十字路口Crossing

🚥 上月，Anthropic 和 OpenAI 在同一天分别宣布了各自的十亿美元级的企业 AI 合资公司，并且都称自己在做的事情是 FDE（Forward-Deployed Engineer，前置部署工程师）——帮助 AI 进入企业，从“能用”走向“上岗”，从“展示能力”走向“交付结果”。
本周「十字路口」，我们聊 FDE 这个正在被重新定义的岗位与分工：它究竟是在把“售前/交付”换个名字，还是代表 ToB AI 时代新的组织结构与商业边界？当模型越来越强，最后一公里为什么依然最难？企业真正缺的，到底是更强的模型，还是能把 AI 带进流程、接入系统、治理知识、持续迭代并对结果负责的人？
我们的嘉宾是 Rolling AI 的两位合伙人阿甘和刘开，他们是中国在企业 AI 落地与“交付能力产品化”方面实践最深、也最具代表性的团队之一。
如果你在寻找下一波 AI 的机会，这期内容希望给你一个可行动的视角：旧分工在松动，新岗位在出现，而新的创业机会，也往往从这些缝隙里长出来。
🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、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。
🟢 01:08 快问快答
年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 Rolling AI、收入与利润、团队规模、创业前经历

🟢 02:19 FDE：AI 不是软件，是劳动力
OpenAI 和 Anthropic 同一天宣布成立十亿美元级企业 AI 合资公司，都说自己在做"FDE"——他们到底在描述一件什么事？
传统软件是工具，需要人来操纵。但 AI 本身就是劳动力。

FDE 做的，其实有点像 HRBP：把"数字员工"送进企业。

为什么从 BCG 出来做这件事？MBB 在服务中国民企时，遭遇了什么困难？

传统咨询交付 200 页 PPT，今天他们交付的是智能体。

🟢 08:22 首个案例：一个人带 50 个机器人，服务 600 万用户
出生率下滑，乳品企业急着找第二曲线。他们需要的不是几个营养师，而是"无限个"营养师。

全国注册营养师 40 万，目标用户是 8,000 万——供需差距 200 倍。AI 是怎么填上这个缺口的？

"如果有人说我要减肥，你的第一句话应该是：你又不胖，你为什么要减肥。"——这是人类师傅教给 AI 的。而找到好师傅，才是 FDE 最难的事。

🟢 19:58 FDE 是什么角色？
带着一批"清北学生"去便利店上班的工头。
FDE 要做好三件事才能撤场：业务融合、知识治理、系统对接。

一个好的 FDE 需要三种核心能力：能一眼看穿业务痛点本质、人机协作的原生感知、能用 AI 工具快速构建原型。

这样的人，能短期培养吗？——不能。

"你刚毕业，我想不到任何一件你能做、AI 做不了的事情。"

🟢 25:09 SOP 代表落后——标准化的终结
他认为 SOP 代表着慢、代表着落后——这是暴论，还是有逻辑支撑的判断？

从消费端的"千人千面"（抖音），到生产端的"千人千面"（每个门店自己的经营决策）。

总部从"管控型"变成"赋能型"，意味着怎样的组织重构？

以及，哪类管理层会最先被消失？

🟢 28:21 那些消失的企业，真正输在哪里？
兰开夏郡的纺织业接了电，但没被电拯救——因为他们只把电接到了原来蒸汽机的大轴上，整个生产方式还是蒸汽时代的。
"AI 这次变革对社会的影响幅度，会超过互联网，像当年电力革命一样大量取代智力劳动。"

每次大的生产力革命，都有 95% 的企业消失——而他们都接了电、上了网。那些消失的企业，真正输在哪里？

技术在整个 AI 落地过程中，占比不超过 1/3。剩下的 2/3 是什么？

🟢 32:01 AI 落地失败率超 50%：三大死法
第一大死法：CEO 对 AI 有"超出现实的预期"——"上了 AI 企业就起飞"。

第二大死法：让 IT 团队来主导 AI 项目。"谁懂怎么对付客户、让他买保险？是业务团队，不是 IT。"

第三大死法：激励机制没跟着变。AI 带来了新的生产力，但生产关系没变——结果会是什么？

🟢 43:29 应届生在 AI 时代能做什么？
Rolling AI 的高二实习生，他说"丝毫不觉得输过任何一个平庸的五年经验咨询师"——为什么？

商业 sense 和 judgment，能培养吗？他说他个人还没找到路径——"有些东西是天生的"。

FDE 时代，判断一个人值不值得用，真正在看的是哪三件事？

🟢 46:49 OpenAI 和 Anthropic 为什么都突然下场做 FDE
一种是"数据饥渴"，一种是"利润饥渴"——真相是？

大模型进入行业，遭遇的最大瓶颈不是模型能力，而是行业数据和知识的短板。

ToB 本质上不是软件能独立完成的事，而是一个服务业——"需要又懂 AI、又愿意扎进去的服务者，才能改变这个世界。"

为什么 OpenAI 和 Anthropic 的合资公司全都是 PE 结构？收服务费根本收不到那部分 upside。

🟢 49:08 FDE 公司不应该被 VC"投"，而应该被 VC"拥有"
"我们一年陪跑收 600 万，但帮客户省了几千万、多赚了几千万——那差价去哪了？"
每一家 PE/VC 的投后部门，核心能力之一将会是帮被投企业做 AI 转型。

"我们在同一个行业，只服务一家，绝不服务另一家。"

当 AI 能带来真实的业绩增长，单纯按日收咨询费这件事本身就不够了——未来的商业模式指向哪里？Service as Software，还是 Result as a Service？

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👦🏻 本期主播 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

🚥 「AI+互动娱乐 / AI+游戏」正处在一个奇妙的阶段：碎片化的 Demo 层出不穷、技术进步快到让人恍惚——AI 生成小游戏、交互短内容、AI NPC、世界模型、实时多模态——但真正能在大众层面形成共识的爆款作品仍然稀缺。
本期「十字路口」和关注 AI 互动内容与游戏的播客「405游局」串台，邀请到主播 / 资深游戏从业者筱宁，一起做一次 2026 年 AI 游戏的“全景扫描”：我们把行业拆成“四层图景”，指出三种最常见的误区，并讨论那个最关键的共识缺口到底是什么——以及它为什么更可能从野生土壤里长出来，而不是从大厂里“立项做出来”。
如果你是 AI 创业者、投资人，或正在关注下一代内容平台、互动娱乐与 AI 游戏，这期节目希望能给你一个框架：哪些确定了？哪些还在幻觉里？下一阶段最值得跟踪的变量在哪里？
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🟢 00:11 Opening
游戏行业对这波生成式 AI 的反应，比互联网公司慢了很多。

筱宁在头部大厂做 UGC 游戏制作人，但有一个体感让她决定离开。

赛道的两个坐标：「互动」和「好玩」。

游戏真正的竞争对手，不是另一款游戏，而是抖音。

🟢 02:48 行业的四层图景
AI 作为工具：服务于互动内容/游戏的创作流程（更偏“提效/基建”）⁠⁠

AI 作为创作入口：以 AI 作为新的“生成入口/创作方式”，更关注结果而非流程⁠⁠

AI 作为交互对象：典型是陪伴类、AI NPC 等（把 AI 当作你在内容里“对话/互动”的对象）⁠⁠

AI 改变娱乐关系：改变“谁创作/谁消费”、以及社交关系/娱乐关系如何被构建（例如“多人 + 一个 agent”的场景，AI 从 NPC 变成“社交基建/氛围调节”）⁠

🟢 05:45 眼前一亮的作品们
《星布谷地》的娜洛做了三件事：示范怎么聊天、救场、调节氛围。当这三件事都做到了，它已经不是 NPC，而是一个社交基建的角色。

任天堂的《朋友收集新生活》（Tomodachi Life）：捏人、设定剧情、当造物主、当导演、再当观众——「创作即消费」这个体验，为什么他觉得特别有意思？

🟢 10:43 AI 版愤怒的小鸟，还没出现
愤怒的小鸟不是手游史上最赚钱的，但它是第一个让所有人形成共识的那个。

为什么用愤怒的小鸟来类比？

那个关键时刻目前还没出现——不是因为技术不够好，而是还缺少一件具体的事情。

「AI 版愤怒的小鸟」更可能从创业者中野蛮生长，而不是从大厂内部长出来。

🟢 17:54 大厂 AI 布局
腾讯、字节、米哈游、网易——面对 AI，四家公司走的是四条路。
改变最大的一家，并不是资源最多的那家。

米哈游做了一件其他纯游戏公司几乎不会做的事情——「动到模型」去做尝试。「技术宅拯救世界」的基因，在这里有多直接的体现？

世界模型（Genie 3 等）真的要改变游戏了吗？

🟢 22:31 AI 人不懂游戏的三个盲区
「游戏生成」这个词，本身就是对游戏工业化难度的低估。

视频生成出来就是完成品，但游戏生成出来只是开始。

「无限选择，不等于好玩」。

我们高估了自然语言在互动娱乐中的比重。手感、点击反馈、声光电刺激——这些跟语言根本没有关系。

对于很多内容产品来说，「可生成」是追逐的终点；但对游戏和交互来讲，「可生成」只是可被设计的起点。

🟢 25:15 「AI 时代的抖音」，靠谱吗？
Loopit、AIPPY、Rezona、Riffle… 大家都在说要做下一个交互内容平台。
创作门槛被极大降低之后，紧接着的问题是？

有两个核心问题至今没有被解答。

「我们俩都生成了一个贪吃蛇，我和你的价值怎么被别人分别看到？」——如果创作者的价值无法被凸显，平台的供给侧会发生什么？

🟢 37:54 TaptapMaker：用过的人两极分化
做过策划的人用它：「太好用了。」没做过策划的人用它：「还不如 Claude Code。」
同一款工具，游戏从业者和非从业者体验差距为何那么大？

有人在上面复刻了 Minecraft 世界，有人做了完整的 Roguelike——原来要一个团队几个人做两三个月，现在一两个人两周。

AI 互动影游（带分支线的交互视频）：比短剧更复杂，成本百倍降低，它的春天什么时候到？

最长期跟踪的三个问题：交互娱乐里的短内容机会、AI 3D 管线什么时候成熟、以及愤怒的小鸟时刻最终会以什么形式出现。

🟢 43:48 当 Claude Code 成了最好玩的游戏
如果让游戏策划连续说「最近玩过最好玩的游戏」，越来越多的人，答案已经变了。
商业化手游的工业节奏（42 天大版本、21 天小版本），是让热爱最容易被消磨的地方。

最近好多人说自己最爱的「游戏」是 Claude Code。

感性指标和直觉反应，在互动娱乐的早期，为什么比任何理性分析都更重要？

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🚥 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。

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🟢 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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🚥 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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🚥 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？
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🟢 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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