从光年之外裸辞创业，反而找到了本我

前言：

还记得 24 年当时去光年之外面试，找老王聊的时候，最后老王问我一个问题：“你都做了这些，为什么不选择创业？”我说：“我想在一个相对成熟的体系下干两年，看看一个成熟的体系如何把产品做起来的。”时间过得很快，转眼间就小两年时间了，我想我也是时候出来了……

当时反问了老王几个问题，其中有一个问题的回答我印象很深刻，可以跟大家分享。

我问：“您怎么看第一次 AI 浪潮的泡沫破裂和失败？”

他说：“有些新的机会会从你看不到的地方长出来。你知道秀场直播这个市场有多大么？1000 多亿级。秀场直播因为人脸识别可以美颜，一开始调用的都是商汤的技术接口。”

amazing，我一直在想这次 AI 技术最大的应用，会是哪个我们可能看不到的新赛道。

因为一些保密原因，这两年都没有更新任何的东西，生怕透露一丝机密，对公司有不利的影响。不过后边出来了，就比较自由了。我会以一线 AI 创业者的视角，来分享更多 AI、产品、创业相关的观察和认知。感兴趣可以点个关注。本篇纯手写 0 AI 含量。

文章几个关键点

1. 为什么从光年之外离开
2. 离开之后干了什么：两个月 30 万行代码，分享 Agent 实践认知
3. 最近观察到的事情：垂直 vs 通用 Agent、一级市场、大厂裁员
4. 聊聊副业：出海投流的一些经验
5. 聊聊正在做的事情
6. 聊聊出来后的感受

一、为什么离开

很幸运这两年在光年也确实 0-1 做了两个产品，一个是妙刷，一个是今年发的 Tabbit 浏览器。妙刷是个小而美的产品，但是后边因为一些原因关停了。Tabbit 浏览器是现在光年主打的产品，从没立项时候就开始跟了，浏览器是个挺大的产品，一步步走过来也很不容易，产品上我不多说什么，真实用户使用评价和数据上体现的都还可以。

从团队上来说，整个团队同学都是默认浏览器，创造它的人每天都在用。我们有时候讨论一个交互功能点，讨论很长时间，很多时候有的同学都是从桌上到桌子下坐在地上开的（很折磨但很有意思），跟他们共事很开心也很幸运。

当然很多朋友不理解，怎么这么好的机会，大厂稳定团队还不错，产品一上线你就撤了。我觉得有几点：

1.看到了和最一线超级个体的「差距」

• 去年一直拿 claude code 写前端 demo，很少时间研究 coding Agent 代码，知道有哪些模块组成，但是不知道具体的实现，总是懂一些皮毛。
• 我记得过年前后有时间，我使用 Opus4.6（1M）模型，仔细研究了下 coding agent 代码实现，发现变天了，这个 Agent 构造 + 模型能力跟之前完全不是一个东西了。
• 本身就在这个圈子，认识一些很牛的朋友，3 月份大家就在研究所谓的 Loop engineering 了。Opus4.6 模型推理能力的跃迁，使得开启了 agent 长程任务，session 从此变为无状态。（这个事情，在 5 月份藏师傅分享的时候，都很少有人 get）一个人能干之前 10 个人的活

2.大的团队很多时间都浪费在协同成本上

• 其实光年走的还是算比较靠前的团队了。但我觉得组织的惯性和协作的成本还是很大的。尤其是浏览器这种大型产品，很多事情无法 1-2 人闭环。因为需要多方协作，又因为有所谓的绩效机制，所以有时候需要 60 分的东西就可以交付，需要搞到 80 分以上才能交付。很多时间其实浪费在交流、讨论、对齐、决策上。

总隐约感觉哪里不对，心里是空的，反正早晚都要准备创业，不如早点出来。所以把产品上线后，也算是一个结尾了，也是对自己对团队的一个交代。

二、离开之后干了什么？

出来之后，找好朋友藏师傅聊，他劝我先玩一玩，先别着急想创业。我觉得很对，本身对细节没有深度了解，很多决策一开始都是错的。

因为我去光年之前一直在做出海的产品，自己也带运营同学进行实战，深知运营的活是很辛苦且重复，一开始也找了几个 agency，水太深，合作的都不是很好，所以准备先做个产品赋能自己的产品增长。

这两个月时间边学边疯狂的 coding，探索长程任务（可以自主运行 1-3 个月）的 Agent 实现，搞了 30 万行代码。

从 Agent 初始框架开始，到整个 Runtime 的逐步成型。Agent 架构如何设计，什么架构最符合业务且稳定省钱，如何设计 Agent 上下文，如何管理 system prompt 和 user prompt，如何设计 cache，设计什么工具，如何架构知识库和 Skill，如何设计唤醒机制等等，全是细节……

demo 2 周就搭出来了，但是demo 和产品是两个东西，产品需要稳定性，需要评测效果，我调细节调了两个月，其中感觉一半是调提示词。

你如果做完这些，就不会被营销号影响，就知道 agent 开发没有「银弹」。现在做一个纯工具产品很简单，几天就能搞定，但是做个 agent 产品，很多时候需要慢慢磨的。很多用 harness 去生成 harness 的产品，只能做通用简单的场景，一旦深入一些，就不 work 了。

在实践中，认知每天都在进步，这两个月顶上之前半年的信息输入。我之前更多是产品经理的角色，本科也不是计算机，1 行代码看不懂，从没有 0-1 自己动手开发一个 agent 产品，但是借助 AI 还是可以开发出一个产品级的 agent 项目，相信你也可以。我也算终于补上了我的弱板。

分享一些在实践中的认知

1.动手设计 Agent 后和动手前的差别

• 自己动手前只大概知道这个东西目前有什么、能干什么，可能对于一个纯产品经理来说已经还可以了。但是AI 时代没有角色分工，很多事情都是端到端的，动手后你就知道哪里的问题，边界在哪，应该怎么去改。
• 动手前只能了解和使用其他项目已有的架构和模块，动手后就知道本质的逻辑，实现自己业务上工程化的创新。

2.agent 架构本身就是上下文的工程化控制，最后到模型的还是组成一个大的 prompt

• 所谓的 memory、知识库、skill、tool、subagent 等都是 prompt 一部分，要做到的就是如何用尽量精炼的 prompt，让模型了解到整个项目的上下文。你想让他了解啥，就用人话在 system prompt 里说明啥；有些场景化按需所取的，最好渐进式加载就完了，模型会根据场景动态加载。
• 渐进式加载也很简单，就是给模型一个读书章节目录，让他查字典。其实存在这么多 memory、知识库等概念，很多时候是 agent 判断需要调用具体功能时，后边代码调用实现方式不一样导致的，本质都是提示词导致的 function call。
• 所以你知道这两个东西后，就可以根据项目随意地创新新的东西。比如你可以再创一个概念叫「复盘经验」，定期进行项目复盘总结经验，然后在合适时候读取经验；比如你可以抽象一个概念叫「目标」，派一个 agent 监控你的数据是否达到目标，没达到就让主 agent 一直再干。

3.现在 agent 产品的定义已经很泛了

• 现在动不动就有人说自己做了一个 agent 产品，以至于在宣传口径上都有点劣币驱逐良币了。我文中指的 agent 不是加 function call 的对话机器人，指的是围绕一个目标可以长程任务（可以 3 天以上），做完后自己可以 review 效果、自我进化的 agent。这样才能端到端地解决实际的长程任务，作为一个员工一样参与企业生产。
• 前者 25 年就可以了，类似之前的 cursor agent，需要人工一直在；后者类似 codex 和 claude code，26 年才可以，用得好的话，基本长时间不用管，自己完成开发任务。虽然都叫 agent，但不是一个物种了。

3.session 无状态，所有协同都基于文档

• 大模型上下文是有限的，上下文多了之后，模型智能就会缓慢下降。所以设计 agent 架构时，需要尽可能地维护整个 session 的上下文量，拆成多个任务，所有任务结论通过文档进行协同，这样就维护文档大小和状态就可以了。随着模型推理能力的进步，长程任务可以做到非常长。

4.当有些事情特别重要时，关于注意力的获取

• 让信息标粗
• 给信息标注重要标签 <>
• 放到最上边，或者最下边
• 多出现几次：有些非常重要的可以放到用户的 user prompt 里，每次对话都会带着。

5.好的 User case 评测很重要，没有 user case 调 prompt 真不知道怎么调。

6.功能不是越多越好，需要什么加什么。很多概念性东西概念好，但是同步会产生很多幻觉，原因是数据太多对 agent 很干扰。比如自学习自生产 skill，如果没做好工程化处理就会污染上下文。

很多老板想转型 AI native 组织，问我怎么分工、产品经理应该充当什么角色，一般我都建议首先有时间自己先 0-1 build 出来，自然你就知道所谓 AI native 应该什么样了，团队之间应该如何配合，听 100 场讲座不如自己 0-1 搭一个 agent 系统。

当然除了这个产品，我同时还在做两个泛娱乐的 AI 产品，这个在此不再阐述了。

三、聊聊最近观察到的事情

1. 关于垂直 Agent 和通用 Agent

上回跟朋友糯米鸡吃饭聊到过这个事情，我们观点类似，在此分享下。

• 发现很多 agent 团队会把自己设置为第三象限，导致的情况是用户上去不知道干嘛，可能就是试着跑订阅一个信息的case就走了。
• codex、claude code 给用户明显的用户心智是 coding，所以大家上手并不困难；因为功能没有限制，所以发现什么都能干，慢慢发展成通用 agent。
• 所以通用 agent 不是看目标用户初始是谁、这个用户是不是普罗大众，而是能力边界是否被限制，harness 架构是否可以泛化到更多的场景。

2. 一级市场的奇怪现象

因为我并没有准备融资的计划，只聊了一些认识的投资朋友和创始人，发现了一些很奇怪的事情。

• “鹅城的税已经收到西历 2070 年了。”跟一个创始人朋友聊天，开玩笑说。可能纯软件融资周期只有这半年了，因为故事已经快被讲完了，很难有故事可以让投资人感觉新奇的了。
• 因为都在讲超前故事，市场奖励超前故事的人，所以大家都在讲超前故事。然后真正实际发现落不了，但是还是得有个交代，然后发现做的产品谁都看不懂，更别说用户留存。跟这种相比，我还是更欣赏冕哥的现金流打法，好歹都是验证过的需求 🐶。
• 去年因为 manus，很多 agent 团队都融到了钱，但是今年模型能力才 work，同时 agent 架构天翻地覆，我想到今天很多团队都没有意识到。但今年讲 agent 故事很难融到钱了，因为去年交卷的 agent 团队都死了一波了。还有就是所有人都说自己是 agent，但是不了解的人谁知道有啥差别。
• Openclaw 火的时候，市场非常共识，很多团队都在做 Openclaw。过了 3 个月，现在这个时间节点去看，市场也很共识：AI 应用没有希望了。当然我觉得这个是最好的时机，能淘汰一些因为融资而创业的伪创业者。希望这个冰冷时间可以再长一点，大家落地做好产品，服务好用户，少一些噪音。

3. 最近听说有些大厂在裁员

• 换一个环境不一定是坏事，批量裁员不是个人问题，是公司问题。
• 大厂给的安全感，很大程度上是个错觉。学习自己赚钱的能力。
• 多找点脱离大厂的机会。出来之后我见了很多人，不少都在做自己觉得有意思的事情，没有班味，日子过得比在大厂的时候明显好。外面没有想象的那么可怕，只是信息差让你觉得可怕。
• 真正该担心的其实不是被裁，是自己变成协同链条上的一环。反过来，能端到端把一件事做完的人，现在手里的杠杆比任何时候都大。

四、聊聊副业

上班时候因为周末实在闲不住，同时还搞了一个小团队，出海做现金流 AI 产品，主要借假修真，补下投流的课，日均消耗差不多 3k-4k 美金。有些产品上经验可以给大家分享：

• 上来可以做 H5 起盘，测试首日 ROI，看回款周期，如果可以再上 APP。
• 产品提前想好增长方式，不同渠道可能需要做几版产品。投流的产品对应的产品设计、SEO 驱动对应的产品设计、APP 对应的产品设计完全不一样，尤其是泛娱乐产品；工具型产品投 SEM 倒是还好。
• 投流最重要的三个事情：素材、投手、产品转化。
• 转化链路内前置登录有必要，帮你筛选一部分用户，可以把注册数据上传平台归因矫正模型，帮助快速找到目标人群。
• 设置低门槛交易金额，帮助快速投流模型学习用户画像。

五、聊聊在做的事情

这四年的出海经验，基本把从自然增长渠道到投流渠道全部摸了一遍。从市场人才画像上看，基本是划分三个方向：投手（配素材）、KOL 社区推广兼官方号运营、SEO 等自然流渠道。大部分是单一渠道的专项人才，有的可能接触过两个方向，全接触过的人很少。人才是这样，agency 也是这样。

在实际做增长时候，也没有银弹，且现在竞争越来越难。运营有大量的执行动作需要每日完成，还要控制各个平台账号合规风控问题，很难进行规模化。找 agency 这个行业又水比较深，大部分 agency 都是销售逻辑，谈单一套执行一套，且费用不低，主要出海本身就有很多信息差可以套利。

我们团队也深受折磨。我看到了 agent 技术的进步，长程任务作为一个真的员工变为了可能，想着做个产品出来满足我自身的需求。我们先从最头疼的 reddit 出发——封控严格、内容要求高，但是做 GEO/SEO 、需求调研、线索监控必须的平台。

目前可以通过 Brief，自主进行规划、拆解任务、执行、监控、replan，直到完成你的需求目标，可以真正作为一个员工执行 1-3 个月计划。在执行时候他会自动派发任务让真人帮你去做 PR 内容发送，不需要团队自己养号了。每天会自动发送报告，帮你盯着线索和需求等等。我们团队在实际使用中提效不少，价格合算下来大概比 agency 便宜 6-8 倍。我们之前 in-house 做，找了几个兼职的执行同学，也不需要了。

我们也想着把这个内部增长产品（融入了我们多年的出海实战经验，几乎 reddit 所有需求都可以满足，没有任何限制）放开给有需要的个人或企业使用，目前在内测中：https://bavior.com/，可以到官网了解。真实有需求的朋友可以加 vx 私我获取内测码，目前价格也是内测成本价，前提是辅助我们完善产品体验。

六、聊聊出来后的感受

朋友见我说，出来之后精神面貌都不一样了。

我想确实，每天全部做着自己喜欢的事情，飞快地学习新的知识，正常的作息时间，保持每天的健身运动。反而不焦虑了、不内耗了，感觉一切都对了。

参加了 waytoAGI 和红杉举办的创业者活动，本来抱着 wework 办公的态度去，但是里边认识了很多朋友。这帮人在做着自己觉得有意义、有意思的事情，同时很 Chill，每天过着美国时间，一般晚上人是最全的，没有任何班味……

返回北京后，看到了大家忙忙碌碌，每时每刻都在刷着手机信息，生怕错过任何一点消息。让我反思这是对的么？我们很怕被机器人取代，但是现在最像机器人的是人类。

每天大家都在忙着，但是忙什么不知道，有没有意义不知道，一切都是惯性往前推。不如停下来驻足片刻，想想自己真正想要的是什么。AI 是个大趋势，停留一段时间想清楚，比努力往前走更重要。

最后希望大家在 AI 的大时代可以找到自己笃定而喜欢的事情！

我们持续寻找同路的伙伴一起，坚信合伙人都是在路上找到的，坚信现阶段人比事更重要。现阶段还是以 dayone 就可以商业化的项目为主，不着急融资，挣钱自足的同时，多探索一些方向，直到找到笃定的方向和产品。

我们欢迎在一线最前沿，有自己独当一面的长板，但不给自己角色设限，热爱 AI的人。随时找我聊天、沟通。

同时欢迎正在创业的小伙伴、投资人朋友多交流沟通，碰撞才能产生新的火花。

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文章来自于微信公众号 “诠释备忘录”，作者 “诠释备忘录”