如果說2025年初Manus的橫空出世讓很多人知道了"通用Agent"這個(gè)概念，那最近兩個(gè)月，AI Agent算是真正走進(jìn)了電腦和手機(jī)，開始幫普通用戶"干活"了。

千問能幫你點(diǎn)外賣，Claude Cowork能自動幫你整理電腦文件。而對AI編程工具更熟悉的程序員們，則是早就用Claude Code干各種苦力活了。

不過，我最近也注意到了一個(gè)現(xiàn)象：Agent分化了，走出了好幾條不同的路。

AI Agent分化成了四種類型

我把現(xiàn)在市面上的Agent大概分成四類：

第一類，通用型。 Claude、ChatGPT、豆包這些。什么都能做一點(diǎn)，但什么都不夠深。你讓它幫你訂機(jī)票，它會告訴你流程，但不會真的幫你訂。

第二類，生活服務(wù)型。 千問能點(diǎn)外賣、訂酒店，就是這種。不追求"什么都會"，而是把幾個(gè)高頻場景做到真的能用。

第三類，開發(fā)者工具型。 Claude Code、CodeX、Cursor等。作為開發(fā)者我用得最多，確實(shí)在改變寫代碼的方式，但主要還是程序員/開發(fā)者們在用。

第四類，垂直行業(yè)型。 這類產(chǎn)品不多，但我覺得最有意思。不做通用能力，而是扎進(jìn)某個(gè)行業(yè)，把行業(yè)know-how吃透，用AI重新做一遍。

為什么說第四類最有意思？

前三類比的都是"通用能力"——誰的模型更聰明、誰的工具鏈更完整。但垂直行業(yè)Agent比的是"誰更懂這個(gè)行業(yè)"。這是護(hù)城河。

通用Agent不可能同時(shí)精通醫(yī)療、法律、營銷、供應(yīng)鏈，那也不是一個(gè)通用產(chǎn)品想解決的問題。但垂直Agent可以，把一個(gè)領(lǐng)域吃透就夠了。

作為達(dá)人的我，注意到一個(gè)趨勢

我的YouTube頻道有6萬多訂閱。最近半年，明顯感覺到一個(gè)變化：收到的商單合作郵件越來越多了，而且質(zhì)量變高了。

以前收到的邀約郵件，大多是模板群發(fā)，一看就知道對方根本沒看過我的內(nèi)容。但最近收到的邀請不一樣——會提到我的受眾是什么類型、為什么覺得我適合推這個(gè)產(chǎn)品。

我意識到，這個(gè)賽道有AI在發(fā)力。

作為一個(gè)AI自媒體，我對這件事挺好奇的：他們?yōu)槭裁磿x中我？看重什么？了解這些，對我優(yōu)化自己的內(nèi)容方向、提高合作匹配度也有幫助——知己知彼嘛。

順著這個(gè)思路，我以達(dá)人的身份入駐了 Aha ，也順帶去研究了一下他們 —— 一個(gè)做達(dá)人營銷的垂直Agent 平臺是怎么做達(dá)人、品牌之間的撮合的，做的怎么樣？

但在展開之前，得先說說AI產(chǎn)品想規(guī)?；_(dá)人營銷這件事，為什么難。

AI產(chǎn)品做達(dá)人營銷規(guī)?；瑸槭裁醋霾缓?/p>

首先AI產(chǎn)品的達(dá)人合作這件事，我深有體會。

作為一個(gè)同時(shí)在認(rèn)真經(jīng)營B站、小紅書、YouTube、公眾號的AI博主，我各個(gè)平臺都和一些AI產(chǎn)品接觸過。我算是"達(dá)人"這邊的視角。過去兩年也接過一些AI產(chǎn)品的合作，有些合作很順，有些真的很痛苦。

第一，體驗(yàn)門檻高。 達(dá)人推零食，開箱吃一口就能拍。推AI工具，得先學(xué)會用。很多達(dá)人過不了這一關(guān)——不是不愿意學(xué)，是真學(xué)不會，或者因?yàn)闆]對應(yīng)的真實(shí)場景需求，學(xué)了也用不出效果。

我自己就碰到過：有些商單產(chǎn)品，接了之后發(fā)現(xiàn)這玩意兒也太難用了。不是我不想好好做，是真的用不出能說服觀眾的效果。

第二，內(nèi)容創(chuàng)作難。 AI產(chǎn)品的使用場景往往很抽象。什么叫"提高效率"？什么叫"智能助手"？這些概念不好拍。達(dá)人得把抽象功能變成有畫面感的內(nèi)容，對創(chuàng)作能力要求很高。

第三，產(chǎn)品迭代快。 AI產(chǎn)品一個(gè)月一個(gè)版本很正常。達(dá)人這邊內(nèi)容還沒發(fā)，那邊功能已經(jīng)改了。有些視頻發(fā)出去，評論區(qū)就有人說"這個(gè)功能現(xiàn)在不是這樣的"。

這三個(gè)問題加在一起，就會發(fā)現(xiàn)一個(gè)規(guī)律：

AI產(chǎn)品天然需要規(guī)?；|達(dá)，因?yàn)閱蝹€(gè)達(dá)人很難把產(chǎn)品全面的講清楚。你需要大量不同視角、不同場景的內(nèi)容，才可能讓用戶真正理解一個(gè) AI 產(chǎn)品。

但規(guī)模化太難做了。

我跟幾個(gè)做AI產(chǎn)品市場的朋友也聊過，痛苦很一致。

站在品牌方視角，一個(gè)達(dá)人合作包含這些環(huán)節(jié)：找人、建聯(lián)、談價(jià)、簽合同、對brief、審內(nèi)容、催發(fā)布、收數(shù)據(jù)、做結(jié)算。

10個(gè)達(dá)人的時(shí)候，一個(gè)人盯得過來。100個(gè)達(dá)人的時(shí)候，就不是"人手不夠"的問題了，整個(gè)執(zhí)行體系會崩。達(dá)人數(shù)量只增加了90個(gè)，但執(zhí)行節(jié)點(diǎn)從幾百個(gè)變成幾千個(gè)。任何一個(gè)環(huán)節(jié)卡住，后面全亂套。

最后就是：效率亂、管理亂、數(shù)據(jù)亂、風(fēng)險(xiǎn)亂。

擴(kuò)團(tuán)隊(duì)能解決嗎？

在我看來是能解決部分問題的

In-house團(tuán)隊(duì)的優(yōu)勢是對產(chǎn)品理解最深、溝通鏈路最短，也更容易和達(dá)人做出高質(zhì)量的共創(chuàng)內(nèi)容。在早期、小規(guī)模階段，這幾乎是最理想的方式。但規(guī)模起來后還是會出現(xiàn)一些問題，比如團(tuán)隊(duì)人越多，信息對齊成本越高；篩人、談價(jià)、判斷內(nèi)容高度依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，一旦核心成員被分散到多個(gè)項(xiàng)目里，整體判斷質(zhì)量就會被稀釋，執(zhí)行復(fù)雜度會逐漸開始超過人力所能承載的上限。

找Agency呢？

Agency 在資源和執(zhí)行經(jīng)驗(yàn)上確實(shí)更成熟，也能在短時(shí)間內(nèi)承接較多合作。但是達(dá)人資源一般會有上限，隨著同類 AI 品牌持續(xù)引入這些成熟機(jī)構(gòu)，多個(gè)品牌往往在同一批達(dá)人中反復(fù)投放，投放覆蓋逐漸趨同，品牌之間的用戶觸達(dá)重疊度隨之上升。

說到底，不管擴(kuò)團(tuán)隊(duì)還是找Agency，核心問題沒變：執(zhí)行苦役吞噬了策略精力。

團(tuán)隊(duì)80%時(shí)間花在找人、催稿、對數(shù)據(jù)這些重復(fù)工作上，真正想"什么內(nèi)容能打動用戶"的時(shí)間少得可憐。

也正是在這個(gè)階段，一種能夠承載規(guī)模、同時(shí)又不犧牲判斷質(zhì)量的執(zhí)行方式，才開始變得必要。

帶著這些問題，我仔細(xì)研究了一下Aha

說到"AI員工"這個(gè)概念，我自己很有感觸。去年我給自己的一人公司加了一名"數(shù)字員工"——用Claude Code+Chrome MCP做B站和YouTube的運(yùn)營。留言多了一個(gè)個(gè)回復(fù)很煩，現(xiàn)在AI自動處理。搭了這套工作流之后，寫文章做視頻輕松太多了。

但達(dá)人營銷比回復(fù)留言復(fù)雜得多。找人、談判、合同、內(nèi)容、審核、結(jié)算——每個(gè)環(huán)節(jié)都有專業(yè)門檻。通用AI搞不定這個(gè)。

所以我好奇的是：Aha到底是怎么篩選達(dá)人的？作為達(dá)人，了解這個(gè)對我也有用。

AI員工是怎么"看"達(dá)人的

我在Aha官網(wǎng)看，他們提到他們已經(jīng)有500萬+全球達(dá)人池，頭部、腰部、長尾都覆蓋。

研究了一下，發(fā)現(xiàn)Aha 覆蓋的并不是單一類型的達(dá)人，而是圍繞不同 AI / 科技產(chǎn)品形態(tài)，形成了非常多元的內(nèi)容創(chuàng)作者結(jié)構(gòu)。無論是 AI 工具、效率類產(chǎn)品，還是 AI 視頻、設(shè)計(jì)、剪輯、編程、教育類產(chǎn)品，平臺上都同時(shí)聚集了測評型創(chuàng)作者、實(shí)際使用者、專業(yè)從業(yè)者、教學(xué)型內(nèi)容生產(chǎn)者以及偏場景化的應(yīng)用達(dá)人。

再往外延，Aha 還覆蓋了大量消費(fèi)級科技場景，包括戶外、家居、辦公、日常生活與創(chuàng)意內(nèi)容等方向的創(chuàng)作者。這意味著，品牌在平臺上并不是只能找到“講功能”的那一類人，而是可以圍繞同一產(chǎn)品，同時(shí)觸達(dá)不同角色、不同語境、不同使用場景下的真實(shí)用戶視角，用多種內(nèi)容形態(tài)并行展開傳播，而不是反復(fù)投向同一批同質(zhì)化達(dá)人。

這種達(dá)人類型的廣度，本身就是 Aha 能支撐多元觸達(dá)和規(guī)?；职l(fā)的基礎(chǔ)。

但達(dá)人池大不是關(guān)鍵。我比較感興趣的是它怎么從500萬里找到對的人。

我那個(gè)YouTube頻道過去發(fā)過不少 AI 開發(fā)工具、編程效率、Dev Tool workflow相關(guān)的內(nèi)容。結(jié)果在 Aha 上，我被直接匹配到了 ClackyAI 這樣的產(chǎn)品合作。這不是巧合，而是 AI 真的“看懂了”我在講什么、也知道我的受眾是誰。

后來我去看了一下 Aha 的匹配邏輯，才發(fā)現(xiàn)它并不是像傳統(tǒng)匹配靠標(biāo)簽、靠歷史數(shù)據(jù)、靠投放經(jīng)驗(yàn)這些在拉名單，而是走了一套非?！盃I銷專家式”的篩選流程，用LLM分析達(dá)人的內(nèi)容、理解受眾畫像、評估和品牌的匹配度。官方說會分析237+個(gè)行為信號。

具體來說就是，先從全量達(dá)人中召回可能相關(guān)的人，再通過粗排和精排逐層收緊，判斷的不是“這個(gè)人粉絲多不多”，而是這個(gè)達(dá)人適不適合講這個(gè)產(chǎn)品？他的受眾，和品牌目標(biāo)人群有多大重合率？在這個(gè)過程中，營銷號、刷量號會被統(tǒng)一識別并過濾掉，最后留下的，是在內(nèi)容語義、受眾畫像和產(chǎn)品定位上都能對齊的真實(shí)創(chuàng)作者。

站在達(dá)人的角度，這種匹配是有體感的：你收到的不是“群發(fā)模板”，而是真的和你內(nèi)容方向契合的合作邀約。

這對我有個(gè)啟發(fā)：作為達(dá)人，如果想被AI"看懂"，內(nèi)容定位得清晰。你的受眾是誰、你擅長講什么、你的內(nèi)容調(diào)性是什么——這些信息越明確，AI越容易判斷你適合哪類品牌。

找到人之后，后面的流程也明顯不一樣了。

AI 會自動完成建聯(lián)和意向確認(rèn)，官方說法是最快 48 小時(shí)內(nèi)就會有達(dá)人陸續(xù)接單，并會持續(xù)更新。 可以理解品牌始終擁有可反選、可推進(jìn)的達(dá)人儲備。內(nèi)容制作階段，AI全天候監(jiān)控進(jìn)度，并且會到點(diǎn)兒直接聯(lián)系達(dá)人催進(jìn)度。哪個(gè)達(dá)人該交稿了、哪個(gè)需要催一下，系統(tǒng)自動處理，品牌不用自己盯，達(dá)人這邊的節(jié)奏也更清晰。

站在品牌方的角度看，比較關(guān)鍵的一點(diǎn)是：規(guī)模大了質(zhì)量不會掉。

同一個(gè)Campaign哪怕同時(shí)推100個(gè)達(dá)人，執(zhí)行都遵循統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。傳統(tǒng)模式下這幾乎做不到——人越多越亂，這是鐵律。但AI天然適合干大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化的事。

說個(gè)題外話，我還在我自己的Aha達(dá)人賬號下，看到了不同品牌給我YouTube頻道的報(bào)價(jià)，確實(shí)有點(diǎn)意思哈哈哈

這些價(jià)格整體上和我自己的心理預(yù)期非常接近：有的產(chǎn)品我愿意高價(jià)深度做，有的只適合輕度露出，價(jià)格自然不同。

后來才知道，這背后并不是拍腦袋定價(jià)。

在匹配完成后，AI 會基于達(dá)人的歷史內(nèi)容表現(xiàn)、實(shí)時(shí)受眾價(jià)值、平臺 CPM 行情、國家與市場系數(shù)、合作形式等多個(gè)維度，計(jì)算出一個(gè)合理的報(bào)價(jià)，并直接帶著這個(gè)報(bào)價(jià)去完成溝通和議價(jià)，最終形成一個(gè)品牌可以直接推進(jìn)的 Best Price（一口價(jià)）。

作為達(dá)人，我的后臺是這個(gè)樣子的

另一個(gè)讓我印象深刻的是安全保障

規(guī)?；€有個(gè)隱藏問題：風(fēng)險(xiǎn)。

同時(shí)和100個(gè)達(dá)人合作，怎么保證每個(gè)人都是真的？數(shù)據(jù)都是真的？流程合規(guī)？錢不會打水漂？

作為經(jīng)常接商單的博主，我知道這行坑多。有人刷數(shù)據(jù)，有人拖稿，有人收了錢不干活。品牌方?jīng)]經(jīng)驗(yàn)，很容易踩雷。

Aha在這方面做了幾件事，讓我覺得它不是只解決“效率”，而是真的在為規(guī)模化做準(zhǔn)備。

首先，是基礎(chǔ)層面的真實(shí)與合規(guī)。

達(dá)人在接單前必須完成身份認(rèn)證，并授權(quán)其媒體平臺的一方數(shù)據(jù)。這意味著，品牌在后臺看到的達(dá)人畫像、曝光量、點(diǎn)擊量預(yù)估等信息，并不是自填或抓取的模糊數(shù)據(jù)，而是來自平臺官方接口的真實(shí)數(shù)據(jù)，可以直接作為決策依據(jù)，一定程度上也杜絕了虛假賬號。

但更關(guān)鍵的不是“認(rèn)證”，而是過濾。

做達(dá)人這行的人都知道，現(xiàn)在各個(gè)平臺水很深，營銷號、買量號、刷數(shù)據(jù)的賬號特別多。小規(guī)模合作還能人工盯，一旦規(guī)模放大，這種賬號混進(jìn)來，風(fēng)險(xiǎn)會被直接放大好幾倍。

Aha 在這塊做得比較狠：

明顯刷量、內(nèi)容質(zhì)量很差的賬號，直接進(jìn)黑名單，以后不再推薦；

有點(diǎn)可疑、但還沒到一刀切程度的，會進(jìn)灰名單，后面合作中持續(xù)觀察，必要的話還會調(diào)低價(jià)格或者限制接單。

而且這些黑灰名單不是擺設(shè)，在達(dá)人匹配和接單的每一步都會實(shí)時(shí)生效，保證最后進(jìn)到合作里的，基本都是正常做內(nèi)容的創(chuàng)作者，而不是靠刷數(shù)據(jù)混進(jìn)來的賬號。

同時(shí)，合作本身也不是拍拍視頻就結(jié)束了。在每一次合作正式開始前，系統(tǒng)會自動完成雙方的身份驗(yàn)證和協(xié)議簽署，合同會統(tǒng)一歸檔，不需要品牌和達(dá)人私下反復(fù)確認(rèn)。對達(dá)人來說，合作協(xié)議里會明確包含素材授權(quán)條款，哪些能用、怎么用，一開始就講清楚。如果內(nèi)容效果不錯(cuò)，平臺還會直接提供對應(yīng)的投放碼，品牌想加熱放量，也不需要再反復(fù)找達(dá)人確認(rèn)，流程會順很多。

我覺得比較省事的一點(diǎn)是，平臺內(nèi)置了統(tǒng)一的內(nèi)容執(zhí)行規(guī)范，覆蓋視頻時(shí)長、格式、CTA 設(shè)計(jì)以及限流風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避等細(xì)節(jié)。內(nèi)容怎么拍、如何驗(yàn)收、什么算達(dá)標(biāo)，都是有明確標(biāo)準(zhǔn)的，而不是“隨便發(fā)一條就算交差”。

站在達(dá)人的角度看，這套流程雖然更規(guī)范，但反而更安心。邊界清楚、預(yù)期明確，不用擔(dān)心拍完之后被反復(fù)扯皮。

對品牌來說，也意味著規(guī)?；献鞯臅r(shí)候，心里更有底，不用擔(dān)心錢打到水里。

最后是資金層面的安全機(jī)制，這一點(diǎn)我個(gè)人覺得挺重要。

在Aha上，品牌的預(yù)算不會一開始就直接打給達(dá)人，而是先由平臺托管。只有當(dāng)達(dá)人按要求完成對應(yīng)的內(nèi)容制作，并且通過品牌的驗(yàn)收之后，款項(xiàng)才會按節(jié)點(diǎn)釋放。哪一個(gè)節(jié)點(diǎn)沒完成、內(nèi)容不達(dá)標(biāo)，對應(yīng)的費(fèi)用就不會被放出來。

如果中途出現(xiàn)達(dá)人違約，或者內(nèi)容明顯不符合要求的情況，平臺也不會直接向達(dá)人結(jié)算，品牌可以發(fā)起退款流程，把風(fēng)險(xiǎn)控制在合作前端，而不是事后扯皮。

這些機(jī)制疊加在一起，本質(zhì)上是在回答一個(gè)問題： 當(dāng)達(dá)人合作從“試水”走向規(guī)?；瘯r(shí)，系統(tǒng)能不能穩(wěn)住。

至少從流程、風(fēng)險(xiǎn)和資金控制這幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)來看，Aha 是在認(rèn)真解決這件事的。

什么產(chǎn)品真的需要Aha

說了這么多，Aha適合所有人嗎？

不是的。這個(gè)問題值得聊聊。

適合的情況

產(chǎn)品已經(jīng)驗(yàn)證了PMF，進(jìn)入規(guī)?；A段。 你已經(jīng)知道產(chǎn)品是什么、用戶是誰、價(jià)值主張是什么，現(xiàn)在需要把信息傳遞給更多人。

有出海業(yè)務(wù)，希望多平臺分發(fā)的AI/科技類產(chǎn)品。 Aha覆蓋140+國家，支持YouTube、Instagram、TikTok、Twitter、Facebook五大平臺。很擅長多渠道同時(shí)跑，但是一旦是單一市場 + 單一平臺 + 少量達(dá)人，Aha 的價(jià)值會被稀釋。

想多元觸達(dá)，需要多視角教育，而不是期望一次爆點(diǎn)的產(chǎn)品。 產(chǎn)品可能單條內(nèi)容講不清楚，不同人會被不同場景打動，需要多個(gè)達(dá)人 × 多種視角 × 多輪觸達(dá)。希望系統(tǒng)性觸達(dá)不同圈層的用戶，覆蓋頭/中/尾不同量級達(dá)人。 Aha支持品牌月度落地上百位達(dá)人的規(guī)?；献?，涵蓋頭部（占比20%）、腰部（占比 30% ）及長尾（占比50%）全矩陣達(dá)人。

適合那些已經(jīng)確定把達(dá)人營銷當(dāng)長期能力建設(shè)，而不是一次性投放的產(chǎn)品。 Aha的數(shù)據(jù)會沉淀，用得越久，平臺對你的產(chǎn)品和用戶理解越深。

不適合的情況

還在早期驗(yàn)證階段，沒找到PMF。

這個(gè)階段in-house團(tuán)隊(duì)優(yōu)勢其實(shí)更明顯，因?yàn)闀Ξa(chǎn)品理解深、決策快、能邊做邊觀察市場反饋。

而且說實(shí)話，這階段不確定性太高，不應(yīng)該在達(dá)人營銷上投大錢。先利用少量達(dá)人獲得早期用戶，產(chǎn)品打磨好，找到PMF，再考慮規(guī)?；?。

非常看重實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化。

達(dá)人營銷的價(jià)值更多是品牌曝光、用戶教育、信任建立。核心訴求是"今天投明天出單"的話，達(dá)人營銷可能不是最合適的渠道——不管用不用Aha。

只做國內(nèi)市場。

Aha支持的是海外五大平臺。雖然上面也有中國區(qū)達(dá)人，但完全沒出海需求的話，可能不是最匹配的選擇。

垂直Agent的機(jī)會

回到開頭的話題。

為什么我覺得垂直行業(yè)Agent有意思？因?yàn)樗娴脑诮鉀Q一個(gè)行業(yè)的根本問題，不只是"提高效率"。

通用Agent做不深。讓ChatGPT幫你管達(dá)人合作，它能給建議，但做不了執(zhí)行。讓它判斷一個(gè)達(dá)人合不合適，它沒數(shù)據(jù)，判斷不了。

Aha不一樣。它把達(dá)人營銷這個(gè)行業(yè)吃透了，用AI重新做了一遍。

達(dá)人池是慢慢積累的，匹配算法是不斷訓(xùn)練的，執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)是一點(diǎn)點(diǎn)沉淀的，風(fēng)險(xiǎn)控制是內(nèi)置好的。

這是一套完整的行業(yè)解決方案。

Aha的定位說得很清楚：以AI員工為執(zhí)行主力的達(dá)人營銷平臺。

人專注策略和創(chuàng)意——這才是人真正有價(jià)值的地方。執(zhí)行的活交給AI員工——讓機(jī)器干機(jī)器擅長的事。

我之前說過一句話：不天真地依賴100%自動化的話，你會發(fā)現(xiàn)幾乎所有工作都可以讓AI先幫點(diǎn)忙，從而開始得更容易，躍過最難的啟動那一步。

達(dá)人營銷也一樣。AI不能替你想清楚"我要傳遞什么信息"，但它可以替你處理找人、催稿、對數(shù)據(jù)這些執(zhí)行的活。

這可能是AI Agent真正落地的樣子：把人從重復(fù)勞動里解放出來。

Aha產(chǎn)品官網(wǎng)：https://aha.inc/

如果你已經(jīng)在認(rèn)真考慮規(guī)?；鲞_(dá)人營銷，而不是單點(diǎn)試水，那我會更推薦你直接去官網(wǎng)預(yù)約一次 Demo。

會有專門的業(yè)務(wù)同學(xué)根據(jù)你的產(chǎn)品情況、目標(biāo)市場和投放訴求帶你完整走一遍 Aha 的實(shí)際使用流程，很多細(xì)節(jié)只有在真實(shí)演示中才能體會到，不在于“看功能”，而在于幫你快速判斷這套執(zhí)行方式，是否真的適合你現(xiàn)在的規(guī)模和節(jié)奏。