而且，他們沒有在線下做任何推廣，也沒有線下渠道，95%以上的銷售都發(fā)生在抖音直播間。根據(jù)精準(zhǔn)學(xué)CEO楊仁斌的采訪，我們發(fā)現(xiàn)能取得這個銷售成績，有兩個原因：

一個是，產(chǎn)品真的好用，經(jīng)得起用戶的“7天無理由”檢驗(yàn)。另一個是，公司內(nèi)部對AI大模型能力的應(yīng)用，比如，主播借助借助AI大模型打磨的話術(shù)，能夠帶來更多的購買轉(zhuǎn)化。

是的，精準(zhǔn)學(xué)不僅僅在研發(fā)、售賣AI學(xué)習(xí)機(jī)，公司內(nèi)部，也在基于AI進(jìn)行組織和人員重構(gòu)。比如有面試官Agent，短視頻創(chuàng)意Agent，直播間場控Agent，主播陪練Agent等。

在AI重塑生活和商業(yè)版圖的今天，精準(zhǔn)學(xué)的故事，對于從事AI行業(yè)、借力AI的企業(yè)來說，很有現(xiàn)實(shí)借鑒意義：該如何打造一個爆款的AIAgent（智能體產(chǎn)品）？公司如何借助AI進(jìn)行組織重構(gòu)？

以下對話，基于努斯學(xué)社與楊仁斌的對話進(jìn)行整理：

01

“登臺亮相的時候，必須是已經(jīng)擁有了旁人無法追趕的加速度”

提問：去年拿下阿里巴巴近2億元投資后，為什么突然“銷聲匿跡”了？

楊仁斌：聚光燈下死得早。面對比自己強(qiáng)大100倍的競爭對手，要學(xué)會先消失在公眾視野里。登臺亮相的時候，必須是已經(jīng)擁有了旁人無法追趕的加速度。大廠永遠(yuǎn)想的是“大力出奇跡”，想的是“后發(fā)先至”，所以，創(chuàng)新公司只完成PMF驗(yàn)證（市場產(chǎn)品可行性）是不夠的，更要構(gòu)建起增長引擎，必須能持續(xù)保持每個月30-50%的增長速度、一年能有10倍增長的時候，才能浮出水面，否則死無葬身之地。

我們過去沒有花過一分錢在品牌推廣上，很多到我們直播間看了15分鐘演示就下單的用戶，第一個問題就是“你們是什么品牌”。

現(xiàn)在，到這個銷量了（近億元），如果還躲在水下，友商和行業(yè)其實(shí)是拿著手電筒一直在照著我們的，反而只有目標(biāo)客戶看不到我們。不藏了，藏也藏不住了，不如勇敢面對。

提問：4個月就實(shí)現(xiàn)了銷售破億，有什么感想？

楊仁斌：現(xiàn)在只是剛開始，路還遠(yuǎn)著，大家也都會進(jìn)化，保持敬畏，努力做成進(jìn)化和增長最快的產(chǎn)品。

能超過一代巨頭的，從來都不是同一個物種。挑戰(zhàn)Google的不是另一個Google，而是Facebook，是ChatGPT；遇事不決，問的不是另一個百度，而是小紅書、豆包、夸克。

智能精準(zhǔn)學(xué)從第一天起就不是做學(xué)習(xí)機(jī)的，而是做超擬人一對一老師Agent。我們的學(xué)習(xí)機(jī)，你可以理解為是，買了“寒雪”這個AI老師后，“白送”的機(jī)器。

從第一天起，我們的AI老師“寒雪”就必須能使用自然語言溝通，她需要有自己的黑板，能看得到孩子的試卷，能聽得懂孩子的話。

最能幫助孩子學(xué)習(xí)的，就是一對一的老師24小時相伴。從教學(xué)效果來說，一對一的教學(xué)服務(wù)也是效果最好的。事實(shí)上，家長也用錢投了票：愿意為大學(xué)生家教付200元/小時，但只會為網(wǎng)校名師付60元/小時。我們的目標(biāo)，就是讓孩子能擁有一位專屬的超擬人一對一老師Agent。

02

“好的產(chǎn)品永遠(yuǎn)是在模擬人類五感最自然的交流方式”

提問：精準(zhǔn)學(xué)的老師Agent，和老牌的學(xué)習(xí)機(jī)有什么不同？

楊仁斌：很多老牌教育公司虧錢賣學(xué)習(xí)機(jī)，是為了讓你買到它學(xué)習(xí)機(jī)后，方便再給你推銷網(wǎng)課和培訓(xùn)班的，培訓(xùn)班才是他們的利潤來源。要是買了學(xué)習(xí)機(jī)太好用，再也不報課，他們就虧麻了。

我們設(shè)計(jì)產(chǎn)品的初衷就是讓孩子們以后不用再報輔導(dǎo)班，都已經(jīng)把“寒雪”老師請回家了，還報啥網(wǎng)校。所以我們不是在跟他們的學(xué)習(xí)機(jī)競爭，而是在跟他們的網(wǎng)課在競爭。

AI技術(shù)是人類史上第一次可以用規(guī)?；绞?，提供幾乎零邊際成本的智力供給，來滿足個性化需求。你要做顛覆性創(chuàng)新，就從這個第一性原理來思考，技術(shù)紅利才是產(chǎn)品最大勢能，也是增長的第一勢能。

提問：通用AI大模型爆發(fā)后，許多學(xué)習(xí)機(jī)品牌也在往Agent上發(fā)力，為什么精準(zhǔn)學(xué)會率先成功？

楊仁斌：做產(chǎn)品的公司首先想的永遠(yuǎn)是創(chuàng)造什么用戶價值，滿足什么用戶需求。大模型在三年之內(nèi)的技術(shù)發(fā)展方向，和真正做出一個用戶愿意去用、能夠去用的產(chǎn)品，中間的Gap才是創(chuàng)業(yè)公司當(dāng)下就應(yīng)該做的事情。

技術(shù)永遠(yuǎn)為產(chǎn)品服務(wù)，產(chǎn)品才能給用戶創(chuàng)造價值。我們是一家做產(chǎn)品的公司，當(dāng)依靠AI原生能力做不出一個讓用戶體驗(yàn)過60分的產(chǎn)品，我們首先思考的是，要用當(dāng)前的什么技術(shù)組合才能做到。

真正的創(chuàng)新產(chǎn)品，一定是誕生在技術(shù)還沒有完全成熟的階段，技術(shù)成熟期就是巨頭的收割期。

看一個AI學(xué)習(xí)機(jī)是否是真正的AI Native（AI 原生），看一眼它的首頁長成什么樣就能判斷。放一堆入口圖標(biāo)，還是完全語音對話。AI Native的產(chǎn)品一定是伴隨著交互革命的，教育產(chǎn)品當(dāng)然是語音，任何其它交互方式都是落后的。所以第一天我就告訴研發(fā)團(tuán)隊(duì)，我們產(chǎn)品必須是100%語音交互。當(dāng)時全中國所有能接入的語音技術(shù)我們都試過了，聽不懂，說不對，最后我們不得不自研語音端到端大模型，80%的AI研發(fā)投入扔在這里了。所以，我們首頁就是對面坐著一個AI老師，全程自然語音對話。

ChatGPT和各種AI產(chǎn)品的交互界面本質(zhì)是命令行。UI技術(shù)進(jìn)化了30年，從鍵盤敲到鼠標(biāo)點(diǎn)，又到了手機(jī)點(diǎn)點(diǎn)劃劃，現(xiàn)在又退回去了，讓人用跟DOS命令行一樣的玩意兒。

好的產(chǎn)品永遠(yuǎn)是在模擬人類五感最自然的交流方式。而人在學(xué)習(xí)的時候，根植于我們記憶中最自然的情景就是：有個黑板，老師面對面地跟你說話，學(xué)生有不懂的就隨時提問。

所以，行業(yè)的通用做法是AI和孩子像發(fā)微信一樣進(jìn)行溝通。我們則像是視頻連線AI老師一對一，還有小黑板，給孩子邊講邊寫。不會的題目，老師能在原題上面畫重點(diǎn)拆解。

再舉個例子，行業(yè)里接入大模型做拍照講題，大家的做法是拍出照片發(fā)給AI老師，然后典型的文生文的對話模式：問一個問題，AI給你吐一行文字，不行就再吐一行文字，最多再給你一個提前拍好的講解視頻。而我們的產(chǎn)品，老師面對面就跟你說話，一邊講一邊在上面寫板書，有不懂的隨時可以提問，就像兩個人是真的坐在一塊兒。

如果產(chǎn)品經(jīng)理跟我說，接入大模型直接就給孩子像成人一樣使用，我會讓他立馬走人。大家都知道在使用AI的時候，能向AI提出好的問題是多么困難。如果成年人都提不出好的問題，對于孩子而言就更難。如果你把這么一個難以上手的產(chǎn)品丟給學(xué)生去用，這就是產(chǎn)品經(jīng)理不作為。

提問：依靠AI原生能力做不出一個讓用戶體驗(yàn)過60分的產(chǎn)品。做到及格線以上的關(guān)鍵突破是什么？

楊仁斌：AI Agent 沒有壁壘，誰能先做到60分，利用好數(shù)據(jù)閉環(huán)持續(xù)提升到90分，并能把握先發(fā)優(yōu)勢進(jìn)行閃電式擴(kuò)張，決定生死。用戶接受你，使用你，就能產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，這些新的數(shù)據(jù)是寶貴的，是讓產(chǎn)品體驗(yàn)速通到90分的關(guān)鍵。

AI老師一定要基于自然語言對話，但做到60分真的非常非常非常難！里面的臟活累活會做到讓你懷疑人生。不光我們，所有AI巨頭都被這個難點(diǎn)卡住。為什么？最核心的問題是過去教學(xué)場景是個離線服務(wù)，缺乏對話數(shù)據(jù)。

今天為什么大家都說沒有互聯(lián)網(wǎng)就沒有AI？因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量的在線數(shù)據(jù)，變成養(yǎng)料支撐起今天的AI。但是教學(xué)這件事情是從來沒有在線化的。

有人可能會疑惑，那些網(wǎng)課、大班直播課、錄播課，是不是在線的？其實(shí)不是。這些都是單向的輸出，沒有雙向數(shù)據(jù)。缺少學(xué)情數(shù)據(jù)會導(dǎo)致只有老師的內(nèi)容，而無法判定學(xué)生到底聽懂了沒有，以及缺乏當(dāng)堂的學(xué)習(xí)情況、掌握度、薄弱知識等等細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)，老師就無法針對性地迭代自己的教學(xué)內(nèi)容。

我們最早開發(fā)了一套給老師的“教學(xué)導(dǎo)航引擎”，是一套個性化教學(xué)系統(tǒng)。當(dāng)時我們把它提供給教培機(jī)構(gòu)，幫老師實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)教學(xué)。上課時，老師可以在平板端給每個孩子布置個性化的題目。

當(dāng)時，我們有1000多家合作連鎖機(jī)構(gòu)，客戶又有數(shù)千家店，這些機(jī)構(gòu)分布在全國各地。我們的系統(tǒng)也借此做了152個考區(qū)的本地化適配。這也是阿里投資我們的重要原因之一。我們在國內(nèi)每個地區(qū)都提供了定制化的教學(xué)內(nèi)容。大模型出現(xiàn)之后，這些定制化內(nèi)容和數(shù)據(jù)就成為了核心競爭力。

沒有這些數(shù)據(jù)作基礎(chǔ)，不可能訓(xùn)練出一個能雙向語音對話的垂直模型。我們當(dāng)時花了很大的力氣去做語音的多模態(tài)。而當(dāng)時，行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)做法是花大精力去做機(jī)器解題，成立科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，專門訓(xùn)練自己的模型。我們從第一天開始就認(rèn)為解題模型這件事，所有的開源模型都會不斷超越，最終達(dá)到一個相對完美的效果。所以，交給通義千問吧。

當(dāng)然，提到數(shù)據(jù)和AI大模型，也特別感謝阿里。沒有阿里的全力支持，就沒有今天的我們。

阿里云把通義千問的最新技術(shù)供我們使用，我們可以依據(jù)規(guī)劃去完成能力的互補(bǔ)?？淇?，在題庫的質(zhì)量上絕對是行業(yè)里面頂級的，我很感謝吳嘉（夸克CEO），如果沒有他們給我們提供題庫以及標(biāo)注好的題庫信息，我們不會在這么短的時間內(nèi)達(dá)到行業(yè)的頂級水準(zhǔn)。還有釘釘，把我們嵌入到他們的學(xué)校的主場景“家校溝通”，他們是中國體量最大的個性化作業(yè)布置系統(tǒng)，我們?yōu)獒斸斕峁〢I老師技術(shù)。天貓也給了我們很大的支持，但我們暫時還沒在天貓上主賣，因?yàn)樵谧约褐鲌龃蜈A不算贏，必須先到別人的主場去打贏。

03

“決不能讓組織擴(kuò)張的能力和速度限制了業(yè)務(wù)成長速度。所以我們核心的思路是，創(chuàng)造AI員工，承載業(yè)務(wù)的快速增長”

提問：現(xiàn)在收入保持每月30%-50%的增長？這個加速度來自于哪里？

楊仁斌：創(chuàng)業(yè)公司只有做復(fù)雜的事，才能抵御巨頭的競爭，只有別人不愿意干的臟活累活才是創(chuàng)業(yè)公司的壁壘。但這也只守得住一時，真正的壁壘是能支撐“快”的能力。

產(chǎn)品開發(fā)的第一個內(nèi)測版本出來后，我每天會花4個小時聽內(nèi)測用戶的錄音。有次，我聽到“寒雪”在講二元一次方程里的“消元法”。當(dāng)孩子說“要消Y”的時候，她識別為“校外”，說咱們先不要扯“校外”的事了，我們專注于把這道題做好。然后學(xué)生就關(guān)機(jī)，退貨了。

當(dāng)時，市場上所有語音轉(zhuǎn)文字的技術(shù)，都會把“消Y”的聲音理解成“校外”。因?yàn)閺膩頉]有一個中文詞語叫“消Y”，但是這樣的例子，在學(xué)生學(xué)習(xí)的時候比比皆是。比如學(xué)生說“老師，是X加上3，括號，不對，括號應(yīng)該寫在左邊，再在右邊打一個括號，再加上5”，把這樣的語音內(nèi)容轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)式的需求，會讓市面上的語音轉(zhuǎn)文字產(chǎn)品集體崩潰。

公司第一版本的對話日志分析Agent就是我寫的，內(nèi)測時，它會自動把學(xué)生出戲的對話全部識別出來，我會讓所有產(chǎn)品經(jīng)理和工程師都來聽，然后想辦法解決，當(dāng)然這里所有語音數(shù)據(jù)是經(jīng)用戶授權(quán)使用的。

像教育這樣既復(fù)雜又需要精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)，串行的鏈條環(huán)節(jié)非常多，但每一個環(huán)節(jié)比別人好20%，乘起來就能好上6、7倍。所以創(chuàng)業(yè)公司一定要做復(fù)雜的事，才不會被輕易超越。

提問：這么快的增速，公司組織變革上是如何適配的？

楊仁斌：AI時代一家公司的發(fā)展速度會遠(yuǎn)超傳統(tǒng)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)公司。當(dāng)業(yè)務(wù)增長速度遠(yuǎn)超組織增長速度，你不可能短時間能招到這么多靠譜的人。你所有核心崗位都應(yīng)該不是人，必須是Agent，才能支撐閃電式擴(kuò)張。

只要這個崗位是在電腦前就可以完成工作的，是在線上就能跟人完成溝通的，你的第一反應(yīng)就應(yīng)該不是招聘人，而是能不能寫個Agent出來讓它來干，這個才是AI Native的第一反應(yīng)。

在增速如此之快的情況下，依靠團(tuán)隊(duì)招聘去招攬人才，會拖慢整體節(jié)奏。決不能讓組織擴(kuò)張的能力和速度限制了業(yè)務(wù)成長速度。所以我們核心的思路是，創(chuàng)造AI員工，承載業(yè)務(wù)的快速增長。

除了“寒雪”之外，我們的第一位Agent員工是產(chǎn)品經(jīng)理崗位的AI面試官。創(chuàng)業(yè)初期，Leader的時間與精力分配決定公司競爭力和業(yè)務(wù)增長速度。但應(yīng)聘員工小于1/100的通過率意味著最能干活的骨干99%的時間都花在面試上。

誰痛苦誰動手，所以我親自做了這個Agent?，F(xiàn)在幾乎所有應(yīng)聘員工初面都是語音通話AI面試官，一般溝通時長都超過1小時。有一次，一個候選人面試沒通過，但他問我們能不能給他AI面試官的代理權(quán)。我直接送給我很多創(chuàng)業(yè)者朋友用了。

我們重生于AI時代，從第一天開始，就圍繞著用Agent來構(gòu)建我們的核心崗位，面試官Agent，投手Agent，短視頻創(chuàng)意Agent，直播間場控Agent，主播陪練Agent，甚至對外合作都是由Agent負(fù)責(zé)介紹產(chǎn)品。

人的培養(yǎng)與能力成長以月為單位，而Agent的每一次迭代，修改個提示詞、流程，最多用Cursor改點(diǎn)代碼，最后跑個測試集，可能幾十分鐘就迭代了一輪，誰都不依賴，一個人就全能搞定。設(shè)計(jì)者的水平有多高，Agent的能力就有多大。

所以，我很反對在公司里面講“用AI給組織提效”這個說法。提效意味著只是改良，還是舊的人、舊的思想。AI的真正價值應(yīng)該是創(chuàng)造新供給，提供接近0邊際成本的知識工作者，并且規(guī)模、時間可彈性。

04

“CEO不親手寫Agent的公司是沒有競爭力的。不僅如此，所有的核心骨干都應(yīng)該是AI的設(shè)計(jì)師”

提問：你是如何規(guī)劃公司里硅基員工的存在的，成本你核算過嗎？

楊仁斌：我很久前就在思考張一鳴的一句話“要像打造產(chǎn)品一樣打造公司”。以前，這只是一種企業(yè)文化與愿景。但此時此刻，你會發(fā)現(xiàn)，它已經(jīng)可以真正實(shí)現(xiàn)了。

我們剛剛核算過，目前公司硅基員工的工資（時薪），主要是算力成本，已經(jīng)超過了碳基員工。比如，對主播進(jìn)行話術(shù)迭代的Agent，工作4個小時需要4000塊錢，但它能跟主播一起打磨每一句話，讓主播的每一句話都更具轉(zhuǎn)化性，主播的轉(zhuǎn)化率直接等于公司收入增長率，杠桿率很高。放在過去，主播播4個小時后講過什么都忘記了，是沒法復(fù)盤迭代的。

我們公司整個的架構(gòu)設(shè)計(jì)，就像一個Agent的設(shè)計(jì)一樣，用workflow（工作流）來跑通。我們甚至沒有那么強(qiáng)調(diào)團(tuán)隊(duì)協(xié)作了，我們接受那些特別有想法但不合群的人，這個有點(diǎn)反常識。因?yàn)楹芏喙ぷ饕呀?jīng)通過人和Agent的協(xié)同來完成業(yè)務(wù)目標(biāo)，而不是人和人的協(xié)同。我目前想做的一件事是把公司互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)格的大開間，改造成一個個獨(dú)立又開放的作戰(zhàn)室。

提問：真人員工的作用是什么呢？

楊仁斌：第一個是公司在運(yùn)轉(zhuǎn)Agent協(xié)同的時候，總要有人來牽引設(shè)計(jì)，我是總設(shè)計(jì)師，但每個Agent都需要人來持續(xù)迭代，叫做Agent設(shè)計(jì)師。

第二個崗位是AI助手或者說是被Function Call的人。比如教研質(zhì)檢Agent認(rèn)為一道題目的解析不完整，它會先通知另一個教研員Agent先去完善，如果還不滿意，就會通知和安排真人老師去補(bǔ)充，然后把任務(wù)丟給下一個環(huán)節(jié)質(zhì)檢的Agent。

我還訓(xùn)練了一堆特殊Agent，我把它叫做CEO專家顧問團(tuán)。我手捏了很多位不同領(lǐng)域的AI專家，專門跟我討論從戰(zhàn)略到執(zhí)行中間的策略，它們的任務(wù)是幫我最短時間成為各領(lǐng)域的行業(yè)專家，擁有判斷力。

AI時代之前，要在某個方向上快速積累認(rèn)知，我需要通過請教業(yè)內(nèi)頂尖前輩去學(xué)習(xí)。我出差一來一回兩天，最后只能跟一個人聊天，雖然會給我輸入很多洞見，但這個效率太低了。我現(xiàn)在的做法是，先跟專家討論一些看問題的角度，把這些角度輸入給AI，然后跟AI去探討，逐步深入形成我自己的理解，同時訓(xùn)練它能以我的思維方式給我完善認(rèn)知。我發(fā)現(xiàn)這樣訓(xùn)練出來的AI行業(yè)專家能夠看到更本質(zhì)的底層原理。之后，當(dāng)我成為了半個專家，再去約行業(yè)的真專家，我會更有方向和辨別力。

比如，訓(xùn)練的廣告投放AI專家，我們會從一個廣告的素材是如何出現(xiàn)在用戶面前開始聊，聊排序、競爭機(jī)制、策略、算法等等。最后，我會把我們討論出來的方案去實(shí)踐，出來各種結(jié)果又會跟它一起來分析。再后來，我們識別到原來抖音廣告系統(tǒng)的設(shè)計(jì)對于高客單價的商品投放有很多挑戰(zhàn)，你必須采用完全不一樣的思路。總結(jié)來說，就是凡事需要回到第一性原理。即使從這個基礎(chǔ)出發(fā)，最后做法跟所有行業(yè)都不一樣，甚至相反，最后的結(jié)果一定是好的。

提問：你在公司倡導(dǎo)的Agent協(xié)同化其實(shí)是種顛覆性變革，你作為CEO有什么改變？

楊仁斌：首先，我認(rèn)為AI最大價值不是取代現(xiàn)有崗位的人，而是勝任新崗位。其次，我認(rèn)為Al時代，CEO會真正回歸“首席執(zhí)行官”的角色，CEO不親手寫Agent的公司是沒有競爭力的。不僅如此，所有的核心骨干都應(yīng)該是AI的設(shè)計(jì)師。

真要談取代，放在傳統(tǒng)的組織管理語境中，大家可能會認(rèn)為AI出來之后，最先被干掉的是普通員工，但其實(shí)AI取代的不是普通員工，而是公司管理層，在我們這里，只動腦不動手的管理者活不長。

在傳統(tǒng)企業(yè)組織里時，有三層架構(gòu)。第一層CEO代表戰(zhàn)略層，掌舵。再往下一層叫業(yè)務(wù)策略分解：老板提出一個大目標(biāo)，用什么樣的策略來實(shí)現(xiàn)。再往下就是執(zhí)行層。

AI時代的公司，只有戰(zhàn)略層和執(zhí)行層，CEO直接帶著執(zhí)行團(tuán)隊(duì)來做，我們只要Leader，不要Manager。

為什么過去會有策略層？因?yàn)镃EO要么懂產(chǎn)品不懂銷售，或是在營銷、供應(yīng)鏈有短板，總之這個“O”一定不全能。因?yàn)槟闳W(xué)習(xí)任何一個領(lǐng)域，可能都要五年、十年的積累，才能對這個領(lǐng)域有本質(zhì)的理解和見解。

但進(jìn)入AI時代，AI掌握了人類歷史上積累的所有知識。一個具備驅(qū)動AI能力的人，可以把想法、問題、困惑，一一跟AI探討，幾乎可以挖掘出這個領(lǐng)域所有的知識和經(jīng)驗(yàn)，形成自己的判斷力和業(yè)務(wù)策略。當(dāng)然，作為CEO，你必定要擁有更底層的元認(rèn)知和決策能力。

AI的迭代、響應(yīng)速度極快。你跟下屬去改個產(chǎn)品，你都得明天再看。你跟AI協(xié)作，10秒鐘之后就能看到。搭配AI，CEO做出高質(zhì)量決策的可能性和速度都會大幅提升，整個企業(yè)決策、執(zhí)行、迭代的速度也會變得更快。

所以，整個組織就回到我剛才講的那個觀點(diǎn)：AI時代的公司，如果你的CEO不是自己親自寫Agent，對于AI的訓(xùn)練和把握做不到基本能“干掉”中層管理層、策略層，這家公司很難成功，這家公司一定沒有競爭力。

—End—

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