创始人兼CEO肖弘（英文名：Red）出生于1992年，2015年从华中科技大学毕业后，第一段创业是移动互联网to B方向；2022年6月开始第二段AI方向创业，至今快3年。
在创投业内，很多人认知他是一名“有产品手感的founder”，而非像梁文锋、杨植麟这样的技术背景创始人。截至目前，Manus母公司蝴蝶效应共完成两轮融资，总规模超过1千万美金，第一轮投资人是真格基金（真格是肖弘上一段创业的天使投资人，他们把从肖弘上个项目赚得的所有资金全部投到他的这个项目中）；第二轮投资人包括红杉中国、腾讯、真格和王慧文。
2023年，在投资人的撮合之下，该公司引入季逸超（原Peak Labs创始人兼CEO，现Manus AI首席科学家）、张涛（原光年之外产品负责人，现Manus AI产品负责人）等核心成员加入。
从去年开始，我对肖弘在不同时期进行了多次谈话，展开了一场“接力式访谈”。大模型的模型能力在迅速变化，身处其中的创业者要不断根据外部环境身段柔软地调整姿势。我希望记录一名AI应用创业者，在技术变革之中、当一切都处于不稳定状态下的持续思考历程——而这个历程富有魅力之处就在于，它是变化的，而且还会继续变化。
我们正在开启的2025可能会是AI应用爆发的元年、Agent爆发的元年，Manus打响了国内Agent第一枪。本次访谈是来自一线“AI应用爆发”、“Agent爆发”的前沿声音。
播客放出来的访谈包含两次：
● 第一次在2024年10月，围绕肖弘第一段创业和第二段创业的第一款产品Monica.im展开；
● 第二次在2025年2月，此时DeepSeek一时改写了中国AI应用底层生态。这次围绕他们的第二款产品、也是新产品（当时还没发布）Manus.im展开。
文字版本重点整理第二次访谈内容：这款Agent产品Manus诞生背后，创始人的完整思维链展示。
过去两年，肖弘对大模型、产品和创业有一些思考和总结，譬如：1) “新时代的安迪比尔定律”：模型能力正在外溢，AI应用公司可以吃掉它；2) 开源一个创业idea：你预判下一个能力是什么，先把这部分应用做好，在前方等着模型能力变强；3) OpenAI很遗憾，DeepSeek思考展示是整个人类第一次看到，因为OpenAI
o1是收费的；4) 什么产品应该大模型原厂做？什么应该应用公司做？1、垂直领域、特定领域，可能原厂不做；2、脏活累活，可能原厂不做；3、有一些原厂可能以后会做，有窗口期；5) founder的思维模型，应该“用博弈的方式思考”，而不是“用逻辑推理的方式思考”；6) 当你意识到你在创新、在领先，应当更激进，超级激进；访谈中，你也能看出，在技术变革之中、在巨头环绕的AI丛林之中、当地基处于极其不稳固的状态下，一位AI应用创始人的真实的心理状态。“应该用最疯狂的幻想去理解，”肖弘说，“最好不用做空它。”肖弘称，他的合伙人季逸超在今年英伟达客户答谢会上，见到了黄仁勋。季问了老黄一个问题：接下来几年，什么事情发生会让你觉得很惊讶？黄仁勋的回答是：Basically nothing。（如果大家对他做Manus之前的创业故事也很感兴趣，欢迎收听播客《张小珺Jùn｜商业访谈录》，有很多坦白的表达。）
肖弘：挺忙的。当然大家已经放假了，但也做了很多沟通，很多同事在工作。肖弘：之前跟你提过的Agent产品在赶着迭代。没想到这个春节 DeepSeek又来一波很火的现象级传播——从各种意义影响都很广泛。讨论，做了很多工作。张小珺：你们即将要发的Agent产品能不能展开讲讲？我们看到，最开始，ChatGPT之前最火的AI应用是Jasper，然后是ChatGPT，然后是Monica（做浏览器插件）以及豆包之类。接下来Cursor又火了——你会发现AI应用在快速变化，每年都会出现新的AI应用。我自己就在尝试总结规律，做预测。尽管很多时候依赖少数数据点，描述规律不一定准确，但人类总是习惯去做这样的预测。我自己感觉，如果我们把这几个应用作为数据点看，是有一些规律的。比如说Jasper可能大家没用过，他的产品形态是，你要写一个marketing的文章，你要填空——听众是谁，主题是什么——填完之后帮你输出。ChatGPT是对话式，从填空到对话，更符合直觉。从ChatGPT到Monica这种自带上下文、自带context的，豆包和夸克都在此范畴——不仅是一个Chatbot（聊天机器人），而且是给Chatbot补充了上下文。用户所看到的屏幕里的文章，或者在某个应用里、邮箱里，在用户授权的情况下可以帮他回邮件。就相当于，不单纯是一个Chatbot，而是带上了context的Chatbot。
再往后到Cursor。它火了之后，两个人群在用：一类是工程师，另一类接近产品经理，甚至都不一定是产品经理。举个例子，他在运营公众号，通过Cursor分析公众号数据——这显然不是工程师需求。他可能也把他当Chatbot用——左边是代码内容，右边是像co-pilot（副驾驶员）区域，他是不会看左边的。写出来代码，有问题也只跟 Chatbot说；他不会说这里有问题，手动改代码。某种程度上，它也是当Chatbot用，而这个Chatbot跟前面几个Chatbot区别在于：它不仅能对话聊天，带上context，而且当你提出需求，它通过写代码的方式帮你解决这个问题。我自己看到Cursor的时候——当然很多团队应该在往编程这个方向理解，我觉得这当然需要，工程师也是很大群体——但我自己把它当普通用户需求在理解。首先是，越来越符合普通人习惯。从表单到普通对话是更符合普通人习惯的，带上context可以使大家更方便。比如，你不用像使用ChatGPT一样复制粘贴文章进去，它本身就带着你的context。更早之前也有人用ChatGPT写出代码，把代码再复制粘贴到一个比如Python脚本再去运行，如果有bug还要再把报错报给ChatGPT，ChatGPT写出来代码，再手动合并到代码文件去。这些很繁琐，但Cursor把这个事做得很好。一个主线，它当然越来越符合人的习惯，而且能力越来越强大，而这种能力的强大是随着LLM能力外溢出来。Cursor是一家挺早的公司，这个公司成立在2022年甚至更早，它最开始也不是做代码编辑器；而且即便做了代码编辑器，一开始也没火。它真正为大家所知是2024年7-8月份，因为Claude 3.5
Sonnet发布了。张小珺：它还是因为一个模型能力的直接提升带来它产品能力的迭代。肖弘：对，前面说了那么多，核心我想表达的是什么呢？每一代模型能力进化之后，甚至不一定是原厂，是一个第三方厂商把它的用户可感知价值给呈现出来。
如果没有Cursor，我相信Claude 3.5 Sonnet，可能在Claude里面也能写代码，但就不会那么流畅。我自己总结出来的定律叫做：“新时代的安迪比尔定律”。（Andy
and Bill’s Law，原话是“Andy gives, Bill takes away”/“安迪提供什么，比尔拿走什么”。）在PC和半导体产业有这个定律——不管Andy Grove造了什么，他是Intel代表，Bill Gates就会吃掉它——Intel因为摩尔定律在，可能18月之后成本下降了、算力上升了，但18月之后Windows也会把它的能力吃掉。可能Windows更图形化，或者提供了更强大能力。LLM一直在进化。大家看到的模型越来越便宜、越来越强大，强大甚至体现在，原来我们觉得可能简单的写作、回答问题、信息检索。但接下来它会使用工具，它可以写代码，可以调用API。我们最近看到ChatGPT发布了Operator，可以调用浏览器——这些都是模型能力正在外溢。原厂肯定在定义，但也需要跟创业者一起定义。Claude是非常好的例子。大家都知道Monica没有自己做大模型基座。春节假期，我在看一些半导体相关的书——张仲谋的自传。AMD创办人Jerry Sanders当时有一句话：真男人一定要有晶圆厂！就是diss那些只有设计能力，但没有芯片制造能力的公司——他说这种公司也太不行了，无法跟我们竞争。
但你看，用张仲谋的话说，台积电创造了两个行业：一个行业是专业的芯片生产制造公司，就是台积电；另一个行业是专业的设计公司。如果没有台积电出现，那也不存在“设计公司”和“生产公司”分工。肖弘：对。当然我们看产业规律，一般来说，最开始是垂直整合，后面慢慢会有分层。大家现在看到这一点，但这一点，你没有这项能力的人下定论有点危险。因为模型在快速进化。理论上它呈现出来的状态好像不是在普通商品化，因为总有人更厉害一些——但站在更长期的视角，我感觉是的。我们这家公司的选择是，模型在快速发展，有很多家。更长期视角看，应该不一定叫停滞，而是有若干家进入还不错的水平。在这个时候，单纯做应用可能更简单一点，我们不用投入大量资金训模型。
当然对于有模型的公司，我们是非常尊敬的。这一波主要进步是他们的创新和努力带来的。但这不是冲突的或者零和的，叫做“做应用”还是“做模型”的问题。而是，即便是有模型公司在发展，也需要一些主要围绕用户视角、产品视角的公司去做一些工作。不是非此即彼的。我们跟模型厂的关系都很好。
张小珺：你觉得今天的产品定义能力到了一个什么水平？和模型能力比谁更强？
肖弘：按照刚刚的叙事，所有突破都是模型带来的，就是模型跑得更前面。基本上是模型先驱动、模型先行。
之后你会发现，原厂像ChatGPT，我感觉它在发布时不觉得自己会那么火；包括 DeepSeek在发布时，我相信，这一切不是它预料的——原厂基本准备不足。
第二，专业的或者应用厂商，总是在模型先发出来之后，PMF可能才完成。比如Cursor。它这个产品更早有，当时用的可能是OpenAI模型。
张小珺：相当于是先在那里等着模型能力变强。
肖弘：啊，对！
可以开源一个创业idea：你预判下一个能力是什么，先把这部分应用给好好做好。等着这个能力有了，你就…
你等到那个时候再去做，其实就晚了，对吧？
因为总有一些人，不管是他信仰这个，还是他对foundation model（基座模型）更了解，或者Cursor我就做编程领域。总有些人会去做这个产品。
这也很有意思。你看VC投资难度也变大了——因为当你看到那个产品，因为模型能力不ready，它好像不太work，一用感觉很傻；但等到模型ready，它突然就很厉害了。到那个时候它的商业化做得也比较好。
它的曲线是一个跳变。
张小珺：但是你看，现在模型能力先行，当模型发的时候原厂可能准备不足。作为一个应用公司，你可以在前面等着它，由于它模型能力变强，带来你的爆发式增长。
这个时候原厂，模型掌握自己手里，它可以快速跟进。比如，用跟进策略做一个Cursor类似的产品。
这时候，这两家公司的竞争会如何展开？
肖弘：今天我们看到所有国内、国外模型公司，都有自己的应用和开放平台的——基本都做了Chatbot和一个开放平台，第三方可以通过API调用它。
这里有个事情是：我们对AGI的理解是什么？它应该还是有公共产品属性的，原厂应该不会什么事都做。
第一，有巨多的事，它不会每个事都做。比如说特定行业的事，一般不会做。
第二，特别辛苦的事，它可能也不会做，或者说需要很多工程师的。
我去Google，看到4:00pm人在遛狗，我觉得他们应该不至于搞100个工程师跟大家卷很具体的应用。
因为对它来说，把壁垒最好的那部分抓在手里就好了，其他事情交给别人去做，对它来说更好。
张小珺：反正可以通过API收钱。
肖弘：对。
张小珺：所以，（作为AI应用创始人，）不能做最肥的那块业务。
肖弘：对，但有些当然可能有窗口期——比如长期看它会做，短期还没顾得上——这种事情在今天很考验创业者。有些人选择做，有些人选择不做。
有窗口期的事情要不要做？大家得到的答案不同。
比如在上一场战争，应用商店，后来我们知道会被原厂做对吧？但在那个moment，有第三方应用商店出现，在窗口期从创业角度得到很好结果，也有被并购掉对吧？
但这一次有窗口期的事情怎么做？窗口期内要取得什么样的成绩？去为下一步做什么样的准备？这些是更复杂的问题了。
总结一下——基于API的生意，1、我觉得垂直领域、特定领域的，可能原厂不会做；2、脏活累活，可能原厂不会做；3、有一些原厂可能以后会做，有窗口期。
所谓窗口期复杂就复杂在——也许你做得很好，它就不做了——这不是逻辑推导出来的。
你假定它一定会做，或者它一定不会做，都不一定。有可能真的在生态里面，有一个领头羊做得很好，可能原厂也就不会做了。
今天是非常灵活的，没有确定答案。
对立面是什么？那就是原厂会做的事——Chatbot，看上去大家都是会做的。
张小珺：为什么大家都要做Chatbot？Chatbot在争什么？
肖弘：我倒不用争什么的视角看，大家也不是用争什么这个视角。而是它挺符合对AGI的想象——一个对话界面，啥都能干。
大家好像觉得我光做个模型不够，至少得有个Chatbot。
By the way，在所有人中，我感觉DeepSeek对要不要做Chatbot，反而是最佛的。但到今天为止，他却取得最好结果。
张小珺：为什么呢？
肖弘：首先我说佛，它是在12月份才有自己的App，更早有网页版。你看它的App，会觉得真的“套壳”——只是把模型能力用一个最简单的基础的“壳”展示出来。
张小珺：套自己的“壳”。
肖弘：另一个角度：如果（DeepSeek）没有做这件事，这次影响和传播不会那么大。因为很多用户是用上了、看到了它的App，看到思考过程，有巨大用户体验提升，又导致大量传播——但这一切是意料之外。
本身这件事肯定非常复杂，有各种各样的原因，中美地缘政治背景，有开源、闭源背景。
我想说的是：我最大感受，这件事情精神上给大家很大鼓励！——从旁观者角度，可能他们也没想给大家鼓励。
今天大家可能也会想，开源火了，要不要开源？要不要构建技术品牌？各种各样的思考。但最重要的是，DeepSeek一直按自己的节奏在做——Be Yourself！
他一直在开源，前面没火他也在开源，只是在按照自己的节奏做事情。
我记得我们在微信聊天，你问我，如果我是其他几家foundation model公司，我会怎么办？我后来想一下——就是“做自己”最重要，而不是“应激”。
当然foundation
model公司创始人们，取得成绩比我们大很多啊。我只是假定，如果我在经营公司，在这种时候最重要的还是按自己节奏来。你会发现简单做好技术，也会得到巨大奖励。尽管这不可复制。
张小珺：能不能讲讲你对DeepSeek这个产品的感受？
肖弘：Perplexity的CEO发了一条推特说，在AI时代有两个巨大体验创新：一是，Perplexity把这句话从引用哪个网页标注出来，增加结果可信度。
二是，把LLM思考过程展示出来。
抛开开源或技术各种指标——我聊了一些老家的朋友，他们能感受到DeepSeek巨大不一样是：DeepSeek把怎么想这个问题的过程展示出来了，这是体验创新。
当然OpenAI
o1，也有思考，但OpenAI很遗憾——DeepSeek的思考过程展示可能是整个人类第一次看到这个事情，因为 OpenAI o1是要收费的！
最近它才把思考过程全部展示出来。它是怕别人可能看到思考过程，有这个数据去做自己的训练。所以它就展示简化版的。说实话，看上去没有太大意思。
首先，因为OpenAI收费，有门槛，很多人根本不知道这回事。
其次，它也没有把思考过程完整展示出来，所以o1错过了体验创新。
DeepSeek思考过程放出来，本身就是巨大体验提升。还联网。o1此前不联网。
还有一点，确实它的模型质量很好。大家原来体验过的基线是普通水平，但DeepSeek新模型，拉到了第一梯队体验。写出的文章就是好很多，聊天更有情商，本身模型能力进化很好，体验上有创新。创新可以很容易被大家感知到，而不是被各种各样的门槛堆起来。
张小珺：OpenAI定义了产品的迭代——第一个是Chatbot（聊天机器人），通过
ChatGPT这个产品，我们知道了Chatbot的用户形态；第二个是Reasoner（推理者），它做了o1，可是没让用户真正感受到技术和产品的链接，反而是从DeepSeek感受到 Reasoner的威力。
还有一点，前段时间我们做了一个播客。去对比阅读DeepSeek-R1和Kimi K1.5的论文，发现Kimi在它的产品体验上刻意让回答变短，而DeepSeek的输出是长的。
以前大家以为从用户定义上输出短更好，但DeepSeek却反直觉，是长更好，大家喜欢看它思考。
肖弘：对。我们自己最近做Agent产品也有这个感受。
我们要教他：你少用点bullet point（要点总结），不要一点点，太总结了，你就逐字写出来就好了。这个也很神奇。
最开始大家觉得精炼一点会好。当大家发现Chatbot都是精练的输出，就会说，你多讲一讲、我多看一看。
张小珺：总结一下，DeepSeek它不仅是技术强，产品定义也是不错的对吧？
肖弘：我觉得应该这么说——它把技术上的创新点，以一个用户可感知的方式展示了出来，而且这个展示不仅是产品层面展示，比如免费，可能一般你不会把它当做一个产品策略，而是一个商业化或经营策略。
OpenAI不放出o1思考过程，可能没有那么用户导向——它在想别人拿到这个就可以去训模型了——会有一点竞争（思维）。
所以我会说DeepSeek很单纯。
我做出来了，拿个东西给大家感受到——巨好。没有那么多事情。
张小珺：你怎么看待DeepSeek更长远的战略卡位？
肖弘：我不知道。可能DeepSeek还在考虑——主要精力在开源模型，还是把DeepSeek当做OpenAI一样的重要消费者产品，把它商业化？我不确定他们会怎么思考这件事，但今天它确实在一个非常好的位置。
我不确定DeepSeek是否会把做一个超级App当做这家组织的目标？很多时候是选择出来的。
OpenAI如果不是Sam Altman而是Ilya是CEO，可能不会把ChatGPT变成今天这个样子。
这个还是很动态。
但不管怎样。今天DeepSeek的模型进步，DeepSeek这个App在全世界的反响——尽管我觉得无法复制，也是振奋人心的。张小珺：刚才我们在聊原厂会做什么。原厂看起来都会做Chatbot。肖弘：当然Chatbot本身还在快速进化，包括你看人类对未来想象里面，所谓的AI Assistant（AI助理），就是你跟他说一句话，他帮你把事干了，帮你把东西查了。肖弘：当然有争议。有些投资人或founder持有这个观点：OK，Chatbot是原厂一定会做的，那我们就不做，躲开它。
今天的技术还在快速发展中，是不是直接你就把它当成不能做？有点早。坦白讲，我们最近Agent产品，看上去应该就是一个Chatbot，这是很符合大家想象的。但它在应用这一侧做的事情又很复杂，而且这种复杂还不是像Monica，做了很多，比如说“功能”。它要用好这些模型就挺复杂的——我觉得值得试一试。有点像我刚刚说的在开放平台里第三类产品：哪怕有窗口期你也值得试一试。张小珺：Agent的定义是“大语言模型调动外部世界”，它跟之前我们看到的那些产品有本质区分吗？肖弘：Agent这个概念2023年就有了，但一直没有真正被大家感受到的产品形态。也许朱啸虎会说我不相信Agent，就像他说我不相信AGI一样。也许明年这个时候他会说我相信Agent了（笑）——希望如此。Agent就是能感知环境，自主执行任务。你给它一句话很抽象，它能把这个任务搞定。过去几年，Agent领域低于预期最核心的原因是：模型不够聪明，没办法自动搞定很多事。第二，之前，包括我们在做Monica的过程，我们说：好，它能执行任务，那行，我们给它接一些API，我们一个个给它接。光有语言模型不够，它要联网搜索，我就给它接一个搜索API；它要能读知识库，好，我们去做一个知识库，让用户可以上传文件，查一遍知识库，给你答案；它要做PPT、画图…我们在开发Monica的过程，就是给它做了一大堆API，把各种各样API都往上接。但你有没有发现——这个事情很像做功能机——功能机就是，诶，用户需要这个？好！当时的手机厂商就专门做一个feature phone。Feature phone的感觉就是，一个一个feature加起来的phone。肖弘：所以我在做Monica过程中，坦白讲，尽管Monica已经集成了很多东西，也确实花了很长时间，但感觉像在做feature phone，功能机——你在给它一个个接API。但真正的Agent，应该是自己能写代码，调用API并执行。它能搞定很多长尾任务，而且不需要开发者自己写，这才是符合大家对Agent的想象。我记得有位前辈，白鸦（有赞创始人），我跟他说Monica做到极致，把很多东西都集成进去。他说：Red，极致是不够的，个性化才够——做到极致你就是hao123，做到个性化你才是Google。这是非常具有启发意义的一句话，我们花了很多时间研究。
当我看到Cursor，各种各样的写代码的公司出现，越来越大众化，而不是越来越给工程师用。今天你访谈很多工程师，他能挑出很多毛病，越资深的工程师会挑出越大的毛病，但小白越来用越爽。而且我记得当时Cursor出来之后，又有竞争对手叫Windsurf，Windsurf有一个跟Cursor不一样的地方。但Cursor后来也跟进了YOLO模式，这个名字很神奇，Y-O-L-O。很像年轻一代的人会说词。但意思是You Only Look Once——你只要看一次过程我都能搞定了。它跟原来的区别在哪？你原来写一段代码，你拿Python跑，但你的电脑上可能没有装某个库，啪就报错了；有了YOLO模式，报错，它自动放到LLM里，帮你解决掉它。有一天我在用Windsurf的类似 YOLO模式，我发现，我给它说一个问题，它说，好，我现在去Github上下这个代码去搞一个什么事情，然后再去写——那一瞬间我就被闪电击中一样的感觉！——它居然在用工具，而且会用人类工具。（比如Github上，理论上什么代码都有对吧？创建所有工具他都可以去用。）张小珺：Agent这件事是原厂会做还是应用公司会做？所以我自己觉得，所谓Agent应该是，能解决长尾需求，能调用各种各样工具。最好被调用的工具，当然就是存量代码和它自己编写代码，通过API去搞定事情。当然有这些还不够。因为人类还有很多知识，或者很多服务，不是通过API调用，是通过Web调用。在海外，我觉得还得带一个浏览器。还有一个本质区别：我当时用Windsurf，它跑在我电脑上，但它有时要让我确认一下要不要装这个库；或者它执行一个命令行操作，让我填yes or no，因为它可能真会把我电脑搞坏，或者是某个东西冲突——但其实它让我填yes，也挺甩锅的。如果我是一个特别小白的人，我怎么知道yes or no？但它让我填yes，好像这个责任就在我身上了，搞坏了不关它的事。很多年前，有个人问比尔盖茨：为什么Windows跟我谈，说这个东西打开可能会危害电脑，yes or no？靠！你微软都不知道，我一个普通用户怎么会知道？所以看到那个时候我觉得，好像也没有You Only Look Once，你还要Yes一下。况且如果真是小白，是普通用户，真是看不懂。所以我想：OK，还不够，应该有个虚拟机——Chatbot应该在云上有个电脑，把它写的代码，把它要通过浏览器查的东西都在那台电脑上执行。因为是虚拟服务器，坏了无所谓，它可以再来一台。它甚至可以在当前任务执行完之后释放掉那个服务器。所以我自己觉得，那个架构叫做一个虚拟服务器、一个浏览器，能够自己写代码去调用API，它就能胜任各种各样长尾任务——这是我们在做的事情。肖弘：今天刚刚好。我们maybe去年底才意识到它差不多。刚刚所有事都是被串联起来——比如去观察Cursor，去看到它使用Github代码，而且回到最开始我说的发展历程，从Jasper到ChatGPT到Monica到Cursor，下一个是什么？你会发现它消耗了越来越多token，甚至有点进阶对吧？比如你写代码已经超过普通人的能力了，但AI是可以的。并且还有一点，它要自己多轮迭代运行。你给它设置一个任务，它会遇到挫折，可能会报错，它还会尝试，一直尝试去解决。今天是模型足够好，所以我们搭出一个最基础版本跑通了。当然还不够聪明。我们看到ChatGPT发布了Operator之类，很多任务完成率也不够高，模型仍旧需要更聪明。应用厂商无情的消耗巨量的token，吞噬掉大量的token。
肖弘：不不，不是编程，消费级产品应该让大家感觉像Chatbot。肖弘：会单独发布新产品。因为你无法想象hao123和百度是同一个产品。（笑）张小珺：还是一个类Chatbot产品，但你在产品上做了很多迭代？肖弘：Reasoning把思考过程放出来，是必须的。当然可能我们管它叫Planner。比如你提一个问题，它会把它拆成很多步骤，每一步搞定什么事，最后搞定这个事情。这里带来了两件很重要的事：一是关于模型，一是关于体验。今天所有Chatbot的体验都是你发一句话，它回你一句话。比如它回复的过程，你再跟它说的话，可能中断上面那句话了。所以今天的Chatbot，都是同步的。还有一些朋友会用一个描述叫“瀑布式的”，就是A-B-A-B。但人类聊天不这样。你发一条消息给我，可能我过很久才回，在过很久回的过程中，你又给我发两三条消息，我一起回你几个topic。或者某位同事说要做一件事，做到一半我发现搞错了，我跟他说搞错了我重来。人类沟通过程，不像现在我们看到Chatbot一样，是A-B-A-B。它有大量分叉，甚至某个任务要执行一段时间。所以，今天所有Chatbot如果都发A，必须在一步之内搞定，有很多局限性。很多时候，比如你让它干一个事，它是最终要搞定这个事，但要先去干一个事，获取那个结果，把那个结果当作输入的一部分再去做第二件事，需要时间。我们无法想象你交给任何一个哪怕再聪明的实习生，你问他所有事情，他都秒答——这是不现实的。他要花点时间查询、思考。张小珺：你的产品大概是，我给它一个需求，它过一段时间回复我？肖弘：它会告诉你它要干哪几个事，接下来就是干那几个事，有进度会告诉你——这是我们对最美好实习生的幻想。如果你刚才说去搞定这个事，他说：好，我会这么做，每一步有结果之后都同步给你。而且中途你可以跟他说：哦，我当时的需求错了，你能不能再这样？他说：好，我改变一下，最终要完成产出我再给你。张小珺：现在的产品是能秒回复的，那这个产品一定是要满足我更复杂的需求，我才会给它这个时间。它怎么能完成更复杂的需求？肖弘：这就是我想说的。今天的模型能力是能够完成一些复杂、多步才能搞定的任务。只是没有这样的产品，所以大家感受不到。我举个例子，比如ChatGPT发布Deep Research，有个测试集叫做GAIA，我们内部在做这个题目。其中一道问题是，在某个视频下面某个时间的YouTube上的一个视频，画面上有几种动物，我们惊讶发现，我们的Agent打开了YouTube正在看，而且会用YouTube快捷键看，精确定位到那一秒钟，然后告诉我们它是这几个动物。第二，我们甚至发现它在用YouTube快捷键，非常震惊，它回答出来了这个问题。张小珺：从小白用户角度，我可以给它下达什么样的任务指令，它能满足我？以及大概需要多长周期？肖弘：比如，你想分析埃隆·马斯克的推特有什么规律，你可以让它去。它可能会调用推特API，把所有的抓下来，按语义分析，给你一个还不错的输出结果。这些任务有点高阶。大家用Chatbot，一般不用这些任务，但实际上今天有很多任务已经可以被搞定，但信息检索和查询肯定是最高频任务。今天Chatbot，把它当搜索用也好，把它当聊天工具用也好，那部分需求是不会消亡的。不会因为Agent出现，它就没有了。这部分需求仍旧存在。只是，我想说，因为Agent产品形态出现，使得人类利用Chatbot边界被进一步被拓展了，而且这又是符合大家想象的。张小珺：假设Chatbot这个产品继续往后演化，它也出现了这样的功能，我们会需要第二个入口、第三个入口来满足我们吗？我们需要一个专门异步的吗？肖弘：我们自己之所以用一个新产品去做，是因为觉得需要。Monica也是一个很多用户的产品，不可避免会有原来用户习惯在里面，你无法把这些全部重来。一个更新的产品、一个没有负担的产品，是更好适配这些假设的。肖弘：整个过程就是我们在总结从Jasper到ChatGPT到Monica到Cursor到Devin，Devin很符合我刚刚说的那个架构——Devin exactly就是这个架构。它直接选择了最硬核的工程师，但我更愿意选择通用，而不是垂直到一个具体行业里去。比如说给工程师用。这个架构很符合我对Agent想象的，而它应该是给普通用户用。不应该像Devin瞄准工程师行业，并且把定价定成500美金——这是不是又有点像OpenAI定了200，哈哈哈？张小珺：当这个公司开始收费用的时候，永远可以用低价打下来。定位是什么？我们认为是一个消费级产品、大众产品，你应该以一个大众的方式去定价。至少入门的价格，对吧？但随着用量更多，因为成本在那里，你可以让用户付更多钱。但你的基础定价决定了你是一个消费级产品还是企业级产品。对模型厂商来说也很重要。今天我们测试全世界只有Claude Sonnet 3.5，能够把我们刚刚所说的架构跑起来——我们内部管这个叫Agentic的能力。传统Chatbot的对齐方式，在训的过程中，就是假设一轮对话要尽可能解决你的问题。所以大家训模型都是按这样教它。但我们测试下来只有Anthropic的Claude Sonnet 3.5，有长程规划能力和逐步解决问题的能力。
长程规划就是一个问题，你给它之后，它说OK，我做好这个规划，1234这几步，我每一步先搞定这个事，这个事搞定了之后得到输入，再搞定下一个事，这两个能力是综合在一起的。而传统Chatbot是尽量一轮搞定所有事。我们认为是训练方式不同导致的。所以模型厂商是要专门为Agentic，或者Agent训练自己模型的。张小珺：年前大家都说Agent、Agent、Agent，过了一个年，没想到火的是Reasoner。（笑）张小珺：我想象一下大概在今年Q1，能看到你们这个产品，它是一个App对吧？肖弘 ：有Web，也有App。我们可能会先做一些小范围测试。一个很核心问题，或者说产品经理很重要的一个职责，是控制好用户预期。假定它能干世界上所有事，比如：我要怎么赚100万美金？这本来就不是应该由一个Agent去执行的事情。但如果我们能够给出更多更具体的例子，让大家的预期更合理，大家会用起来更顺畅。
“别管我！赶紧继续往前推进！”
张小珺：我今天感觉你状态很好（相比之前），是为什么？肖弘：因为我刚刚给你举的那几个例子，比如：Agent酷炫的例子，就在这几天真的发生了。它是预料之外的，年前我们当然也在做，但毕竟在过程中，这几天我们去测它——发现：我靠，好牛X。
就有点大家看DeepSeek那个论文说，有个A-ha moment，他们说“A-ha, wait”这种感觉——我们就在经历这种感觉，这几天。（笑）张小珺：突然它就会了，你也不知道为什么会了，做出一些超乎你预料之外的事情。我靠，它居然在看YouTube视频，它告诉我：在摁住快捷键看。张小珺：今年预计会看到很多这样的Agent产品吗？张小珺：在AI的创业生态里，创业者应该保持一个什么样的心态？你看，现在很多AI公司都不只做一个产品，是连续的、不停地发产品。同时，你不知道模型能力下一步的变化是什么，也不知道自己做的产品是不是过渡性产品，还有巨头林立的激烈竞争环境。应该以一个什么样的心态创业？肖弘：技术进展是最大的红利。总有新的技术在发生，所以今天还是创业的好时代，大家可以更乐观一些。我反复讲要有自己的节奏。可能少一点得失心，按照自己的热爱——我很少用“热爱”这个词，之前在内部一个分享中，我给同学们分享一下什么叫热爱？
我有一天下班比较晚，有点困开同事的车回家。我想，要是万一我疲劳驾驶不小心出车祸了怎么办？或者撞到人怎么办？在那一刻，我自己的回答：如果我只能打一个电话，我要告诉合伙人：别管我！赶紧继续往前推进！不要分心管我。我自己处理好自己的事情。当你会这样去思考，你好像正儿八经觉得这个事比你更重要。这一切是怎么建立的？还是需要你重视的那个东西——让自己很兴奋、自豪。某种程度上，不一定跟商业直接相关——我想，DeepSeek可能就一直在这么做。我们也不能说它，今天商业成功了，但它确实处于一个比较好的位置。所以，第一，乐观。因为相信技术在快速进展，还有很多事在发展当中。第二，找到自己喜欢或相信的那个事，找到了，就不用别人说什么了。张小珺：你今天找到在AI生态里哪个比较好位置没有？肖弘：这是我相信的事。我不确定如果上帝视角有个地图，到底是在一个很好的位置还是很差的位置？但我有一个以自我为中心的视角：这个事我干得是很开心的。
“当你意识到你在领先，
更激进，超级激进”
张小珺：感觉最近几年，每个春节都在发生着点什么，酝酿着点什么。当时，我们更早已经在ChatGPT发布之前立项做了Monica，马上看到ChatGPT发布，但那个春节坦白讲国内没有火，国外小火也没有超级火。直到Sam
Altman发推说100万用户，中美全面火起来。那时我很紧张，已经看到很多独立开发者在基于GPT的API做创新。所以，23年春节我没有休息。大年三十晚上还在线上call会。25年很像，但25年不同。有一点叫“总会有意外”。本来说是Agent，大家春节辛苦一下，没想到DeepSeek出现。24年是有Sora——AI不会放过任何一个春节，哈哈哈。
25年更像23年。24年整个行业像23年线性外推，都是可想象的事情，比如多模态，做完文字做图片。但视频稍微有点意外，大家没有想到这么快，但马上后来也消化掉这个信息。23年Monica创新主要是把context加上去，用一个很好的产品形态，但24年你发现大厂也跟进了，有豆包，有可能大家也做插件、浏览器。创始人们还是得快速的创新——大厂能理解你创新的时候就是很危险的时候；你要被拿来跟大厂去比较的时候，也是很危险的时候。
肖弘：哈哈，我们没有跟豆包比较的心态，是不同市场。但显然豆包已经看明白这件事情了，它会去做。肖弘：应该把用户做得更多。我第二次创业，一上来会稍微更好的操作，比如在招聘上会更有经验，但可能应该大规模招聘，更激进快速把团队组起来，而不是经营好的方式去理解这件事。这取决于你在什么样的位置——如果你知道你在创新，你在领先，你就应该激进。肖弘：这种变化可能来源于什么？24年我们聊天的时候，你可能觉得我更要经营得好一点，更保守一些。肖弘：这很正常。如果把这部分拿出来一起给大家分享：当你遇到挫折或困难，你肯定会觉得，哇好难——你会把挫折线性外推，觉得永远都会好难——你就更糟，内心更有挫败感。回过头说，因为技术进展应该会有很多创新机会，有创新机会的时候应该更激进一点，跑得快一点——这是对23、24年的总结复盘和对接下来的展望。张小珺：应用创业者需要花很多钱吗？需要不停融资，还是应该快速做出营收？可能听上去有点宏大，就是说“人类的福祉”，做到就能得到足够奖励。反而不需要那么多骚操作，也不用烧那么多钱。甚至不用买KOL，对DeepSeek来说不用花钱，没有给任何1分钱给任何KOL。也不存在抖音禁止它在上面投广告。这令人振奋。你幻想过无数个奇迹——作为一个App创业者或者经历过移动互联网，你会觉得：哇，做出一个总榜第一的产品好厉害！全球100多个国家总榜第一的话，哇，简直是最疯狂的幻想了！它就是在你所处的时代，好像产业上距离你并不远的公司，做到了。我昨天跟一群高中和大学创业者分享，一堆年轻hacker（黑客）们：“用时代的年龄思考，而不是用生理年龄思考。”今年是AI几年？你会发现一些founder可能辍学也要创业，之前一段时间VC说我们就是找九几年这帮人。因为他们可能错过了移动互联网，现在又是当打之年——我觉得这个描述挺对的。回顾一下，我15年毕业。在我上大学的2011-2015年，每天都在变得更美好，所以我选择创业。但我没有意识到：我靠，我毕业的时候移动互联网结束了。但比我年长可能几岁的师兄创业，他们取得的成就、成绩、世俗意义上的东西，都是更好的。是因为在移动互联网元年/二年/三年创业。跟年轻hacker们分享：你们在生理年龄今年也在很好的时候，那时代年龄，如果我们说以22年底或者23年ChatGPT的爆火开始，今年可能是二年的开始，或者三年的开始，是很早期。跟一群小伙伴，跟着技术的红利，做一些事情，这是我们的目标。我希望大家享受这个过程。至于商业回报，有太多要素，不是你能控制的。春节我还干了什么？学习、看论文。你学到就学到，这种正向反馈是很强烈的。没有人能阻止你干到这个事情。但商业竞争不是这样。张小珺：你看现在的用户量最大的产品，不管是ChatGPT还是DeepSeek，他们都是有自己模型的，你怎么看待模型？这一次的技术进展、技术红利驱动力都来自于模型。模型公司做到这些，它得到与工作相匹配的奖励，就这么简单。张小珺：你为什么从day 1就决定不做模型？有过纠结没有？在day
1，我不具备这个资源，那时我觉得我很务实，拿一个最好的模型先做起来。那个时候可能就是在“做生意”、“做产品”，我不确定以后会不会做——这是非常诚实的。或者说，它有可能成本降了，或者说有用户需求，或者说你具备这个能力。如果再补充一个更全面视角，就是：这个市场有没有其他人做得很好？你能不能找到不管是跟你有强关系还是弱关系的厂商，帮你把这个事情搞定？我整体更相信成熟之后产业会分层。这是很动态的事情。张小珺：你在Agent这件事上比其他人领先了一步还是半步？肖弘：我不知道别人的进度，但能有机会尝试做刚刚我说的Agent的产品的团队，并不多。因为，需要很多复合能力。他要搞过Chatbot，搞过一点AI编程相关，搞过浏览器相关，因为要调用浏览器，而且对LLM的边界有不错感知——今天发展到什么水平，接下来会发展到什么样的水平。这些能力首先同时拥有的公司没那么多，而且有这些能力的公司，可能手头正在干一个很具体业务。我们恰好有些同学刚好有时间一起把这些事做出来。第二，如果今天大家都去应激去做Reasoning了，是不是又留出了一些时间给创业公司？肖弘：如果你问的是美国在的星际之门堆那么多显卡，提升能力，到底能提升什么样子？我不知道。你不能假设未来几年它更慢，你应该用最疯狂的幻想去理解这个事情。过年我发了一条即刻，引用伟人一句话叫“文明其精神，野蛮其体魄，其他交给AI”。其他是什么呢？未来可能就是“精神文明”跟“身体健康”，至于智力我们就交给AI了。我相信在我有生之年应该能看得到。Peak（首席科学家季逸超）在今年英伟达客户答谢会上，见到了黄仁勋。他问了他一个问题说：接下来几年，什么事情发生会让你觉得很惊讶？黄仁勋的回答是：Basically nothing。他认为没有，任何事情都有可能。我们回过头来看，就这几年，就拿春节不是都被震惊了吗？张小珺：这还仅仅只是走到了Reasoner这一步。肖弘：Reasoner，还在更多的思考，但Agent还要执行和反馈，能够接受环境的反馈，能用工具，把环境的反馈当做输入——更像人类。当然我们做的是软件的Agent，是在白领工作。某种程度上机器人、智能驾驶，他们是“大规模被使用的Agent”。张小珺：你刚才说训练Agent和训练大语言模型，有一些不一样的know-how，有什么know-how可以分享吗？肖弘：我们没有know-how，这是foundation model公司的know-how，这不是我们的know-how。我们只知道对齐方式会应该不一样，比如最后做训练，指令SFT这个过程——具体哪个我不是专家。我们团队认为，应该需要不同数据去专门做对齐。
张小珺：你有没有一种比较形象的比喻，形容你现在这段创业状态？
肖弘：很难用一个词语去概括整个过程。在此刻，在2025年这个时候，我觉得是目标清晰的，是有具体的事在做的，是开心的。
张小珺：这次创业更注重体验吗？
肖弘：不能这么说，而是我知道很多事不是你自己能控制的。你应该把你自己能控制的部分事情做好。太多事情无法控制，比如地缘政治，你只能当做一个输入，但你没有办法控制它。
你把自己要做的事做好，这是更重要的。
第一次，我有更多的得失心吧。
昨天问DeepSeek，翻译一下“贪嗔痴”这三个词。他好会解释——“贪”就是对顺境的执着，“嗔”就是对逆境的不满，“痴”是对世界真相的无知。
张小珺：要对AI时代有最疯狂的想象，基于最疯狂的想象去落地执行。你有什么特别疯狂的想象没有？对于未来5年的世界。
肖弘：白领生活方式可能是人类的一段弯路。
拉长人类历史万年来看，坐在一个地方高强度脑力工作、不太运动是很少见的，可能就是100年。大家在古代就要精神文明建设，也需要身体劳动，让体魄更好。
最近100年大家开始糖尿病、高血压，是因为你就这样工作。
如果AI搞定这件事，大家应该更像过去那样生活——把自己的精神文明搞好一点，把自己的身体搞好一点。
张小珺：人类去做什么呢？
肖弘：当然白领肯定不会消亡，因为总需要人签字去承担责任。（笑）
张小珺：回忆一下你创业这3年有没有什么摇摆的时候？
肖弘：遇到困难的时候肯定会，但founder是没得选的——你不会说我现在遇到困难，所以我要不干了。
不是说没得选是一个糟糕的事情，它就是这个机制让你更加坚韧了。
张小珺：摇摆的时候是什么时候？
肖弘：不能叫摇摆，我肯定有比较低落的时候。
当新维度还没有出现，旧维度好像又可想象，你能够做线性推测的时候，这个时候你会稍微没那么兴奋，或者遇到挫折的时候更容易失望。因为它都是线性可以推测的。
现在还在AI技术早期，总会有新东西出来，这是24年到25年最大的一个变化。
张小珺：23年在讨论这一波AI创业感觉哪儿哪儿都像是巨头的机会，又哪儿哪儿都感觉是模型公司的机会。很多人就会问：AI应用公司到底机会在哪？——现在你还有这种疑虑吗？
肖弘：不要把应用公司和模型公司对立。
第一，模型公司自己也会做应用。应用公司应该非常尊重模型公司。因为，大部分的能力或者说进展都是模型公司提供的。
我们在电梯上，享受着这一切好处。你要抢人家的生意，这显然就是不对的。应用和模型的关系要合理看待。
第二，DeepSeek的出现，开源的出现，对大家冲击这么大，对应用公司来说应该更乐观。
所有应用公司都会说，模型会变成一种商品化的，或者开源的模型会追上，大家去做use case、去解决具体的问题。
在过去，这句话说了没用，因为你还是要调一个第三方模型，而且模型厂商至少有权利收一个很贵的价格。
你看美国的API，所有公司API都是比中国厂商更贵，因为国内的竞争环境，API厂商的竞争环境更激烈，所以API也可以有更高的毛利，在过去。
但DeepSeek出现，使得真的这一切发生了。你真的是关注你的应用，关注use case、关注用户、关注增长，而不用担心哪一天模型厂商要一个很高的毛利，哪一天模型厂商决定要做你要做的事情，跟你形成竞争关系。
今天至少大家不用担心这件事情，这是第二点。
第三，好好做技术，好好做产品，市场会奖励。
其实有很多独立开发者，觉得如果没有模型出现，他们是做不到那么大体量的。所以，应该是更乐观，而不是更悲观。
它是不是有移动互联网这么大？我想可能是没有那么大，因那个还伴随着几十亿人口从没有使用智能手机到智能手机，这个变化非常巨大。但本身已经够大了。
大家不要对成为“下一个字节”有执念。（笑）
张小珺：过去两个月，DeepSeek对于全球AI创业者的底层土壤环境，有没有带来一个质的变化？
肖弘：具体变化和影响，还需要一定时间来看，但所有人都会重新思考自己的策略。比如Sam Altman公开承认没有开源可能是错的。
我觉得founder还有一个思考模型叫做“用博弈的方式思考”，博弈不是说零和或竞争，而不是“用逻辑推理的方式思考”。
张小珺：什么意思？
肖弘：逻辑推理就是，比如，百度有最好的算法工程师，百度一定会把推荐这件事做掉，这叫逻辑推导。
If你有这个，你就会得到这个。这叫逻辑方式思考。
博弈的方式思考就是，因为你的出现和其他player的出现，可能使得整个环境不一样了。
张小珺：“你”是指自己。
肖弘：对。如果没有DeepSeek这一波，可能大家不思考开源，但因为 DeepSeek的出现，大家正儿八经要想想：我们是不是应该开源了？
这是一个你在过去无法逻辑推导出来的事情。
它是因为某个player的加入而发生的一个变化，有些时候这个player是一个第三方，有些时候可能是你自己。
举个例子，我甚至在想，如果最开始不是OpenAI自己做了ChatGPT，而是有一个第三方公司做出ChatGPT，但是是第三方公司的。也许OpenAI就选择成为一个纯粹的platform company，而不是一个consumer app company。
Founder应该用这样的视角去思考。
张小珺 ：这就是我想问你的。在线性推导的情况下，一切都显得绝望，应该用什么样的心态去应对随时都处于动态的环境？——一切都在变化之中。
肖弘：逻辑推导你就会绝望。如果世界是逻辑推导，今天最大的推荐引擎公司是百度。
第一，它不是逻辑推导的，首先知道这一点对大家来说就很重要。
第二，尽量让自己成为很重要的变量。
第三，如何尽量成为呢？没有办法，就只能Be Yourself，自己做好自己的事情。
张小珺：说说你的生活吧。一个founder生活是什么样的？今年正好是你创业10年。
肖弘：我第一家公司是2015年1月20号注册的，当时我还在上大四。
因为我没有不是founder的时候，所以我也不知道founder有什么特殊的地方。
但首先工作强度很高，心情经常起伏变化。哈哈哈哈哈。
张小珺：你今天怎么看待这个世界？
肖弘：第一，是AI时代；
第二，我觉得在一个很好的全球化时代。我不是地缘政治专家，听上去大家都有大家的问题，所以整体是更保守的，更孤立主义。
但是，大家又不希望别人孤立主义，只希望自己孤立主义。大家都会希望自己的企业家去更全球化的思考——今天的中国创业者就应该更激进的全球化。
大家应该到国际市场去历练一下，需要去参与全球的竞争了，而不是在我们习惯的市场里竞争。
我在做这家公司的时候，我们没有任何一个founder在海外长期生活过，我们的英语水平大概巅峰是高中，因为大学大家的英语水平是下降的。（笑）
我当时调侃说，如果在同时期，一位在美国生活过的founder和我摆在一起，我自己也会选择投那位founder。
但首先不应该是这样的比较，而是你做自己的事情。
当时也很朴素的观念，就是全球市场应该更大，市场会给学费给founder去上学。
张小珺：最后几个快问快答。全球范围内一道你最喜欢的食物。
肖弘：热干面，欢迎来武汉吃。
张小珺：一个最喜欢的地点。
肖弘：公司办公室。
张小珺：一个很少人知道，但必须了解的知识点。
肖弘：打呼噜对身体很不好，会影响你的睡眠，让你的大脑缺氧，如果打呼噜的话早点去医院看一看。
张小珺：推荐两本必读书。
肖弘：《人类群星闪耀时》和《幸福之路》。
为什么呢？
前者会让你很有干劲，同时还让你很焦虑；后者会让你不那么焦虑。
张小珺：说一个你现在发现的有潜力的创投机会。
肖弘：选择一个垂直领域，那个领域的业务流程应该有一点复杂，今天的模型还不能够很好的解决；但是你预测模型的魔法一定会到来，比如说明年。
你就好好把这个业务流程做好，等着模型变强就好了。
张小珺：你非常理想化的一天是什么样的？
肖弘：其实春节假期就是这样，完美符合这样一天。
早上起来先看一些书，同事们都起来之后处理工作，晚上再看一些书，这就是我春节的那几天。觉得很快乐。
因为看书是你可以控制的事情，大家一起工作，且为什么春节工作会好一些呢？会少掉很多意料之外的事情。
更多是你在做一些你能控制的事情。
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