文｜富充

編輯｜蘇建勛

2024年11月，李可佳、吳俊東、張棲銘決定一起創(chuàng)業(yè)，做一款“幫助用戶終身學習”的AI Agent。新公司被命名為Ouraca ，是“Our Academy”的縮寫。

三位合伙人都是互聯(lián)網(wǎng)教育領域的“老兵”：

創(chuàng)始人兼CEO李可佳，曾任極課大數(shù)據(jù)創(chuàng)始人，該項目被字節(jié)跳動收購后，他入職字節(jié)智慧教育業(yè)務擔任CEO；

聯(lián)創(chuàng)吳俊東，哈佛肯尼迪學院碩士，好未來教育投資人，曾為李可佳極課大數(shù)據(jù)的投資人；

聯(lián)創(chuàng)張棲銘，曾任字節(jié)教育中臺負責人，推出過數(shù)個日活千萬、月活過億的產(chǎn)品。

Ouraca 公司正式創(chuàng)建于2025年3月，產(chǎn)品還未發(fā)布，就已經(jīng)獲得700萬美元種子輪融資。股東名單中包括紅杉中國、初心資本、Etna Capital等VC機構(gòu)。

有趣的是，上述投資方在決定出手Ouraca時的決策速度，都非?？?。李可佳回憶起，決定創(chuàng)業(yè)的當晚，將想法說給初心資本創(chuàng)始人田江川，幾分鐘后就收到田江川回復“那我投你”；紅杉中國的投資速度也近乎如此。

“Etna Capita的投資決策幾乎是在24小時內(nèi)完成的，”投資人Haina Xu回憶當時的情況：“ ChatGPT的使用場景里，教育類別長期排前五，可以說教育是大語言模型帶來最大改變的行業(yè)之一。人們期待全能AI Tutor很多年了，Ouraca恰好是我們看到的第一個在探索‘AI時代終身學習產(chǎn)品’的團隊?！?/p>

2025年9月，Ouraca上線第一款應用“Aibrary”，它用名為Idea Twin的獨特“AI生成播客”功能引導和陪伴用戶學習。目前，Aibrary和Ouraca旗下的新產(chǎn)品仍在持續(xù)快速迭代。

用AI做會提問的“學習搭子”

李可佳對AI教育產(chǎn)品，有一套自己的判斷：因為大模型可以快速生產(chǎn)大量內(nèi)容，所以痛點并不是內(nèi)容不夠多，而是如何通過幫助用戶向AI提出好的問題，收獲高質(zhì)量的答案。

在Aibrary，用戶可以主動向Aibrary提問自己想要學習的話題。如果用戶不知道該問什么，Aibrary會每天向用戶推送3個與生活相關的話題，比如最近的一個，是關于“積少成多的小習慣“。

每個話題里，Aibrary嵌入了自己的見解，并且推薦了值得一讀的閱讀清單，也向人們提供書籍講解。

但Aibrary并非又一款“X分鐘給你講本書”的APP，而是把知識變成用戶感興趣的對話，再用播客的形式說出來。

具體而言，播客分為“主持人”和“嘉賓”兩個角色。用戶可以選擇蘇格拉底、愛因斯坦等帶有不同發(fā)問邏輯的主持人；而回答的“嘉賓”則是用戶自己的“數(shù)字分身”（Idea Twin），這是Agent在學習用戶的身份和資料之后，形成的“嘴替”一般的存在。

吳俊東舉了一個最近的例子：“前段時間，關于‘人工智能是否會取代大量崗位’的討論很熱。我有一位做青年領導力的朋友向Aibrary提問該如何看待此事，Aibrary向這位朋友推薦了《未來簡史》，并生成了一期播客?！?/p>

“播客中的‘嘉賓’是Agent‘扮演’的這位朋友，博客中不僅討論了技術趨勢，還結(jié)合他當前的創(chuàng)業(yè)方向，分析哪些能力會被替代、哪些能力會放大。最終，‘嘉賓’給出的不是抽象判斷，而是基于他的背景形成的應對策略。這本書其實很多人都看過，但是Aibrary會針對每個不同人，以及同一個人的不同心境都有完全不一樣的解讀?！眳强|說。

Idea Twin的靈感來自NotebookLM，那個能把論文、財報變成雙人對話播客的產(chǎn)品。

2024年，李可佳在體驗過NotebookLM后就意識到，AI產(chǎn)品的勝負手不僅在于“模型更強”，而在“交互形式”——聲音這種模態(tài)，會讓知識交付出現(xiàn)新的可用性。

但李可佳覺得，NotebookLM的體驗還差臨門一腳：它像一個萬能工具，只是用戶得自己找材料、自己提問、自己規(guī)劃路徑。而很多數(shù)人并不知道要問什么。

Aibrary的播客，正是填補了這個Gap：先替用戶進行高質(zhì)量提問，再把知識答出來。

△Aibrary提供的功能包括書籍推薦、書籍講解生成、Idea Twin播客等，圖片：采訪人提供

找準“持續(xù)學習”用戶，解決“大量小問題”

關于如何做好用戶體驗、提升用增和留存，李可佳總結(jié)出Aibrary的Know-how：做好大量小問題。

最基礎的一步，是要輸出值得信賴的內(nèi)容：書用哪個版本做數(shù)據(jù)源更可靠、網(wǎng)絡上圍繞一本書的海量觀點怎么清洗……這意味著大量數(shù)據(jù)收集、標注類的工程化任務要做細致。

此外，要讓用戶覺得Agent“懂自己”，這來自AI對用戶信息和用戶行為的學習。

Aibrary使用者在注冊時，會填入描述年齡、職業(yè)、目標、困惑。這是AI了解用戶的基礎，此后會隨著交互和對話變多，學習越來越多的用戶信息。

但一款好產(chǎn)品的基礎，離不開對目標用戶需求的精準把控。

李可佳和吳俊東都認為，前AI時代的教育產(chǎn)品，還是在追求“更少老師教更多學生”的極致效率?！暗獳I越強，那些能被規(guī)范化培養(yǎng)的技能就過期越快，比如律師助理、基礎編程、客服?！崩羁杉颜f。

因此，新一代教育產(chǎn)品要挖掘有持續(xù)學習目標的用戶，并非為了考試和培訓而學習的使用者。

為了找準用戶人群，Aibrary成立之前就做了大量調(diào)研。主創(chuàng)團隊先在身邊或LinkedIn等求職、社交平臺發(fā)放問卷，整理用戶需求，并且逐步確立三類核心人群：Busy Professionals（繁忙的職場中堅力量）、剛畢業(yè)或還在讀書的年輕人、以及寶爸寶媽——后者往往脫離職場，但又不想被時代甩下，因此使用碎片時間學習。

Aibrary團隊還會一對一大量訪談早期用戶。

這些用戶中既有得過癌癥的全職媽媽，希望在這里找到解決日常生活瓶頸的方法；也有管理著40個員工的倉儲公司老板，想要學習怎么和女朋友相處；甚至是在酒店工作、想轉(zhuǎn)行做醫(yī)藥的移民，這位用戶還因為自己英語不太好，拼寫總是出錯而道歉。

這也讓Aibrary團隊更加確定：“持續(xù)學習”在北美并不是一項“精英意愿”；在這里，更普遍的人群希望獲得“持續(xù)成長的確定感”。這也是團隊把首站市場設置為美國的原因。

李可佳和吳俊東很認可Insta360創(chuàng)始人劉靖康的思路：先從與自己相似的一小群人出發(fā)，抓住一個足夠具體的需求把它做到極致，產(chǎn)品哪怕起步小眾，也有可能在扎穩(wěn)核心人群后逐步外擴。

選擇書籍作為切口，核心原因是主創(chuàng)團隊本身都很喜歡閱讀。兩位成長經(jīng)歷幾乎全然不同的創(chuàng)始人，都認可書籍是普世的智慧來源。

吳俊東從江西小城長大，學生時代最主要的“擴展視野”方式就是讀書；李可佳家里有一個巨大的書柜，也從小酷愛閱讀。

二人回憶起，剛剛在硅谷創(chuàng)業(yè)起步時，日常娛樂并不多，晚上散步常常不約而同走進街角的小書店，隨手翻幾頁。

對他們來說，在容易過時的技能和不斷追逐最新前沿的信息之間，書中的科學、哲學、藝術、美等等知識可以穿越周期，讓人的內(nèi)心變得豐盈。

為了觸達目標客戶，Aibrary團隊的市場開拓同時分為“空軍”和“陸軍”。

空軍是LinkedIn、YouTube，Aibrary把創(chuàng)業(yè)故事做成播客發(fā)布在這些平臺，坦誠地討論踩過的坑，和用戶形成共鳴；陸軍是美國本土讀書會、高校的落地合作。

“我在字節(jié)和互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)時，積累了不少中國C端產(chǎn)品的推廣經(jīng)驗，這些放到美國依然是有效的?！崩羁杉颜f，“直播、社群、投流等等打法，中國團隊上手更快?！?/p>

△團隊在硅谷創(chuàng)業(yè)初期經(jīng)常去的Mountain View老牌書店Books Inc.，圖片：采訪人提供

持續(xù)學習新范式：從人到Agent

有趣之處在于，Ouraca終身學習的用戶，不一定是人類，也可能是Agent。Ouraca旗下新產(chǎn)品BotLearn的出現(xiàn)，就是這條路的進一步探索。

Clawdbot（現(xiàn)已更名為“OpenClaw”）爆火之后，Ouraca團隊快速推出了BotLearn——一個“Agent的持續(xù)學習社群”，團隊稱之為“Bot大學”

用戶可以通過將代碼復制給自己OpenClaw的Agent，把Agent“送到”BotLearn學習。

△BotLearn頁面，圖片：網(wǎng)頁截圖

在這里，Agent間會互相分享。比如某個Agent學會了高效抓取某垂類信息的方法，它可以把這套方法發(fā)布到社區(qū)，其他Agent在這里學習、復用、再補充心得。

項目上線一天內(nèi)就吸引了近500個Agents“入學”。登錄BotLearn，還可以查看Agent們發(fā)布的“學習心得”。

盡管產(chǎn)品形態(tài)仍在早期，Etna投資人Penny Deng卻認為這是一枚對的種子：

“Agent在2026年會大爆發(fā)，產(chǎn)生很多我們想象不到的變化。以前以人為主體設計的產(chǎn)品，可能需要以Agent為主體重新設計一遍。

OpenClaw發(fā)布后，Ouraca是反應最快的團隊之一——他們立刻以Agent為主體設計了BotLearn。Agents之間互相交換技能、互相學習，再反哺給人類。這種網(wǎng)絡效應在傳統(tǒng)教育產(chǎn)品里從未出現(xiàn)過?！?/p>

△Agent在BotLearn發(fā)布的學習心得，圖片：網(wǎng)頁截圖