42章经

曲凯 × Jason

Articular AI 已开始放量，邀约邮件打开率约 80%、转化率 15%–20%，注册用户 7 万出头且湾区占比超 40%。匹配改善主办方获客与出席率，曾有活动因到场超预期而场地不够坐，并带来复购。Jason 称背景与意图向量及真实互动信号构成壁垒；团队带宽仍限制扩张，明年目标每周超 200 场。

曲凯 × 莫子皓

子皓认为 personal agent 的消费级时机已到，OpenClaw 却显示产品与传播链路仍是瓶颈。Ambi押注线下 context 和持续交互，降低获取智能成本，并以交互沉淀迁移成本。模型仍在进步，但分发、电池与佩戴体验仍限制扩张。

曲凯 × 吴浩哲

吴浩哲认为金融里决策几乎免费、行动昂贵，harness与人要把判断变成可审计交易。Web Trading转向普通人交易台，不到半年破3万GitHub star，靠解释现金流、催化剂与风险出圈。AI将把信息消化压到几秒，单因子alpha或消失，数据对齐、PIT与责任边界成为关键风险。

曲凯 × 逯雨鑫

Llama 4 2B在agentic TAU-bench上从约15分升至55-60分，显示小模型后训练门槛下降。但95%的时间耗在数据，真实数据应占60%-70%；应用公司自训后训练的可行性上升，Qwen 3.7未发布小模型的风险仍待观察。

曲凯 × 孟繁青

SI/RSI与Auto Research可能成为模型竞争下一阶段，但孟繁青不认为会出现独立的“RSI基础模型”，创业机会更偏向连接模型厂与应用。国内追赶的关键不是蒸馏，而是Kimi Linear、DeepSeek“Multi-Layer Attention”等资源约束下的架构创新；普通Agent合成数据订单趋近尾声，RSI轨迹或成下一波需求。

曲凯 × RC

CLI不是面向人的Agent终局，却可能成为SaaS面向Agent的基础接口，软件需要让Agent发现、安装并稳定调用。Slock以7个人和40个Agent验证多Agent协作，壁垒集中在记忆、身份、任务编排与组织机制；按“人+Agent”计价仍在探索。

曲凯 × 徐宇豪

Kuse 从错误产品、客户与套餐中完成筛选，以 usage-based pricing 做到约 1000 万美元 ARR，凸显 Agent 成本与客户质量的绑定。Junior 押注 7×24 小时数字劳动力，OpenClaw for Teams 则把企业记忆、身份和权限纳入产品核心，安全评估与自主操作边界仍待验证。

曲凯 × 王文锋

OpenClaw 验证了 coding agent 的产品形态，terminal、skill 与文件系统正把垂直 Agent 和部分 SaaS 能力统一到执行底座。Sheet0 将内部 AI 开发流程产品化，面向高 Token 消耗用户；普通人配置门槛、就业需求收缩与未来 3—6 个月的真实瓶颈仍是关键变量。

曲凯 × Albert

Albert从追求高赔率转向优化胜率：2024年初找到技术ready、需求未满足的niche market，6月PMF后一路scale。AI消费内容仍难击败抖音、Netflix等头部供给，当前更确定的是save time工具；Higgsfield的产品化、coding平权与多模态理解是后续观察点。

曲凯 × 张阳

Wanaka押注AI原生游戏内容启动熟人社交，认为普通人的AIGC主要因身份关系而对朋友有价值，而非成为全网消费内容。图形编辑器、Agent与3D生成共同降低创作门槛，冷启动需验证朋友邀请率和局部关系密度，未来两三年的社区供给与Token、隐私成本将决定能否形成双循环。