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。「離錢近」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 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 級別（人機(jī)協(xié)作），主要替代初級員工的繁瑣工作，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 將具備與高級員工對等的業(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 AI 的焦慮。今天我們特別把星吉請來和大家聊一下，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。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)階段我們在產(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)品你們怎么把它想出來要做 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?；蛘咧苯用嫦蚱髽I(yè)級市場，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。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，我們怎么去制造所謂的 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或頂級 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：我們在選擇的時(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)值觀對齊是關(guān)鍵。我們都對技術(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?，F(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?，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)注冊一個(gè)賬號就能獲得大量 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。我們先替代初級員工，變成初級和高級協(xié)作狀態(tài)。當(dāng) Agent 準(zhǔn)確性足夠強(qiáng)，與人類高級員工水平對等時(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 級的員工可以替代一些初級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？沒辦法從初級升到高級，在語核內(nèi)部，咱們怎么解決這個(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，初級員工成長靠老專家?guī)?，速度慢。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，初級員工成長更快，不會(huì)在初級狀態(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「語核科技」，非常感謝大家！

*頭圖來源：極客公園