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5月的某天，36氪的记者 Jessy 到我们公司访谈，大家很投机，不知不觉地就聊了很久。
在超过 10 个小时的录音里，最终梳理出了这篇文章。
这是一篇真实的 AI Native 公司转型实录，我们过去一年多的真实挣扎和决策都在里面了。
怎么在梦想和赚钱之间平衡，怎么带团队穿过没有答案的阶段，怎么在AI时代重建一家公司的工作方式。
对我们来说，这是时代剧变中的一个对自身的观测点，回头看来，我们所做的事情有对有错。
对读者来说，它的对错并不重要，重要的是其中真实的取舍和挣扎，也许对大家有一定的参考价值。
https://mp.weixin.qq.com/s/mDKgfmyJpML2VeyBTw20Pw
@aigc1024
在超过 10 个小时的录音里，最终梳理出了这篇文章。
这是一篇真实的 AI Native 公司转型实录，我们过去一年多的真实挣扎和决策都在里面了。
怎么在梦想和赚钱之间平衡，怎么带团队穿过没有答案的阶段，怎么在AI时代重建一家公司的工作方式。
对我们来说，这是时代剧变中的一个对自身的观测点，回头看来，我们所做的事情有对有错。
对读者来说，它的对错并不重要，重要的是其中真实的取舍和挣扎，也许对大家有一定的参考价值。
https://mp.weixin.qq.com/s/mDKgfmyJpML2VeyBTw20Pw
@aigc1024
发现一个独立开发者必收藏的 GitHub 仓库：free-for-dev。
它不是软件而是一份“开发者免费服务清单”。
里面整理了云服务器、数据库、CDN、邮件、认证、监控、AI API、部署平台等免费额度资源。
重点：它收录的很多都是 free tier，不是7 天试用的那种。
做出海 SaaS、工具站、AI 小项目时前期完全可以靠它搭一套低成本的 MVP。
一句：想 0 成本把项目跑起来的可以先看下这个仓库。
https://github.com/ripienaar/free-for-dev
@aigc1024
它不是软件而是一份“开发者免费服务清单”。
里面整理了云服务器、数据库、CDN、邮件、认证、监控、AI API、部署平台等免费额度资源。
重点：它收录的很多都是 free tier，不是7 天试用的那种。
做出海 SaaS、工具站、AI 小项目时前期完全可以靠它搭一套低成本的 MVP。
一句：想 0 成本把项目跑起来的可以先看下这个仓库。
https://github.com/ripienaar/free-for-dev
@aigc1024
今年 AI Native 组织改革成了行业热潮，但 OpenAI 的 Codex 负责人却在播客里讲了很多反思。
看了很多激进的文章之后，也可以看看这篇反思纠偏一下。
OPENAI 的反思：PRD 没死，PM 别砍
https://mp.weixin.qq.com/s/lEiDmqDeQVX2QrARD6goHw
@aigc1024
2026 年已过半，AI 这半年发展最大的感触是，Agent 已经改变了每个人的工作，甚至改变了企业的协同方式和组织架构。
火山引擎前两天的发布会，我听了他们技术副总洪定坤分享的字节内部是怎么用 Agent 感触很深，又顺着去搜了更多字节内部对企业 Agent 的判断，汇总了 9 个非共识：
一、Agent 平台的主战场已经从"开发"转移到"用人"
过去一年所有 Agent 平台都在卷开发：零代码搭建、Vibe Coding、工作流编排、Skills、Agentic Loop。
看起来谁都能造 Agent。
张鑫的判断很直接：能造和造好之间，隔着一道巨大的鸿沟。
他把 Agent 的全生命周期拆成四个域：开发域、运行域、消费域、管理域。
开发域是搭 Agent；
运行域通过 Harness 让 Agent 跑得更好（记忆、知识融合、上下文管理、Multi-Agent 编排、意图识别）；
消费域是好的交互和人机协同方式；管理域是像管员工一样管 Agent，做绩效考评、度量价值。
很多公司只在开发域里卷，实际上壁垒早就移到后三个域了。
二、端到端流程才是真正的卡点
这是张鑫给"为什么 Agent 落地没想象中快"的最直接解释。
大部分企业已经能做到局部提效。代码生成环节接一个 TRAE 或 Claude Code，从一小时降到 5 分钟。听起来很爽。
但企业的端到端流程里可能有十几个步骤，上下游的测试、发布、运维还是人工处理。
如果只解决其中一个 AI 步骤，上游下游还是卡着，中间缩短的那 1 小时没有任何意义。
这些端到端的系统集成，看起来是脏活累活，跟底层模型迭代相比没那么令人兴奋。但这才是真正做到大企业深水区，Agent 落地绕不过的门槛。
我看到这里特别有共鸣。身边好几个朋友的公司都在做"AI 卷王"那一个环节，但整条链没动，整体效率自然提不上去。
三、Harness 不会被模型吃掉
这件事行业里争论很多。乐观派认为模型一强，所有中间层都会消失，最后只剩模型加自然语言。
张鑫的判断完全相反：Harness 不会被吃掉。
理由是 Harness 要解决六件事：可控、可靠、可审计、可规模化、全生命周期管理、价值可度量。
以当前 Next Token Prediction 的技术架构，模型永远需要外部的交叉验证和行业知识。
模型决定智力的天花板，Harness 决定这个智力能不能在生产环境里安全、可控、可度量地发挥出来。
从 Control 转向 Context Not Control。
一步步控制 Agent 怎么走的机制，会被模型逐渐吸收，但那六个维度不会被替代。
这个判断对企业的产品策略影响很大。信"模型一强中间层就消失"的，今天就不该投入做 Harness。
认同张鑫这套判断的，Harness 反而是越早投入越好。
四、Workflow 不会死，会和 Agentic Loop 互相转化
过去半年 Agentic Loop 火起来之后，"Workflow 已死"的声音越来越多。
张鑫认为两者会长期共存。
理由是企业内部有"敏态"和"稳态"之分。强管控的任务用 Workflow 保证可靠性，更发散的场景用 Agentic Loop 探索。
更妙的是两者能互相转化：一开始用 Agentic Loop 探索一个新场景，跑出最佳路径后沉淀成 Workflow，效率更高、Token 消耗更少。
这一段我看完想了很久。它点破了一件事：企业里真正能跑稳的，是新老范式之间的转换桥梁，单一范式都不够。
五、软件不会被日抛，CLI 化只改变入口
最近圈里有种声音叫"软件日抛论"：AI 一强软件就该重写，老软件都该淘汰。
张鑫认为"软件日抛论有点脱离实际"。企业 Token 成本在不断飙升，已有工具不去利用还要重新搞一套，非常不现实。
他给的判断是 CLI 化不会吃掉软件，但会改变软件的交互入口：从给人用变成给 Agent 用。软件背后的逻辑和数据不变，只是调用方式变了。
这个对所有 SaaS 厂商都重要。你不需要被 AI 逼着重写一切，但需要重新设计被 AI 调用的接口。
六、别按职能给 Agent 分岗
企业搭 Agent 的本能是按职能分：营销 Agent、客服 Agent、HR Agent，照搬人类组织的分工。
张鑫管这种做法叫"每个萝卜都拆一个坑"。他认为这只是用提示词去约束模型能力，结果是拆出了一大堆功能重叠的 Agent。
他的判断是："组织去适配新的 AI 能力，而不是 AI 适配现有组织。"
他用自己 TRAE 团队的变化做例子。原来研发按前端、后端、SRE、QA、架构师、产品经理划分岗位。现在围绕一个产品，用一个不大的团队、借助 Agent 端到端完成所有环节。TRAE 团队 94% 的代码已经由 AI 生成。
横向职能在收敛，纵向深度在增加。
这件事如果成立，意味着所有按职能切的 Agent 矩阵，未来都要重新长一遍。
七、超级个体不是终态，知识必须沉淀到组织
这一段我觉得最值得做企业的人想想。
AI 让一个人能干过去十个人的事，"超级个体"成了一个很性感的词。
但张鑫的看法是，超级个体只是短期形态，长期不可持续。
他给的理由是：员工的流动和流失，会把业务的上下文一起带走。
知识跟着人走，不跟着组织走，这家企业就永远在重新学习。
微软纳德拉前几天有句其实讲的是一回事："你可以外包一项任务、一份工作，但永远不能外包你的学习。"
人贡献经验形成 Skills，Agent 基于 Skills 产出价值，价值再追溯到人。人从执行者升级为 Agent 的优化者和管理者。
把超级个体的知识转化成组织资产，这是数字员工和个人助手的核心差别。
八、监控员工训练 AI 是错的方向
最近 Meta 干了件让员工炸锅的事：给美国员工电脑装追踪软件，记录键盘、鼠标、屏幕截图来训练 AI。1500 多个员工签名抗议，CTO 自己也承认员工士气接近 20 年来最差。
这事的心理学机制其实很简单。员工心里都有个问号：我贡献的知识，会不会被拿去取代我？
德鲁克 1959 年提"知识工人"概念时就说了：体力劳动者可以靠计件和监控管理，知识工人只能靠设定目标和给自主性来激发。监控键盘敲击，和在流水线上计件是同一种思维。
张鑫的落地心得跟德鲁克方向一致。
第一，先用现有 Agent 帮员工干掉重复琐碎的活，让他先尝到甜头。
第二，让知识贡献和个人回报可见可衡量。你孵化出四个数字员工，它们产出越多，归因到你身上的也越多。
他用一句总结："企业主和员工要互相给安全感。"
我觉得这句讲得特别到位。技术问反而不难，难的是怎么让员工愿意主动交出自己的隐性知识。
九、未来商业模式会从按 Token 走向按业务效果
过去一年 Agent 平台讲的故事，基本都是"我们调用量翻了多少倍"、"日均 Token 多少万亿"。这些数字 CEO 听不懂，也不在意。
CEO 真正关心的是："我今年投了 100 万做 Agent 项目，到底带来了多少业务收益？"
张鑫提出的概念叫"从 Agent 管理上升到数字员工经营"。
把数字员工的生命周期拆成招聘、上岗、进化、退岗四个阶段，配上四张看板：全局概览、业务产出、产物评分、投入成本。
更远一点的判断是商业模式本身的演化。
Agent 收费会经过三层：按资源（GPU 卡时）、按 Token、按业务效果。
现在大家都在第二层。
但按 Token 收费有个盲区：同样 100 万 Token，用来闲聊和用来做芯片设计，业务价值天差地别。
未来一定走向第三层：按产出了多少可用代码、多少可用视频时长、节省了多少人力工时收费。
更前沿的一批企业已经在做了：把 Agent 从软件预算转向人力预算。
这件事如果普及，是企业 AI 整个商业模式的重构。所有今天还在卷"调用量"的厂商，未来都得重新讲故事。
最后
企业用 Agent 这件事，已经从"工具好不好"进入"组织行不行"的阶段。去年大家拼模型、拼框架，今年开始拼经营、拼组织、拼 Harness。
至于个人和中小团队，我自己的体感是不能只盯着新模型新工具。先想清楚两件事：你搭的 Agent 产出是否可衡量、有没有沉淀到组织里。这两件事做不到，AI 工具用得再多，最后也只是给自己一个心理安慰。
以上，希望给各位带来一些启发，很多细节推荐搜索阅读原文。
@aigc1024
火山引擎前两天的发布会，我听了他们技术副总洪定坤分享的字节内部是怎么用 Agent 感触很深，又顺着去搜了更多字节内部对企业 Agent 的判断，汇总了 9 个非共识：
一、Agent 平台的主战场已经从"开发"转移到"用人"
过去一年所有 Agent 平台都在卷开发：零代码搭建、Vibe Coding、工作流编排、Skills、Agentic Loop。
看起来谁都能造 Agent。
张鑫的判断很直接：能造和造好之间，隔着一道巨大的鸿沟。
他把 Agent 的全生命周期拆成四个域：开发域、运行域、消费域、管理域。
开发域是搭 Agent；
运行域通过 Harness 让 Agent 跑得更好（记忆、知识融合、上下文管理、Multi-Agent 编排、意图识别）；
消费域是好的交互和人机协同方式；管理域是像管员工一样管 Agent，做绩效考评、度量价值。
很多公司只在开发域里卷，实际上壁垒早就移到后三个域了。
二、端到端流程才是真正的卡点
这是张鑫给"为什么 Agent 落地没想象中快"的最直接解释。
大部分企业已经能做到局部提效。代码生成环节接一个 TRAE 或 Claude Code，从一小时降到 5 分钟。听起来很爽。
但企业的端到端流程里可能有十几个步骤，上下游的测试、发布、运维还是人工处理。
如果只解决其中一个 AI 步骤，上游下游还是卡着，中间缩短的那 1 小时没有任何意义。
这些端到端的系统集成，看起来是脏活累活，跟底层模型迭代相比没那么令人兴奋。但这才是真正做到大企业深水区，Agent 落地绕不过的门槛。
我看到这里特别有共鸣。身边好几个朋友的公司都在做"AI 卷王"那一个环节，但整条链没动，整体效率自然提不上去。
三、Harness 不会被模型吃掉
这件事行业里争论很多。乐观派认为模型一强，所有中间层都会消失，最后只剩模型加自然语言。
张鑫的判断完全相反：Harness 不会被吃掉。
理由是 Harness 要解决六件事：可控、可靠、可审计、可规模化、全生命周期管理、价值可度量。
以当前 Next Token Prediction 的技术架构，模型永远需要外部的交叉验证和行业知识。
模型决定智力的天花板，Harness 决定这个智力能不能在生产环境里安全、可控、可度量地发挥出来。
从 Control 转向 Context Not Control。
一步步控制 Agent 怎么走的机制，会被模型逐渐吸收，但那六个维度不会被替代。
这个判断对企业的产品策略影响很大。信"模型一强中间层就消失"的，今天就不该投入做 Harness。
认同张鑫这套判断的，Harness 反而是越早投入越好。
四、Workflow 不会死，会和 Agentic Loop 互相转化
过去半年 Agentic Loop 火起来之后，"Workflow 已死"的声音越来越多。
张鑫认为两者会长期共存。
理由是企业内部有"敏态"和"稳态"之分。强管控的任务用 Workflow 保证可靠性，更发散的场景用 Agentic Loop 探索。
更妙的是两者能互相转化：一开始用 Agentic Loop 探索一个新场景，跑出最佳路径后沉淀成 Workflow，效率更高、Token 消耗更少。
这一段我看完想了很久。它点破了一件事：企业里真正能跑稳的，是新老范式之间的转换桥梁，单一范式都不够。
五、软件不会被日抛，CLI 化只改变入口
最近圈里有种声音叫"软件日抛论"：AI 一强软件就该重写，老软件都该淘汰。
张鑫认为"软件日抛论有点脱离实际"。企业 Token 成本在不断飙升，已有工具不去利用还要重新搞一套，非常不现实。
他给的判断是 CLI 化不会吃掉软件，但会改变软件的交互入口：从给人用变成给 Agent 用。软件背后的逻辑和数据不变，只是调用方式变了。
这个对所有 SaaS 厂商都重要。你不需要被 AI 逼着重写一切，但需要重新设计被 AI 调用的接口。
六、别按职能给 Agent 分岗
企业搭 Agent 的本能是按职能分：营销 Agent、客服 Agent、HR Agent，照搬人类组织的分工。
张鑫管这种做法叫"每个萝卜都拆一个坑"。他认为这只是用提示词去约束模型能力，结果是拆出了一大堆功能重叠的 Agent。
他的判断是："组织去适配新的 AI 能力，而不是 AI 适配现有组织。"
他用自己 TRAE 团队的变化做例子。原来研发按前端、后端、SRE、QA、架构师、产品经理划分岗位。现在围绕一个产品，用一个不大的团队、借助 Agent 端到端完成所有环节。TRAE 团队 94% 的代码已经由 AI 生成。
横向职能在收敛，纵向深度在增加。
这件事如果成立，意味着所有按职能切的 Agent 矩阵，未来都要重新长一遍。
七、超级个体不是终态，知识必须沉淀到组织
这一段我觉得最值得做企业的人想想。
AI 让一个人能干过去十个人的事，"超级个体"成了一个很性感的词。
但张鑫的看法是，超级个体只是短期形态，长期不可持续。
他给的理由是：员工的流动和流失，会把业务的上下文一起带走。
知识跟着人走，不跟着组织走，这家企业就永远在重新学习。
微软纳德拉前几天有句其实讲的是一回事："你可以外包一项任务、一份工作，但永远不能外包你的学习。"
人贡献经验形成 Skills，Agent 基于 Skills 产出价值，价值再追溯到人。人从执行者升级为 Agent 的优化者和管理者。
把超级个体的知识转化成组织资产，这是数字员工和个人助手的核心差别。
八、监控员工训练 AI 是错的方向
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这事的心理学机制其实很简单。员工心里都有个问号：我贡献的知识，会不会被拿去取代我？
德鲁克 1959 年提"知识工人"概念时就说了：体力劳动者可以靠计件和监控管理，知识工人只能靠设定目标和给自主性来激发。监控键盘敲击，和在流水线上计件是同一种思维。
张鑫的落地心得跟德鲁克方向一致。
第一，先用现有 Agent 帮员工干掉重复琐碎的活，让他先尝到甜头。
第二，让知识贡献和个人回报可见可衡量。你孵化出四个数字员工，它们产出越多，归因到你身上的也越多。
他用一句总结："企业主和员工要互相给安全感。"
我觉得这句讲得特别到位。技术问反而不难，难的是怎么让员工愿意主动交出自己的隐性知识。
九、未来商业模式会从按 Token 走向按业务效果
过去一年 Agent 平台讲的故事，基本都是"我们调用量翻了多少倍"、"日均 Token 多少万亿"。这些数字 CEO 听不懂，也不在意。
CEO 真正关心的是："我今年投了 100 万做 Agent 项目，到底带来了多少业务收益？"
张鑫提出的概念叫"从 Agent 管理上升到数字员工经营"。
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更远一点的判断是商业模式本身的演化。
Agent 收费会经过三层：按资源（GPU 卡时）、按 Token、按业务效果。
现在大家都在第二层。
但按 Token 收费有个盲区：同样 100 万 Token，用来闲聊和用来做芯片设计，业务价值天差地别。
未来一定走向第三层：按产出了多少可用代码、多少可用视频时长、节省了多少人力工时收费。
更前沿的一批企业已经在做了：把 Agent 从软件预算转向人力预算。
这件事如果普及，是企业 AI 整个商业模式的重构。所有今天还在卷"调用量"的厂商，未来都得重新讲故事。
最后
企业用 Agent 这件事，已经从"工具好不好"进入"组织行不行"的阶段。去年大家拼模型、拼框架，今年开始拼经营、拼组织、拼 Harness。
至于个人和中小团队，我自己的体感是不能只盯着新模型新工具。先想清楚两件事：你搭的 Agent 产出是否可衡量、有没有沉淀到组织里。这两件事做不到，AI 工具用得再多，最后也只是给自己一个心理安慰。
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@aigc1024
我发现大家都在关注 DeepSeek API 涨价的事儿。
但其实更重要的是，DeepSeek V4 的正式版计划在 7 月中旬正式上线。
先说涨价这事儿，只是高峰时段，每天上午 9 点到 12 点，下午 2 点到 6 点，会是平时价格的 2 倍，现在已经很便宜了，高峰时段稍微涨一点正常，后面只会越来越便宜。
真正让我期待的，是即将登场的 DeepSeek V4 正式版，将有更多的功能优化和性能提升。
事实上，国产模型的进击号角已经吹响，GLM-5.2 率先开了个好头。
可以预见，今年下半年，我们将见证国产模型的集体爆发。
已经狠狠期待住了。
@aigc1024
但其实更重要的是，DeepSeek V4 的正式版计划在 7 月中旬正式上线。
先说涨价这事儿，只是高峰时段，每天上午 9 点到 12 点，下午 2 点到 6 点，会是平时价格的 2 倍，现在已经很便宜了，高峰时段稍微涨一点正常，后面只会越来越便宜。
真正让我期待的，是即将登场的 DeepSeek V4 正式版，将有更多的功能优化和性能提升。
事实上，国产模型的进击号角已经吹响，GLM-5.2 率先开了个好头。
可以预见，今年下半年，我们将见证国产模型的集体爆发。
已经狠狠期待住了。
@aigc1024
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国内大模型对于大部分需求是不是就够了？
Coding能力是仰望星空的阶梯： 它是衡量大模型认知深度的标准，也是AI实现自我迭代、迈向AGI的核心引擎。在这个维度上，中美顶尖实验室的角逐仍将激烈进行，因为这决定了谁能触及智能的上限。
日常办公是脚踏实地的土壤： 中国大模型虽然在极限能力上仍有代差，但通过极致的工程优化和价格战，已经完美契合了广大企业“降本增效”的核心诉求。在AI从“实验室奇观”走向“水电煤”的今天，“次优但便宜”不仅是可用的，更是大规模商业化落地的真正主力。
（1）极其夸张的成本优势
中国大模型（特别是开源或开放权重的模型）在价格战中展现了惊人的竞争力。
这种成本差异在企业级应用中是致命的。当企业将AI接入数万名员工的日常办公软件，或者处理海量的客服工单时，Token成本的微小差异都会被放大为数百万美元的开销。对于一家只希望AI帮员工“写周报、润色邮件、提取Excel数据”的企业来说，“便宜且足够好”的中国大模型是绝对的优选。
（2）数据安全与私有化部署
中国企业天然更倾向于使用本土模型，服务于数据隐私和安全，或者通过微调开源模型进行本地化部署。这种“可控性”是国外闭源大模型无法提供的。
@aigc1024
Coding能力是仰望星空的阶梯： 它是衡量大模型认知深度的标准，也是AI实现自我迭代、迈向AGI的核心引擎。在这个维度上，中美顶尖实验室的角逐仍将激烈进行，因为这决定了谁能触及智能的上限。
日常办公是脚踏实地的土壤： 中国大模型虽然在极限能力上仍有代差，但通过极致的工程优化和价格战，已经完美契合了广大企业“降本增效”的核心诉求。在AI从“实验室奇观”走向“水电煤”的今天，“次优但便宜”不仅是可用的，更是大规模商业化落地的真正主力。
（1）极其夸张的成本优势
中国大模型（特别是开源或开放权重的模型）在价格战中展现了惊人的竞争力。
这种成本差异在企业级应用中是致命的。当企业将AI接入数万名员工的日常办公软件，或者处理海量的客服工单时，Token成本的微小差异都会被放大为数百万美元的开销。对于一家只希望AI帮员工“写周报、润色邮件、提取Excel数据”的企业来说，“便宜且足够好”的中国大模型是绝对的优选。
（2）数据安全与私有化部署
中国企业天然更倾向于使用本土模型，服务于数据隐私和安全，或者通过微调开源模型进行本地化部署。这种“可控性”是国外闭源大模型无法提供的。
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