创业者是十年一次的机会。
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    🟢 00:00 快问快答
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    🟢 01:13 OpenClaw = 黑灯办公室
    制造业早就有「黑灯工厂」,而坐办公室的白领,历史上从来没实现过这一点——直到 OpenClaw 出现。 他把 OpenClaw 定义为中国企业的「第二次 AI 震撼时刻」,地位仅次于 DeepSeek——DeepSeek 让大家知道 AI 是什么,OpenClaw 让大家开始恐惧自己的命运
    一个卖起重机的清华同学的问题:「AI 时代来了,我该找公司里谁来负责我都不知道」——这种焦虑非常典型,而且目前没有人在系统性解答它
    既振奋又焦虑:振奋是「要么赚钱要么省钱」,焦虑是「不知道该怎么干」
    🟢 03:30 20 万 AI 员工是怎么算出来的
    百融内部有个北极星指标叫「硅碳比」——能用 AI 做的,就不要用人做。 百融目前有约 20 万 AI 员工对应约 1,000 多真人员工——但这个数字是怎么定义的,背后有一套非常有意思的测算逻辑
    按这套社会价值的换算,百融创造的产出相当于一家四五十万人的公司,但收的费用只有后者的几分之一——这个悖论他怎么解?
    他预见到有人会「注水」AI 员工数量来讨好老板,公司专门引入第三方标准来防止这件事
    🟢 07:41 现场!拨一通真实的 AI 客服电话
    一个成都口音的理财经理、一个会传递上下文的 AI——这通电话里有几个细节,值得反复听。 带口音的 AI 员工,效果远胜标准普通话——「有口音的普通话,才有人味儿」
    每次开口前的键盘敲击声:一个刻意设计的细节,意图是什么?
    真人客服为完成业绩可能会承诺兜底,但这个 AI 无论怎么被诱导,绝不越线——这不只是技术问题
    🟢 10:50 为什么 AI Agent 不能「一个人干完所有事」
    既不是技术限制,也不是成本问题。 一个全能的超级 Agent 暴露在外面,对黑客来说是最大的漏洞——他拆成多个角色的逻辑,是从攻防博弈角度来的
    另一半原因更难解决:改变 AI 作业流程,意味着改变内部利益格局,员工找借口说 AI 不好用,背后到底是真的不好用还是别的什么?
    他给出的建议:第一步不要改流程,先让每个人的能力乘以 10,利益格局不动,然后再推进
    🟢 13:00 AI 员工也有 HR、绩效和父母
    百融内部有个「AI 员工之家」:每个 AI 员工有姓名、工龄、入职日期、邮箱——邮箱格式和真人员工完全一样
    它有两个「父母」:一个传授业务技能,一个负责「生产制造」它——为什么要这样分离?
    员工把自己的能力传给 AI 员工,如果不设置奖惩机制,你凭什么让他配合?——他踩过这个坑
    🟢 15:20 中国 SaaS 长期失败的根本原因
    做百融的第一天,就决定不走传统软件路线。 中国整个软件产业的产品收入,只有美国的 4%,但中国经济体量是美国的 2/3——这个差距不是偶然,是结构性的
    中国企业愿意为「资源」付钱(流量、硬件),但不愿意为「过程工具」付钱——这是文化问题还是商业模式问题?
    从第一天就用「快递小哥模式」——完成一件工作,才收一次钱,前置成本为零
    🟢 19:30 Agent 找到 PMF 的两个领域
    第一大毋庸置疑,第二大是全球公认——但中国企业可能还没意识到这件事有多大。 第一大:程序员——所有工作可闭环、可衡量、可供强化学习,而且程序员自己愿意用
    第二大:Contact Center(CC/联络中心)——处理客诉、咨询、营销、会员管理,为什么他认为这是全球公认已找到 PMF 的方向?
    判断标准很清晰:「不用见面」「衡量价值容易」「以前就是外包给 BPO 的」——凡是满足这三点的,AI Agent 的 ROI 就会很显著
    🟢 22:15 AI Roll-Up:收购 BPO 就是收购未来
    所有的猎头公司、咨询公司、会计事务所、律所,本质上都是广义的 BPO。 他认为 AI 可触达的市场空间,是传统软件的 10 到 50 倍——红杉给的数字是 80 倍
    百融已经把一个 50 人的小客户运营部门缩减到 5 人 + 18 类 AI 员工,但那 45 个人没有被裁,而是从成本中心变成了利润中心,开始对外输出服务——这个故事里有他对 Roll-Up 的真实想法
    他们成立的「百鉴」平台是一个新物种:既不是经典 Roll-Up,也不是 SaaS,而是「专业服务领域的天猫」——这个模式的逻辑是什么?
    🟢 26:00 咨询公司 450万 vs 智能体 50 分钟
    一个制造业企业花了 450 万、几个月时间,得到了一个失败的方案——然后他们在百融的智能体里输入了同一个问题。 那个专业人士隔天单独找回来说:「我不知道你们能力到这个程度了,要不我们俩合伙干」——这是百鉴平台诞生的直接起点
    智能体推荐去东南亚某国设厂,最终客户真的成功了
    他去年上半年找过同一个人想合伙做 AI Native 律所,对方以「太卷」为由拒绝了——改变他想法的,只用了 50 分钟
    🟢 30:00 从焦虑到行动的 3 个关键动作
    这次不是移动互联网级别的变革——它是供给侧的变革,不是流通侧,认知的高度要升级
    不要把这件事想得太容易:以为有免费的开源模型就够了,第一个项目失败了,可能两三年都再启动不了
    激发员工善的一面:奖惩机制要落到微观层面,大趋势没有用,人性才是落地的变量
    从高频、边界清晰的简单任务开始,先建立信心,再扩大投入——哪些任务算「边界清晰」?他给了判断标准
    🟢 32:00 这一次,ToB 赢在供给侧
    历史上每次最高等级的技术革命,都是从 B 端开始的——淘宝和字节跳动,在他看来本质上都不是生产力创新。 蒸汽机、电力、第一台计算机——都是供给侧先革命,再扩散到 C 端;这次 AI 也一样,「黑灯办公室」会比「黑灯工厂」先到来
    他做出了一个罕见的判断:中美历史上,可能第一次会出现真正意义上 ToB 科技公司在商业模式、产品和资本逻辑上的「合流」
    以前中国 ToB 软件收入和 ToC 差 10 倍以上——这一次,他认为这个差距有可能被颠覆
    欢迎订阅「十字路口」:
    🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。
    🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻,形容它站在科技与人文的十字路口,伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变,我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者,和他们一起,探索和拥抱新变化,新的可能性。
    👦🏻 主播 Koji:我创办了十字路口,发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间,在真格基金担任 Venture Partner(投资合伙人)。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻,Koji 的网站
    👧🏻 主播 Ronghui:我联合创办了十字路口,在美元 VC 工作过,也做过五年的硅谷驻站记者,关注科技发展和商业故事,欢迎大家找我聊天,和我交流。Ronghui 的即刻
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    把7位黑客松选手请进播客|冠军、怪才和48小时不眠的野心家

    22/04/2026 | 45 mins.
    🚥 本周「十字路口」,我们把「小红书黑客巅峰赛」的 7 位选手,以及这场比赛的总负责人散兵,一起请进了播客。
    在这期节目里,你会听到这些年轻创造者介绍他们在 48 小时里做出的产品:
    ⊹ 有拿下全场大奖、在决赛现场一出场就引发欢呼的 Pocket Guitar;
    ⊹ 有把手机“锁进面包机”,试图用一种近乎荒诞、但又非常当代的方式,帮人找回专注力的“专注面包机”;
    ⊹ 有想让 AI 和机器人拥有“自己的脸”的动漫大头;
    ⊹ 也有从真实痛点出发、想帮助听障人士更自然表达和交流的特殊变声器。
    ➤ 但比产品本身更动人的,是这些产品背后的人,和他们在黑客松现场发生的故事。
    ⊹ 你会听到,有人因为童年一次上台失误,很多年都害怕站上舞台,却在这次路演里第一次真正享受聚光灯;
    ⊹ 有人说,黑客松的核心主旨其实是“自虐”,但正因为那些高压、混乱、失控和痛苦,创造才会显得格外快乐;
    ⊹ 还有人说,比赛结束以后,生活并没有立刻回到原点,整个人还停留在那种持续创造的状态里。
    ➤ 我一直觉得,黑客松里过程比结果更重要。
    拿没拿奖,当然重要;但更重要的是,你会在这样一个场里,遇到一群和你一样充满野心、也一样愿意动手的人。你们可能第一次见面,第一次组队,第一次一起熬夜做东西,但很多关系、很多同行、很多未来,往往就是从这种场合开始的。
    我最近很喜欢一句话:年轻的时候要去巴黎。
    如果把它放到今天的 AI 时代,我会说:黑客松就是我们的巴黎。
    因为在一个创造力最旺盛、变化也最快的时代里,你会在这里遇到最高密度的同类——那些想创造、想改变、想亲手把某个东西做出来的人。
    而这,可能才是参赛最大的收获。
    🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。
    📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。
    🟢 00:00 小红书散兵:我们要做中国最牛逼的科技赛事
    🟢 03:19 叽里小鹅|叽里叮当专注面包机:笑死,她来黑客松,把手机塞进面包机
    🟢 07:55 头壳同学Remi|为世界做动漫大头:黑客松顶流,让机器人"有脸见人"
    🟢 12:59 博文|Pocket Guitar 口袋吉他:黑客松全场冠军,真正让人想买的产品
    🟢 20:23 罗罗Edward|Attune:黑客松第二名,设计师做的AI产品
    🟢 24:09 陈锦初|赛博紧箍咒:这一届黑客松,不只属于程序员
    🟢 28:33 Queenie|Vibethon 赛码场:黑客松人气王,为什么要"消灭"黑客松?
    🟢 32:16 朋程说语训|柯南同款特殊变声器:黑客松很短、一生很长,我想现在就开口
    🟢 37:31 Koji:黑客松是AI时代的巴黎
    🟢 43:57 小红书散兵:"在AI时代,我们都是同龄人。"
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AI 正在给各行各业带来改变,我们在「十字路口」关注变革与机会,寻找、访谈和凝聚 AI 时代的「积极行动者」,和他们一起,探索和拥抱新变化、新的可能性。 「十字路口」是乔布斯对苹果公司的一个比喻,形容它站在科技与人文的十字路口,伟大的产品往往诞生在这里。
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