在旧金山一家咖啡馆，我看到AI agent正在替代半个公司

你有没有想过，同一个周六下午，一间咖啡馆的二楼，能同时装下多少种关于AI agent的野心。

上周六，7月11号，我去了旧金山一家叫Corgi Cafe的地方，参加了一场demo day。这场活动本来定在6月20号，后来因为场地和大家时间的原因，改到了这一天。主办人提前在群里说，活动在二楼，大家先在楼下咖啡馆等，她会带人上去。5点demo正式开始，一直到7点，中间还留了开放麦的环节，谁想上去讲两句都可以。

后来我才知道，这家咖啡馆本身就挺有意思。它其实是一家叫Corgi的AI保险公司自己开的，专门给创业公司卖董责险、网络安全险这类保单，两个创始人从YC出来以后，一边做保险牌照，一边在旧金山开了这家全天营业的咖啡馆，就是想让创业者有个地方喝咖啡、聊项目、顺便认识他们。这家公司今年五月才刚拿到新一轮融资，估值冲到十几亿美金，成了旧金山创业圈里挂在嘴边的独角兽故事之一。我坐在楼下等着上楼的时候，突然觉得这个场景挺贴切的，一家靠AI重做保险的公司，开了家咖啡馆，专门用来孵化下一批靠AI重做别的行业的公司。

我到的时候楼下已经站满了人，咖啡馆不大，三百多号人报名，能来的估计有小一半，但已经挤得转不开身。大家手里端着咖啡，聊的全是自己在做什么、融了多少钱、AI agent这个词被安在了哪个新场景里。我本来只是想看看demo，结果坐了整整两个小时，越听越觉得不对劲，不是因为无聊，是因为每一个上台的人讲的其实都是同一件事，只是换了个行业外壳。

他们在做的，说白了都是把某个岗位拆开，做成一个agent。客服、法务、外包、文案、投放、剪辑、产品经理，一个一个被拿出来讲。我坐在下面听了七场，越听越觉得，这可能不是巧合，是这一批创业者不约而同摸到了同一个方向。

客服这件事，以后可能不需要人来写第一条消息

第一个上台的是Plain的Carl。这家公司做的是客服平台，服务对象是像Cursor、Vercel这样的公司，他说他们很早就押注做API first，这个决定让他们今天能长成现在这样。Plain其实是几年前两个做过Deliveroo的人在伦敦创办的，后来才把业务重心搬到旧金山，客户名单里有Sanity、Laravel、Stytch这些工程师圈子里很熟的产品，去年年初还拿了一轮由Battery Ventures领投的大额融资。

他现场演示了一个真实的例子。他的同事Fred在自己公司内部收到一张工单，客户问一个赞助逻辑的问题，是不是每条消息都会触发，有没有例外情况。这种问题很典型，不管新用户还是老用户都可能问到，因为他们看不到代码，只能靠猜。

Carl说他们把这类问题交给一个叫Sidekick的内部AI客服。工单一进来，Sidekick就自己去查，连着Datadog、Linear、GitHub一堆工具，把问题的来龙去脉查清楚。等真正的客服工程师点开这张工单的时候，调查报告已经写好了，连回复草稿都生成在旁边。Fred要做的只是看一眼，直接发送，或者改两个字再发。

我当时觉得有意思的是，这套东西最早根本不是产品，是内部的一个玩具项目，叫Agent Charles，名字来自他们一个工程师，他们还给这个工程师P了张黑客帝国里Neo的照片当头像。上线以后，公司里从市场到销售到工程，人人都在Slack里艾特Charles让它去查东西。后来他们干脆把这套逻辑包成API，让别的公司可以把Sidekick的能力接进自己已有的支持系统里，而不是强迫所有人换一套新工具。

有观众在提问环节问Carl这套东西上线要多久，他说十分钟就能跑起来，真正难的不是接入，是想清楚自己的客服到底该怎么做。他说企业客户和小客户的诉求完全不一样，大客户在专属Slack频道里，你不能让AI替你回话，小客户问的是操作问题，秒回反而比人工调查更好。这句话我听完记了下来，客服从来不是一个技术问题，是一个态度问题，AI只是把这个态度该怎么落地这件事变得更容易执行了。

创业公司也能配一个法务合伙人

下一个上台的创始人自己开玩笑说，没有人真的想操心法务这件事，这正是他们存在的理由。他们做的是Arceus，官网上的说法是找一批持牌律师加AI一起干活，合同审查、谈判、起草，几个小时就能出结果，价格提前定好，还带按时交付的保证。

他打开后台给我们看，首页是各种指标，基本都是围绕合同在转，签了哪些供应商、取消了哪些合约。他说他们的核心逻辑是帮公司提前发现风险，同时把成本降下来。所有文件存在平台里，agent二十四小时盯着，一旦发现有风险的条款会主动提醒。如果你手头有新的法律需求，比如要签一份合同，要招人，直接在请求页面提交，系统会先判断你已有的文件库里有没有现成模板，没有的话再安排人工介入。

他提到传统律所和代理机构最大的问题，是流程不透明，你不知道到底要花多少钱、多久能拿到结果。台下有人问他，那些真正处理案子的律师，你们有没有给他们做内部工具加快速度，还是只是把文件甩给他们让他们自己处理。这个问题问得挺尖锐，不过当时时间已经不多，主持人示意该换下一位上场，这个问题没来得及细说。

但我自己听下来的感觉是，这类公司想做的其实是把法务这个岗位里最耗时间的部分，也就是盯合同、找风险、匹配模板这些重复劳动，交给agent去做，律师本人只处理真正需要判断的部分。这个思路和客服那家其实是一模一样的，只是换了个专业背景。

把一件事扔出去，让人和agent一起抢着帮你做

这一场我印象最深。上台的创始人叫Dylan Zhang，一个人从伦敦飞过来，说自己也是solo founder，知道大家平时有多难。他后来在台下跟人聊天时提到，自己三十二岁，在创业圈摸爬滚打十几年，学的是哲学，不是技术出身，一路靠自己一个人扛下增长、产品、融资各种事。他做的产品叫Pond，融了一轮七百多万美金的种子轮，已经服务了几百家创业公司和四万多名用户。

他的思路很简单粗暴。你在平台上发一个任务，不管是找销售线索，还是做竞品调研，还是写一条社交媒体的帖子，平台上的人、agent、以后可能还有机器人，会一起抢着帮你做，做完你挑一个满意的，给谁付钱谁。

他举了两个例子，我记得很清楚。第一个是找销售线索，他说市面上有个工具专门干这个，收费不便宜，他听说过有人为了跑线索一口气付了十万美金。但在Pond上，你把需求发出去，不同的agent会各自跑一遍，你挑效果最好的那份付钱，价格是自己竞争出来的，不是平台定的。第二个例子更有意思，他说假如你想拿下一个大客户，证明自己的服务好用，你可以让社区里的人帮你去调研你的竞品，查出对方的转化数据，拿这个当筹码去谈。

他讲完产品，最后留了一句话给大家，说不管做什么，创业也好，生活也好，千万别放弃。这句话他讲得挺认真，底下不少人鼓掌。我当时在想，这家公司其实是把外包这件事彻底agent化了，你不需要关心背后是谁在做，人还是AI，你只关心结果好不好、要花多少钱。这种模糊人和agent边界的产品，可能才是最激进的那一种。

连LinkedIn文案，agent都有自己的意见了

Valeria上台先问了几个问题，谁每周发LinkedIn，谁每天发。举手的人不少。她做的Virio专门帮公司在LinkedIn上做内容，已经做了一年多，正式对外只有七个月，团队现在也就十几个人，但每个月新增的合同额已经能到七位数，而且他们内部连一个传统意义上的市场部都没有。

她说他们发现内容其实分两种，一种是为了涨粉、做品牌声量，一种是为了直接带来客户线索，两种打法完全不同。他们的agent会去看LinkedIn的互动数据，结合日历、通话记录、CRM里的信息，判断你这个人平时讲话的调性，再判断你的受众更吃哪一种内容。每天给你产出三条内容，自动同步你参加过的活动、聊过的话题。

现场放了一段录屏演示，让我意外的是，这个agent不是有求必应型的。有人让它把标题写得更软一点，它会先按你说的改一版，但同时用数据告诉你这样改了以后互动可能会掉多少。还有人想在帖子里加一条自己产品演示页的链接，agent直接拒绝，说这是一条建立信任的帖子，加链接会毁掉这条帖子该有的效果，并且把背后的数据依据也列出来。你当然可以坚持己见，但它至少让你带着数据做决定，而不是拍脑袋。

她自己举了个例子，说她五个月前刚搬来旧金山，之前完全没在这座城市生活过的痕迹，现在她本月超过四十万次的曝光里，有百分之三十五来自旧金山用户。她说这就是靠agent一步步把她的内容策略往这个方向调出来的。我听到这儿觉得挺触动，这已经不是一个写文案的工具了，更像是一个有判断、敢反驳你的合伙人。

广告开始读懂你在AI对话里说的每一句话

再往后是Imprezia，创始人上来先讲了个大家都懂的痛点。你做一个AI产品，用户涨得很快，但服务器成本也跟着涨，免费转付费的转化率一般不到百分之三，直接放个支付按钮收费，大部分用户直接跑了。加传统广告位，又和产品体验格格不入。

他们管自己叫AI世界的意图交易所，做法是从用户在AI对话里表达的意图入手。你在用AI帮你规划东京旅行，聊到一半，答案下面顺带出现一个相关的酒店广告，他们举的例子是一家华盛顿的酒店。你问AI旧金山哪个片区适合住，回答旁边也会自然带出一个相关的商家信息。他强调这个广告不会影响AI给出的正常回答内容，只是在你本来就在寻找答案的那一刻，顺手放对地方，整个匹配过程压缩在不到一百毫秒里完成。

接入方式他们做得很轻，注册账号，拿到身份信息，两行代码把SDK接进去，当天就能开始有收入。他们也给开发者留了控制权，能选择要不要放博彩、烟酒这类广告，能控制出现频率，不想为了赚钱牺牲掉早期获客的体验。他说现在他们的合作伙伴加起来已经覆盖了八百万用户，头部的合作方一天能挣到几千美金。

我听完这场，想到的是AI聊天正在变成新的搜索入口，搜索能挣钱靠的是广告和意图匹配，AI聊天迟早也会走上同一条路，只是这次广告要更懂得藏在什么地方才不惹人烦。

一条没配乐的视频，agent替它选好了情绪

这场demo轻松不少，现场放视频的时候大家都笑了。团队做的是Solino，一个给视频自动配乐配音效的AI平台。创始人先放了一条没有任何音乐的短视频，画面挺日常，但没声音，看着确实有点干。加上生成的配乐再放一遍，气氛完全不一样，音乐踩着画面的节奏，情绪一下就出来了。

他解释说他们不是拿别人的音乐库直接套，是自己训练模型直接读视频本身，理解画面的节奏和情绪走向，反过来生成一段贴合的原创配乐，几十秒就能出一版，而且拿到了一家唱片公司的授权，做到商用可以直接上线，不用担心版权问题。现场还放了另一条用户自己上传的老视频，他们给它重新配了一版音效，音量处理得比较克制，没有喧宾夺主。

坐在下面看这场demo，我脑子里想的是，前面几家公司做的agent处理的都是文字和决策，轮到Solino，agent开始处理的是情绪和节奏这种更感性的东西。这大概也说明agent这件事已经不只是效率工具了，它也在往创意这个方向渗透。

项目管理里最烦的那部分，agent已经替你做完了

活动最后一场，是Amy Li讲Janet AI，做的是给团队用的AI产品经理助手。他们内部把这个agent叫JanetClaw，她现场演示了一个场景，团队在多个渠道里聊天，Slack、邮件、GitHub、iMessage都有，以前遇到一个bug得靠人手动去建工单、整理背景。JanetClaw会一直在这些渠道里听着，判断一段对话是不是需要建工单，自动把工单建好，连上下文都整理进去，遇到能直接动手的简单任务，它甚至会自己写好代码提交一个PR，等人来review。

她当场演示了一个真实的对话，客户在反馈一个问题，工单已经建好了，点开一看，客户说的原话都被自动摘录进了备注栏。她还提到有个叫brainstorm的功能，几个同事在讨论要不要把一个新版本的接口全局上线，讨论到一半，系统已经根据聊天内容生成了两条工单建议，一条是关于全局部署的，另一条是把讨论内容追加到已有工单的描述里。她说不管是Slack消息还是邮件，只要是团队内部产生的沟通，都会被记录下来，变成公司的一份准确的记忆。

最后她讲了一个我觉得挺聪明的设计，叫signals页面。她说创始人真正在意的从来不是某一张工单的状态，而是公司整体在往哪个目标推进。系统会把散落的工单自动归类成不同的目标，点进每个目标能看到底下挂着哪些具体工单在跑，而且他们的收费方式也很agent化，按实际用量付费，没有固定月费。

听完这场我在想，前面几家公司agent替代的都是执行层的重复劳动，到了Janet AI这里，agent开始替你做管理这件事本身最耗神的部分，不是干活，是记住和归类别人干了什么活。

走出咖啡馆的时候，我在想的一件事

七点多demo结束，楼下还有人围着几个创始人聊，想加联系方式，想约后续。我没有立刻走，站在楼梯口回想了一下这两个小时看到的东西。

客服、法务、外包、文案、投放、剪辑、产品管理，七个完全不搭界的行业，却在用几乎同一套逻辑做产品。先让agent替你干重复的、耗时间的那部分工作，人只做最后需要判断的那一下。这不是巧合，是这批创业者不约而同摸到了同一条路。

我原来以为AI agent是某个特定赛道的机会，比如写代码或者做客服。这场demo day让我改了想法，它更像是一层正在长出来的基础设施，长在每一个原本靠人力堆起来的岗位下面。谁先把这层基础设施铺好，谁就能把原本要招十个人的团队，变成两三个人加一堆agent。

连我坐着的这家咖啡馆都是这个逻辑的产物，一家靠agent重做保险的公司，反过来用一间实体咖啡馆把整个创业社区聚拢起来。这大概也是为什么一个周六下午，一家不大的咖啡馆，能挤进三百多号人。大家都嗅到了同一件事正在发生，只是每个人挑了不同的行业切进去。

结尾

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