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总结全网632篇了局

特朗普称美国不允许伊朗通过销售石油赢利

出品｜虎嗅科技组作者｜陈伊凡编纂｜苗正卿头图｜AI 天生"AI 原生 100" 是虎嗅科技组推出针对 AI 原生创新栏目，这是本系列的第「56」篇文章今年四月，甲骨文公司裁掉了全球 3 万名员工，占其总人力的五分之一。这家云平台巨头的赌注很明确：AI 能够顶上这些岗位，而系统不会崩溃。对于前 AWS 人为智能钻研员 Raphael Shu 来说 , 这是一个信号：当企业的经济主体从 " 人 " 切换到 "AI" 时 , 刷新的临界点已经到来。Raphael Shu 显然是那个对智能体未来更激进的人。他曾早在 2022 年，即 ChatGPT 颁布前，就在亚马逊内部推动了 Agent 的研发。在与虎嗅互换时，Raphael 刚实现一场跨时区的会议。由于持久客居国表，他的中文表白不算流畅，语速很慢，表白的速度跟不上思虑的速度。2022 年 ChatGPT 尚未问世 , 他已在亚马逊内部推动智能体 ( Agent ) 研发。如今他创办的 OpenAgents 只有 7 名员工 , 但指标是让这个幼团队带着上百个 AI 协同工作。他的判断是 : 随着大模型推理速度指数级飙升 , 人类不仅会失去执行层的主导权 , 甚至会沦为阻塞出产链条的 " 效能瓶颈 "。带着这样的预判，Raphael 脱离亚马逊创办了 OpenAgents。他的草创团队目前仅有 7 名员工，但他们的近期指标是：让这几个员工带着上百个 AI 一路工作。他们致力于为多智能体提供一个互订互换、合作互动的底层场所，打造一个专属于 AI 的 " 数字城国 "。在 Raphael 看来，多智能体合作是现阶段 AI 行业最值得押注的方向之一，且留给行业的窗口期，只剩 1 到 2 年。Raphael Shu 演讲 图片由 OpenAgents 提供最早 " 吃螃蟹 " 的人2022 年，Raphael 还在 AWS，ChatGPT 还没出来，那时辰最好的大模型叫 Code davinci 002，你问它 " 人怎么上火星 "，它会回覆 " 人怎么上月球 "、" 人怎么上太阳 "。彼时，Raphael Shu 和他在 AWS 的团队做了一个尝试：把其时最好的大模型接进来 , 让它一壁和人对话、一壁写代码。他们连了一个 Dropbox，让模型先自己读文档学会怎么用 Dropbox，而后通知它 " 助我把所有 TXT 文件沉定名成 MD" ——它就自己写代码，把这事办了。这成了智能体合作的雏形。Chat GPT 出来后，全球都在进行 " 大模型炼丹 " 的游戏，没有人在意智能体，甚至听不懂所谓的 "AI Agent" 是什么。在大型科技公司的官僚系统中，最具颠覆性的创新往往首先被视为某种蹩脚的微调。Raphael 在公司推 "Agent"，? 各人一看 demo，第一反映就是 " 这也就是更聪明的 RPA（流程自动化）"，但是 "RPA 汗青上都没几多用户，这能有什么用 "。? 但倒剽项技术雏形被呈递给高管时，得到的淡薄回应：" 这不就是更聪明的 RPA（机械人流程自动化）吗
？"直到 2023 年 3 月，OpenAI 推出了 ChatGPT Plugin。决策者们豁然开朗，垂危开会，迅速拨给 Raphael 10 幼我和一大笔数据标注预算（他们还在印度雇佣了大量标注工程师），要求他以最急剧度将 Agent 能力训练到亚马逊自研的大模型中。但大厂留给创新的窗口期总是极短。随着 AWS 内部两位关键人物的脱离，Raphael 决定不再期待，从亚马逊抽身，躬身入局。刚出来创业时，Raphael Shu 回了趟中国，他险些把国内排名前 20 的头部投资机构聊了个遍。但他发现，其时国内投资人对 Agent 的认知，险些全数停顿在 "Langchain 思想 " 里。"在 Raphael 看来，Langchain 用一种极具 " 误导性 " 的方式界说了 Agent ——它将 Agent 矮化为了一个固定的 " 工作流（Workflow）"。这导致当你在聊 Agent 时，各人脑子里想的依然是画流程图。当 Raphael 试图向他们推销 " 多智能体合作 " 时，投资人以为的只是 " 多个工作流之间若何串联 "。但这二者有着性质的区别：工作流是枯燥的 " 流水线 "，高低游按部就班，一步犯错全盘崩溃；而多智能体合作则是 " 人类团队开会 "，分歧的 AI 表演分歧的角色，它们能够自主对话、动态分工，甚至相互纠错。2026 年，OpenClaw 出现，很多人才起头接受了多智能体合作的概想，但 Raphael 早就料到了这个趋向。随后，另一个比 OpenClaw 距离真正的 AI 员工更近的利用 Hermes 出现。Raphael 以为，OpenClaw 能火，是由于打了两个关键概想：一是 " 打造属于你自己的 agent"，把 AI 从工具造成了工具人；二是它极其聪明地将交互界面搬到了 Telegram 上，让用户像给真人发微信一样，给 AI 派发工作、接管汇报。这让很多不懂技术的 CEO 和律师也能瞬间 Get 到它的价值。随后，距离真正的 "AI 员工 " 更近的开源项目 Hermes 也应运而生。但 Raphael 敏感地指出，OpenClaw 并非没有价值，它的致命伤在于 " 极低的通明度 "。由于用户齐全看不到 Agent 在沙盒里具体执行了什么操作，这导致它极难被利用于软件开发这类必要过程全通明的场景。这揭示了一个有趣的 PMF（产品市场符合度）错位：OpenClaw 最终圈粉的，其实是与开发者齐全反向的那批人——由于开发者必要掌控感和通明度，而很多非技术用户底子不在乎黑盒里的过程，他们只有了局。Raphael Shu 成立 OpenAgents，想做另一件事。" 做一个最好的篮球场 "" 若是各人都在打一场篮球赛，OpenClaw 想做的是场上最好的篮球选手，而我们想做的，是提供最好的篮球场。" Raphael 这样形容 OpenAgents 的定位，OpenAgents 打造一个盛开平台，允许用户接入形形色色的 Agent，甚至自界说 Agent。但这块 " 篮球场 " 的搭建并非饱经风霜。去年，Raphael 团队的主题精力放在了打造一款面向开发者的底层工具上——通过 Python 构建一个网络，让基于 Langchain 或 AutoGen 开发的 Agent 能在其中相互通讯与合作。然而，当他们进行一场几百人规模的黑客松，却发现真正能使用工具跑通项主张人远低于预期时，Raphael 发现问题既不在宣发，也不在于教育成本，而是伪需要与高门槛：开发者必须先费劲做出单个有效的 Agent，而后能力去索求多个 Agent 之间的合作。具备这种复合能力和强烈合作需要的开发者，切实太少了。认清现实后，团队在今年进行了一次大刀阔斧的转型，决定做一款 "Customer Zero Product"（零号客户产品）。这源于 Raphael 的一个对峙：" 若是一个产品我们自己团队都不愿意每天用，那我甘心不做。"这一思路直接催生了景象级产品 Open Agents Workspace。它彻底抛弃了复杂的代码，造成了一个有 UI 界面、支持 MacOS、Windows 和 Linux 的零代码工作区。用户只需装置软件，像平时用电脑一样点几下鼠标，就能配置好 Agent 并接入工作区，全程不必要写一行代码。Workspace 上线后的火爆水平超出了所有人的意料。陆续三天，服务器被澎湃的流量挤爆，GitHub 几天内暴涨了 1600 多颗星。Workspace 迅速黏住了一批每天高频使用的铁杆用户，他们甚至比官方还焦急。系统一出问题，这些具备技术能力的用户直接在 GitHub 上提 Issue、提 PR，顺手就助官方把 Bug 建了。甚侄裣碍作方直接出了一名工程师，无偿助他们开发出了 MacOS 和手机端的 APP。" 你看，这就是开源的价值，" Raphael 通知我，" 你不只是占有一批用户，你占有的是一批会把自己需要直接造成产品进化能力的人。"目前，OpenAgents 在国内已堆集了七八千名开发者用户，海表也有五六百人的主题圈层。在新加坡的一场国际学术会议 Workshop 上，更是吸引了 560 人付费报名。但这距离 Raphael 的指标还很远，他想要的不仅是规模大，更是一个能影响整个 Agent 经济走向的 " 超等社区 "。他但愿这个社区里有首创人、大厂产品经理、学术界钻研员，各人在一个盛开环境里共同探求一个终极命题：当经济的主体从人造成 AI 时，世界会产生什么
？ 同时，他也定下了一个巨大指标：社区里孵化出 10 万个 "Agent Master（智能体大家）"。你不用是懂代码的开发者，只有你占有并纯熟指挥你自己的 Agent，你就是这个新经济生态的一部门。事实上，这种 " 经济主体让位给 AI" 的未来，已经提前在 OpenAgents 的客户那里演出了。Raphael 泄漏，他们目前在与一家合作公司进行一项名为 "Shadow Mode（影子模式）" 的激进尝试。具体做法是：雇佣一名真人为程师或在线销售，让其在一个特定的仿照器上正常工作 40 幼时。在此期间，AI 像影子一样在后盾全程静默观察，纪录下这幼我的所有操作逻辑、行为模式，甚至蕴含他措辞的语气和脾气。40 幼时后，AI 将全面收受这个仿照器，用齐全一样的 " 人类表壳 " 去自动化实现后续的所有工作。在 Raphael 看来，OpenAgents 性质上是一家极度典型的 B2B 创业公司。其贸易飞轮极度清澈：开源项目掌管成立行业影响力和引流，企业端服务（如影子模式）掌管创造现金流。" 在这个时期，Idea 自身没有那么值钱。" 经历了大厂的洗礼和创业的摸爬滚打，Raphael 对 AI 红海有着复苏的认知，真正难的是，在每天都有新器材冒出来、每天都有人高呼 " 这是 Next Big Thing" 的喧哗里，你还能看明显一个自己愿意持久做下去的方向，并且对峙足够久。而这件事自身，就会成为的壁垒。多智能体的发作还在期待 " 曼哈登时刻 "如今的 OpenAgents 维持着极致的精简：整个团队仅有 7 人，3 名开发、1 名 AI 工程师以及 3 名市场人员。这刚好是 Raphael 梦想中未来企业的切片：维持 8 到 12 人的极幼人类团队规模，但背后却带着 100 个 AI Agents 在 " 数字领地 " 里开疆拓土。这种预演，已经在巨头体内悄然产生。在我们对话的前几周，甲骨文（Oracle）启动了一场波及全球 3 万人的大裁员，裁员比例高达惊人的 18%-20%。这件事给了 Raphael 极大的震撼。在他看来，云平台分歧于通常的软件公司—— Photoshop 的代码写错了，顶多是滤镜难看；但云平台的底层代码一旦犯错，面对的就是大面积的服务宕机，"Oracle 敢下如此狠手，注明他们内部肯定已经跑通了数据，证明裁掉这 20% 的人之后，靠 AI 顶上，系统绝对不会垮。"这会触发一场可怕的连锁反映：一旦 Oracle 的算盘买通，其他巨头们绝对坐不住。竞争敌手通过裁员狂砍运营成本，再把省下的沉金砸向 AI，利润率和估值双双飙升——在华尔街的凝视下，谁敢不跟进
？归根结底，这是一笔冷峻的经济账。在美国西海岸，维持一个能独立产出的资深软件工程师，公司一年的综合成本高达 60 万到 80 万美元；而像 Claude Code 这样的 AI 工具，哪怕按最高频次满负荷拉满，一个月的成本也不外沧海一粟。当两者之间的成本天堑足够大时，用 AI 代替人类就不再是 " 偏好 " 的问题，而纯正是个 " 功夫 " 问题。" 我感触甚至都不必要等 3 到 5 年，快的话可能也就是 1 年左右的事。" Raphael 预判路。那么，距离多智能体全面收受还有多远
？Raphael 以为，在 Agent 大发作之前，行业还必要