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欢迎收听 《 十字路口 》， 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会 。 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻 ， 形容它站在科技与人文的十字路口 ， 伟大的产品往往诞生在这里 。AI 正在给各行各业带来改变 ， 我们寻找 、 访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者 ， 和他们一起探索和拥抱新变化 、 新的可能性
。
我是 《 十字路口 》 的 Koji， 联合创办了街旁 、 新世相和躺岛 ， 发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间 。
我相信科技 ， 尤其是 AI，是我们这一代人最大的价值创造机遇 。 欢迎大家找我聊天 ， 碰撞想法 ， 链接下一个可能性 。
我是 《 十字路口 》 的 Ronghui，在美元 VC 工作过 ，也做过 5 年的硅谷驻站记者 ， 关注科技发展和商业故事 ，也欢迎大家找我聊天和我交流
。
去年 4 月 flowith 在 Twitter 做了发布 ， 我看到之后感到十分的惊艳 。 当时就辗转加到了这个创始人 Derek 的微信 ， 和他在上海北外滩的一家星巴克约了一个见面 。
那回忆起来 ， 去年让我有这样的冲动啊 ， 就是我一定要找到这位 founder 和他见一面 。 这样的人， 这样的产品 ， 好像印象中真的也只有 flowith 和 Derek。
当时 flowith 打动我的呢 ，是它的体验丝滑流畅 ， 审美也独树一帜 。 而且在当时遍地大家都在做非常无聊的 chatbot 的时候 ，flowith 呢就选择用 " 无限画布 " 这种交互形式 ， 让人耳目一新 。
那本周十字路口很开心 ， 终于请到了 flowith 的创始人 CEO Derek， 还有 CMO 拐子一起来上十字路口 。 那 flowith 非常有硅谷范儿啊 ，但同时呢又很接地气 。
可能很多人都不知道的是 ，flowith 的小红书他们的运营玩的可以说炉火纯青 ，是我认为也是最厉害 ， 甚至可能没有之一的 AI 效率类的产品 。
那 flowith 能够在小红书收获很多的粉丝 ， 我也认为不只是因为他们很有网感 、 很会运营 ， 更是因为这款产品它本身就很不错 ，有它的过人之处也招人喜欢 。
那今天 flowith 呢也正好来到了我们发起的这座 AI Hacker House，在这里做了一场别开生面的活动 ，是给他们最新的 AI Agent 叫做 Neo，也就是 Neo 在 AI Hacker House 出道了 。
所以在举办这场出道活动的同时， 我们录制了这一期的播客 。 那也欢迎今天听播客的朋友在评论区和我们互动 ， 我们在一周之后会抽出 10 位 ， 送 flowith 的会员兑换码 。
快问快答2:51
那首先请二位来和我们做一场快问快答 ， 年龄 ？
29 岁 。
24 岁 。
毕业院校 ？
我是美国拉法耶 College， 然后数学专业毕业的 。
我是 UCL 的硕士 ， 读的是人工智能与数字创新 。
在 flowith 之前 ， 二位都做了什么 ？
flowith 之前其实我做过非常多的一些项目和尝试 ， 然后其中比较大的几个项目的话 ， 一个是我在 2016 年的时候 ， 我们创办的一个科技教育的品牌 ， 叫一开始是叫 TechX Academy， 后面叫 X Academy， 然后它是一个青年的科技 summer camp， 就每年我们会在上海这边举办 ， 现在已经是它的第 10 年了 。
然后也有非常多的一些朋友和一些做 AI 创业的朋友 ， 都是我们之前的校友 。 那这个后面我会再进行一些分享 。
然后除了 X Academy 之外的话 ， 我在呃 18、19 年的时候做了一个叫领域 Realm 的一个兴趣社交产品 。 当时我是在读本科的时候 ，因为这个项目休学回国 ， 然后花了一年多的时间在深圳这边创业 。
那后面的话还是遇到一些瓶颈 ， 所以就这个项目就结束了 ，但是这算是我第一个互联网产品的经历 。
拐子呢 ？
呃 ， 本科是在国内的一个中外合办大学 ， 然后叫宁波诺丁汉大学 。 然后我在本科期间我读的也是数学专业 ， 然后在大一开始我就自己有一段小的创业吧 ，也算是 ， 然后做了国内第一个电子音乐节 。
对 ， 然后它在整个浙江 ， 还有包括全国也算是小有名气 ， 然后大概也有一个呃 ， 就是从公众号角度上来说 ，也有个几百万的流量 。
对 ， 然后我们自己也做过比较多的社交方面的一些裂变 。
二位的 MBTI 和星座 ？
我是 INTP， 然后双鱼座 。
我是 ENFJ， 然后白羊座 。
啊 ，flowith 现在的融资情况怎么样 ？
对 ， 这个融资的话其实还挺有意思 ，因为我们最近正在 close close 两连续两轮的一个融资 ，不过因为暂时还没有完全交割 ， 所以可能具体我们还没法去讲 ，但是大概的话也是加起来 1,000 多万美金的一个融资额度 。
然后在此之前的话 ， 我们是去年就是拿了一笔比较小的一个个人天使的投资 。 再往前的话 ， 这个项目这个 flowith 我们是就最开始我跟呃我的合伙人， 我们是自己拿了之前创业的一些一些积蓄吧 ， 然后自己孵化自己做的这个公司 。
恭喜恭喜 。 那现在方便透露 flowith 的用户规模啊 ， 还有 DAU 这样的数据吗 ？
呃 ， 用户规模的话 ， 我们其实还是非常非常小 ， 目前是有 20 多万的一个注册用户 。 呃 ，DAU 的话就是它变化挺大的 ， 就是我们就是最近也是增长特别快嘛 。
目前的收入情况呢 ？
今年的 3 月份我们的 ARR 达到了 100 万美金嘛 ， 我们 2 月份相比 1 月份翻了好几倍 ， 然后 3 月份相比 2 月份又翻了好几倍 ， 所以整体的收入都还是就是增速比较快 。
然后呃 ， 目前的话单月的话差不多也有几十万美金吧 ，也比较期待就是在最全全新发布后有一些新的一些变化 。
好 ， 那非常感谢二位能够选择 AI Hacker House 来做这一次 AI Agent 啊 ， 就 Neo 他的出道的活动 。 那如果要请你们来一句话安利一下 Neo 啊 ， 为什么它值得被关注 、 被使用 ， 你们会怎么安利 ？
Agent Neo5:47
如果一句话的话 ， 我会说它是一个能让你变得更加聪明 ， 同时又变得更加懒惰的一个超级全能的 Agent。
啊 ， 又聪明又懒惰 ， 那它和其他 Agent 有什么不一样呢 ？ 其他 Agent 好像也可以让我又聪明又懒惰 。
对 ，其实可能我们更加突出的是能让大家更加懒惰 ，因为 Agent 就我们其实在去年 5 月份做的时候 ， 就是觉得为什么要做 Agent， 就是因为我们觉得这大模型或者 AI 的这个推理能力和智能已经非常强了 。
它的这个智商啊 ， 或者它的对信息的一些掌握呀 ， 和我们平时就当时大家都用过非常多先进的模型嘛 ， 就应该都有这个感知 。
但是当时我们会想 ， 为什么 Agent 没有说给很多人创造更多的一些价值 ， 就是我们很多人没有通过 AI 去赚到一些更多的钱 ， 或者产出一些更好的一些作品 。
那我们觉得最大一个原因就是 AI 它没有把它的这个 agency 给发挥出来 ， 就它有很强的智能 ，但是没有很强的这个能动性 。
那 Agent 就是一个非常好可以去把这个 AI 的这个能动性给发挥出来的 ，因为它可以多步骤 ， 然后调用工具 ， 然后管理上下文 ， 所以它就可以执行一些更加复杂的任务 。
所以我们当时在做 Oracle 的时候 ， 就是有些强调这一点 ，但其实我们当时也是一个尝试的一个状态嘛 ，并没有说非常确信 ， 或者说呃一定要说把这些东西给放在第一个目标 。
但是现在我们在做 Neo 的时候 ， 我们就会呃我们会觉得呃更加长的步骤 ， 然后更加长的这个上下文和输出是非常非常重要的 ，因为我们不希望 Agent 只是一个玩具一样的 ， 就大家来去尝试一下， 玩一玩就过去了 ，而我们是希望它能真的去帮助用户解决一些需求 ， 然后产出一些非常高质量的内容 。
所以 Agent Neo 它其实呃我们这次非常强调的是它可以就是非常长执行非常长的任务 ， 然后输出非常长的内容 。
所以我们会说它是无限 ， 我们这个架构这次在搭建的时候 ， 就是往这个无限这个目标去呃靠近的 ， 就不管说它的步骤是可以无限长 ， 还是说它最后的输出物可以无限多 ， 这个都是我们这次 Neo 完全不同的一些东西 。
然后除了这个无限之外， 我们还很强调一点是它是完全在云端执行的 ，也就是说你可以给它一个周期很长的任务 ， 比如说你让它去呃执行一个长达一周或者一个月的任务 ， 这些都是完全 OK 的 。
所以无限长再加上这个云端执行 ， 就给了它非常多新的可能性 。
对 ， 我可以补充一下， 刚刚 Derek 最后说的就像无限长和无限步骤 ， 包括这个比如说超级长的一个工作流程 ， 然后我觉得我们内部有一个对它很好的一个概括 ， 就是叫它 can't stop， 就是它停不下来 ， 它可以一直不停的为你干活 。
也可以讲一个 use case， 就是 Agent Neo 能做 ，但是其他 Agent 做不了的吗 ？
我先讲一个吧 ， 比如说我觉得就刚好我们是在十字路口录播客 ， 然后十字路口也是一个科技媒体 ， 就可能需要去比如说追踪新的一些热点 ， 比如说我们可能会知道世界上最好的大模型公司 ， 比如说像 OpenAI、 像 Google、 像 Anthropic， 我们可以为 Agent Neo 定制这个任务需求 ， 比如说在每两个小时关注一次 ， 比如说它的 Twitter， 然后为我总结它是否有发新的一些内容 ， 或者你可以关
注 Sam， 你可以关注 Google Gemini 的负责人， 也可以关注 Anthropic 的负责人等等 ， 它会不停的去帮你爬取新的信息 ，并且它可以就是按照你所需要的交付物 。
呃我举个例子 ， 比如说它可以给你发一个邮件 ， 然后提醒你它今天有的更新的内容 ， 或者说为你做一个网页 ， 呃做一个文档 ， 它是会在原有的文档和网页或者邮件基础上去完成一个多轮的更新 ， 所以说它整个的工作流它是可以不用停下来的 ， 然后是非常区别于其他的同类 Agent 产品的 。
然后这个是目前所有 Agent 产品都还做不到的 ， 只有 Neo 能做的 。
你觉得其他做不到是因为他们做不到 ， 还是因为他们选择不这么做呢 ？
首先是目前的话 ，因为我们在设计 Neo 的这个架构上来说 ， 我们给予它的就是一个我们出发点就是无限的这个可能性上， 所以从这一点上来说 ， 就是其他的产品目前是还做不到的 。
而且就是在选择性上， 就是我觉得是一个设计理念角度出发吧 ， 我们对于 Agent 的理解 ， 包括对于呃创作领域 ，因为我们产品也本身是深耕于创作这个领域上， 我们觉得如果未来的创作领域这个事情上的一个 AGI 水平的一个 Agent， 或者说一个 AI 产品的话 ， 那它必须要满足呃用户 ， 就是比如像我们这样的创作者 ， 那它需要能够无限的生成任何的东西 ，并且它里
面的内容物是足够有比较好的交付质量 ， 然后也有呃可以实时抓取所有用户需要的新的东西 ，以及它原有的东西 。
所以从这个设计角度上来说的话 ， 就是其他 Agent 是第一是他们没有往这个方面去构思过吧 ， 第二个就是确实只有 Neo 能做到 ， 这个我们还是十分有自信的 。
呃对 ， 我刚才那个问题其实想说的就是 ， 比如说呃无限这个听起来确实是一个非常呃有差异化的一个定位 ， 就是可以呃给你打一辈子的工嘛 ， 就我下一个任务只要我有足够的 token， 我不喊停 ， 对吧 ， 它就一直可能就是我 maybe 都已经忘了我曾经下过这个任务 ，但是它还在世界一个角落一直在跑 ， 一直在默默的燃烧我的 token 和我的信用卡 ，也有这样的可能
。 那这个确实很有意思啊 。 那我想说的就是这个事儿 ， 呃你们把它当成非常重要的一个核心关键词 ， 这个背后是因为你们为了找出和其他 Agent 的差异 ， 还是你们真觉得这个事情能够带来呃很大的用户价值 ， 这个 Derek 怎么看 ？
对 ， 我先对我再补充一下 ，因为我觉得这东这个无限或者说让步骤更长 ， 然后产出更长 ， 它可以执行更复杂任务的话 ， 这个应该是所有 Agent 必走的一个方向 。
只是说我们现在可能是第一个或者比较领先先去往这个方向去做 ， 然后把它落地的 ，但我相信后面的话 ， 就不管说是其他的像就 Manus 啊 ， 或者说一些其他一些就是模型的 ， 就是可能都会往这个方向走 。
只是说我们可能先把这个呃概念或者这个落地给做了出来 。 对 ，因为其实呃无限步骤的话 ， 它其实就有点朝这种 AGI 的这种感觉去迈进了 ，因为 AGI 它就是呃相当于可以帮你去长期的去操作 ， 去长期的帮你去完成任务啊 ， 然后甚至去主动的去帮你去做一些事情 。
那这些都是要建立在它可以执行非常长步骤啊 ， 或者说这个记忆可以非常长的一个前提下才能实现的 。
对 ， 然后我们现在就是在这个必经路上， 然后可能算是比较早把这个落地的 。
你说大家也都迟早会走这一步 ， 比如说据你了解现在有哪些团队也在开始做吗 ？
现在应该是没有的 ，因为其实我觉得大家应该也可以看得出来 ，flowith 一直我们做事情还是会比较快 ， 然后同时也比较激进的 。
我们去年在做 Oracle 的时候 ， 就是大家其实没有太关注 Agent 的嘛 ， 包括我们做画布这些也都是 。 所以这一点的话 ， 我觉得大家应该现在还都没有开始往这个方向做 ，但是我觉得很快其实很多其他 Agent 的产品也都会去 ， 就也会都会去提升这一点吧 。
然后我觉得除了这个无限步骤 ， 或者说上下文和它的输出之外， 我们比较大的一个特别 ， 就是因为我们还是聚焦在创作领域的 ， 就说就是就包括我们刚才指的这种 AGI， 我们其实也是想实现这种创作领域的 AGI，而不是一个完全通用的 AGI，因为我们还是会就我们的产品还是定位在一个创作工具上嘛 。
所以就是我们是觉得在创作领域的话 ，AI 的或者 Agent 的它这些工作的步骤也是非常重要的 ， 就是呃这些步骤是需要人去后面去看 ， 然后同时人也许是可以在这个 Agent 工作的时候可以一起参与进来 。
就这一点的话也是跟其他很多产品是完全不一样的 ，因为如果说一个 Agent 它是定位是一个通用的一个人工智能 ， 或者通用的助手助手的话 ， 它其实步骤也许没有那么重要 ， 比如说帮我去规划一下什么旅行啊 ， 然后帮我去这些街吧酒店订号 ， 那这些步骤可能人也不需要去看 ， 或者人也不需要介入你这个 Agent， 如果你足够聪明给我做完就行了 。
但是我们觉得创作是不一样的 ， 所以我们这是为什么我们要坚持在画布上呀 ， 包括坚持上人和这个人机一起共创这些的一个原因 。
当你说创作的时候 ， 呃更典型或者更细分一点的这个创作画像是什么 ？ 是文字 、 图像 、 视频还是什么 ？
呃我们其实呃对模态的话没有什么限制 ，因为我们也发现这个就是各种不同的模态 ， 它其实呃转换是非常非常容易 ， 或者说非常自然的 。
就有有有时候一开始用户他呃预期的这个创作的一个交付物可能是一段文本 ， 或者呃一个很长的段落 ，但是后面他也许就会发现 ， 比如我可以拿一个网页去展示这些东西 。
所以我们觉得可能模态模态在现在这个 AI 生成的时代已经呃它是非常灵活的 ， 它既既可以是一个文本 ，也可以瞬间转成一个图片 ， 然后瞬转成一个视频 ， 甚至转成一个网页 ， 这些都是没有什么限制 。
但是可能具体的这个用户群体有很多不同 ， 比如创作的话 ， 学生他们用这个去写论文或者写报告这些也是 ，但是职场人士的话 ， 产品经理啊 ， 新媒体啊什么的 ， 就每个人都可以有不同的完全不同的交付物或者内容 。
哎 ， 为了服务好创作人群 ， 呃 Agent Neo 有做哪些在刚才提到的这个无限 ， 或者在更好的输入输出上下文之外的其他的这个交互或功能 ， 可以讲那么一两个吗 ？
比如说你可以让它写一个 20 万字的一个小说 ， 你可以让它续写 《 甄嬛传 》， 你可以让它续写一个你喜欢的小说 ， 或者电视剧 ， 或者电影都可以 。
然后这个续写同时是可以完全图文结合的 ， 就是比如说让它写一个 100 章的 《 甄嬛传 》， 就续续写 100 集的话 ， 就它是可以去非常好的去规划 ， 然后那整体这个像这个任务 ， 让它续写这个 《 甄嬛传 》20 万字的 《 甄嬛传 》， 然后分成 100 集的话 ， 这个任务它可能要做 100 多个步骤嘛 ， 然后它基本上一开始就先去呃搜集 《 甄嬛传 》 之前的这个结尾 ，
然后第二步它就会列一个大纲 ， 这个大纲可能会涵盖下边 100 集的每个具体的剧情嘛 ， 然后这些它规划好之后就开始会做一个网页的一个壳子 ， 然后这个壳子一开始是空的 ，但是它后面就是会去开始去往里面去填内容了 ， 就它开始就接着去写呃续集里边的第一到五章 ， 然后再去把这个文字给生成出来之后再去配图 ， 就每一章再去配几张配图 ， 就一
下再生成十张图 ， 然后再往下的话 ， 它就会把这个上面这个生成的文字和配图放到这个网页里边 ， 所以它就完成了这个前五章 ， 然后它就会一直会重复 ， 直到这个所有的这个最后交付的网页就给完成 ， 然后它这个最后网页就会非常非常长和详细 ，而且内容是非常高质量的 ， 就你看上去就真的真的能就是像小说一样读下去的这种
感觉 。
对 ， 刚刚 Derek 说的这个 《 甄嬛传 》 我觉得还挺好 ，但我可以再补充几个 case，也是我们内部有几个趣味的故事可以跟大家分享吧 。
第一个 case 我觉得是可以讲讲当时我们在 GAIA 跑分的时候 ， 然后有一个 Level 3 里面的最难的一道题吧 。 我们觉得这个故事还挺有趣的 ， 就是当时我们那个做算法开发的兄弟悄悄的去买了一个会员 ， 然后大家很想去对比一下， 就是各个产品之间 GAIA 跑分的这个能力 ，以及我们到底是不是比别的产品在 Agent Neo 这件事情上做的 ， 比如像无限上下文这些特
点是不是做的足够好 。 然后我就选当时的有一个 case 是呃我们当时 GAIA 里面有一道题 ， 它会有一张图片 ， 然后图片里有两只狗狗 ，有一个狗神牵着它们 ， 题目是要求就是说首先去判断这个狗狗穿的背带是哪一个品牌的 ， 这个品牌就是它会在官网上分享他们一些代言人的故事 ， 然后需要定位到就是 2022 年 12 月 8 日这一天 ， 呃他们品牌发的这个故事
里面提到了狗吃了什么肉 。 这个 case 还挺复杂的 ，而且听起来就像一道奥赛题一样的 ， 它最后的标准答案是只有一个单词是 bacon， 就是培根 ， 然后但是在互联网上的杂糅信息啊等等之类的 ， 首先呃 Agent Neo 它需要去识别到这个图片里这个狗神到底说的是什么 ， 然后需要去找到这个狗神的品牌 ，因为在这个图片里 ， 对 ， 到时候我觉得我们可以放在 show notes
里 ， 然后它是没有任何的这个图片啊等等之类的 ， 对 ， 就是可以参考的品牌的一些信息 ，但是它需要去定精准定位到这个品牌是什么 。
呃它这个在 12 月 8 日的这个故事里 ， 它提到了狗吃了什么肉 ，但是在这篇文章里其实有特别特别多其他的一些干扰词 ， 然后它需要精准定位 。
我觉得这个可以体现 Agent Neo 它跟其他产品不一样的特点是 ，其实呃因为这是一个偏向于专业性的一个类似于有点像呃比如说我作为一个高中生 ， 我需要去打数学奥赛和我平时写一个语文作文一样 ，他们两个都是用一个大脑 ， 或者说一个 Agent 去做这件事情 ，但是它在不同情况下所展现的就是它需要去呃执行这个任务所交付的结果中间所选取的能力其实完全不一
样的 。 然后 Agent Neo 它也是特别动态的在选取当间执行过程当中执行任务的这种步骤 ， 它需要实时的更新 ， 然后模型也是更加动态 ， 然后调用的工具也是很动态的 ， 所以它才能答对这道题 。
但是其他所有的通用 Agent 产品都答不对这一道题 ， 反正就还挺难一道题 。 另外一个 case 的话 ，GAIA 跑分那道题其实可能不是那么直观 ， 它也没有那么好的视觉展现 ，但是我们在当时做的时候 ，因为我们自己就我自己其实是呃做就是学技术和代码出身的嘛 ， 然后我觉得就是做一个 3D 的游戏其实是非常非常难的 ， 对于无论是对于人来讲还是对于一个 AI 来讲 。
然后我们当时就我们刚好在当时想到这个 case 的时候是在大理玩 ， 然后我们那天晚上在打台球 ， 我们就说让它做一个就是 3D 嘛 ， 然后就做一个 3D 台球桌 ， 然后做一个 3D 台球小游戏 。
对 ，因为其实以前的 Agent 不管是我们的 Oracle 或者是像 Manus 或者像 GenSpark， 我们等等的一些 Agent 产品 ，他们做出来的呃 2D 的一个台球桌可能都没有办法很好的玩起来 ，因为台球这个游戏它其实需要考虑球体之间的碰撞 ， 包括出杆的力度啊 ， 包括很多镜头的一些语言 ， 那就更别说 3D 了 。
我们也同时让它横向比较了一下， 比如像 Cursor、 像 Lovable 这样的一些专门可能精攻呃代码领域的一些 Agent 都去做这件事情 。
但是呢 ， 我们发现只有 Agent Neo 能完成这个 3D 台球桌的一个 case， 然后对 ， 我们到时候也可以放在那个 show notes 让大家去体验一下这个 case， 大家可以就真的打一格这种东西 ， 然后看到那个场景就知道就是其他的产品都是直接连一个台球桌都没有 ， 然后就是只有一个基础的一个东西 。
但是我们的 Agent Neo 在做这个台球桌的时候 ， 它是一步一步去完成这个台球游戏的 ， 就是可能先会想这个台球的规则去做出来的一个台球桌 ， 最后呢还要去想这个碰撞球体之间的一个打击 ， 然后考虑出杆的速度 。
它不是一次就完成了这个游戏的一个制作 ， 更像一个呃比如说做游戏的产品经理或者说开发者一样 ， 它是一步一步的去完成这个任务的 。
所以我觉得 Agent Neo 跟其他产品不一样的特点就是在呃我们给它专有的这个自我向下去审查的一个机制上， 然后去呃把自己的任务不断优化 ， 然后最终达到一个用户想要的一个水准上， 这个跟其他的 case 是特别不一样的 。
最后一个 case 吧 ， 可以给大家分享一下的 ， 就是去年有个游戏 ， 就刚好说到游戏嘛 ， 就 《 黑神话悟空 》 这个游戏其实还挺火的 。
我去年我们最早做出 Oracle 的时候 ， 我就在小红书上分享了一个用 Oracle 去做一个 《 黑神话悟空 》 的一个产品的官方介绍 ，但是当时 Oracle 做出来的这个 case 本身 ， 它其实只能放 Oracle 在网上搜索的几张很简单的 《 黑神话悟空 》 的图片 ， 可能还有几段简单的一个介绍 ，因为它的上下文能力特别有限 ， 呃也没有很好的 ， 比如说去索引到网上的图片 ， 然后 AI 自己去绘画的一个能
力 ，以及比如说像用户自己如果要去做这样的一个图片 ，其实是非常非常难的 。 如果让 AI 你的 prompt 需要特别的精细 ，但是在我们这一次让 Agent Neo 去做了一个就是很简单的 prompt，也是给 《 黑神话悟空 》 做一个呃产品展示 ， 或者说一个产品详细的一个介绍的一个官网 ， 然后让它非常详细 ， 然后我们把就是让它尽可能去输出一个非常非常长的一个 long context。
大家可以打开就是在 show notes 当中的这个 case， 它的首先这个字体 ， 我们是让它学习了一下 《 黑神话悟空 》 自己的一个审美的技术水平 ， 然后它是用了一些就是泛金色 ， 然后有特别艺术细胞的一些字体 。
除此之外呢 ， 它在 《 黑神话悟空 》 的人物的一个设计当中 ，因为它在网络上学习了比如说 《 黑神话悟空 》 的美术基础之后， 它就交给了我们的模型 ， 或者说一些图片模型 ， 还有我们自己使用的一些图片的一些制作的一些方法 ， 然后自己去制作了为每一个呃就是人物去制作了 ， 比如像孙悟空 ， 比如像八戒 ， 比如像他其他的那些怪物 ， 然后制作了一个呃他的人物原型图 ，
包括他引用了哪些 ， 然后最终形成了一个超级详细的也是可交互的一个网页 。 因为曾经我们在就是如果 context 这件事情上下文本身十分有限的时候 ，其实 Agent 是没有办法交付一个图文并茂特别详细的一个网站的 。
因为我觉得 long context 或者 infinite context 这件事情不仅仅是一个文字的问题 ， 它其实有一个呃比如像图片 ， 还有像更多模态 ，因为在这个 Agent 的产品服务当中， 它也嵌入了一个 YouTube 的视频 ， 对 ， 然后它其实是更多支持更多模态 ， 然后就以比如说文字或者代码或者等等一系列其他的形式 ， 然后去为你完成一个输出 。
所以我觉得 《 黑神话悟空 》 这个游戏的例子其实大家也可能更多知道 ， 然后也更好的去感觉到 ， 就是如果今天我们让它能够交付一个可能是算一个很完整的一个产品级的一个介绍网页 ，Agent Neo 是应该是第一个 Agent 能做到的一个产品 ， 对 ， 然后其他就是以往的 Agent 产品 ， 包括我们自己的 Oracle， 它都是做不到的 。
我听到这里感觉你们所说的创作者是不是不是我们常规理解的那个创作者呀 ？ 我感觉你们讲的创作者是不是指的其实就是用 AI 做事的人 ？
无论是模型还是 Agent， 它是有机会在未来把每一个人都变成一个创作者的 。 就像我以前可能只是比较擅长写文字 ， 或者说做一些其他的事情 ，但是我现在如果有了 AI 或者 Agent， 呃它也可以帮我去成为一个比较好的一个产品设计师 ， 呃一个交互设计师 ， 或者说一个比较好的程序员 。
所以说它首先是帮你拓宽了创作的一些可能性 ， 然后真的可以让每一个人都可以成为一个创作者 。
然后刚才这个 Derek 举的例子 ， 就是可以写一个 20 万字的 《 甄嬛传 》， 就这个事情在背后你们是因为做了哪些优化让这个事变得能够实现 ，并且变得比别人好呢 ？
对 ，其实我们就刚才说的这种无限产出啊 ， 或者无限步骤 ， 就是这些可能就是看上去好像就有点不太直接吧 ，但我可以举一个具体的例子 ， 比如说像过去我们呃用 AI 的这些不管是 coding 工具还是纯纯的大模型 ， 就是你让它去做一个网页 ， 它通常都是单步骤的 ， 就是你跟它说做一个什么贪吃蛇的游戏呢 ， 它就会生成代码 ， 然后这大概等个 5 分钟
就会把这个网页给做出来 。 那这个就是说我们过去用这个大模型或用 Agent 的一个大概体验吧 ， 你现在用这个 Agent Neo 的时候 ， 它是可以去去非常分分非常多的步骤去完成你整个项目的执行的 ， 就是它可以首先第一步它还是会把这个网页创造出来 ， 然后第二步它会在第一步的这个网页基础上， 就代码基础上进行自主呃自发性的这个修改和调整 。
我们就相当于打造了一个可以让 Agent 或者说 AI 可以无限自主迭代 ， 无限自主优化的一个机制 ， 就是它可以从一开始的就是第一个版本的网页代码可能就 5000 行 ， 然后它可以迭代迭代迭代到这个 5 万行 ， 甚至到 50 万行 ， 这些都是可以的 。
然后这个也是其他产品可能目前都做不到的 ， 就甚至包括一些专门做 AI coding 的工具 ， 比如说就像 Cursor 的话 ， 它其实也没有办法完全自主的让 AI 去实现这些东西 。Cursor 你还是需要这个人和 AI， 就是我们人去在人监管的情况下去一步一步的去执行完的 ，但是我们相当于可以实现一个完全让 AI 自主去规划 ， 然后自主去呃进行一步一步的调整 ， 最后完成整个代码和
项目的一个交付的一个这样的过程 。
呃那这个和 Manus 有什么不一样呢 ？ 或者和 GenSpark 的话 ， 感觉做 AI Agent 大家也都是第一步首先上来做任务规划 ，而不会像 Chatbot 一样上来立即开干 ， 反正一次回复解决所有问题 。
对 ， 刚才你描述的在我听下来感觉和大家都类似 ， 还是有什么你们不一样的可以再讲讲 ？
对 ， 就这个是目前的这种所有的 Agent 的所有就是常见的一个做法 ，但在 Neo 的话 ， 就它后面的这个生成网页它是会拆得非常细的 ， 就它每一步骤的话只是会去呃做一个去实现一个功能 ， 然后就我们会会非常强调让它在一个作品上反复的修改 ，而不是一键的 ， 或者说比较简单的去一个输出 。
因为呃虽然就是看上去所有的 Agent 都是都是有这种分步骤的 planning，但是对于一个交付物的这种打磨上 ，其实现有的 Agent 都是比较不足的 。
然后我们是觉得这个非常重要 ，因为你要是想去输出一个呃高质量的内容的话 ， 你是必须要去反复修改 ， 就像人人一样 ， 你人去做一个作品的话是需要反复的去修改 ， 然后在一个作品上反复的打磨的 。
但是目前或者过去的这些就是现在已有的这些产品的话 ， 呃这方面都是比较不足的 。
反复修改 ， 比如说你们有给它设置它至少要做多少步吗 ？
呃这个是没有的 ， 我们是比较动态 ，因为我们在这个新的 Agent 上面有一个会有个选项嘛 ， 就是让它的一个可以让它去控制它的这个步骤数 。
就如果你比如说有的任务你是希望 Agent 比较简洁 、 比较高效去完成的话 ， 它可能就是一两步就可以执行完 。
但是如果你是需要让它做一个非常就是非常就是产品级 ， 然后非常完善的一个代码的话 ， 你可以把这个拉满 ， 然后它就会执行就是 100 步 、200 步去把你这个项目做成 。
就比如说做个贪吃蛇吧 ， 就是有的人他就想玩一下， 就做一个非常简单的就行 ，但是有的人是想做一个非常非常精美的贪吃蛇 。
那这个 prompt 可能是一样的 ，但是用户对它的期待是不一样的 。 所以我们会有一个选项让用户去控制这个具体的步骤数和它迭代的这个数量 。
使用门槛28:21
我觉得 flowith 其实是一个使用门槛有点高的产品 ， 呃有不少的朋友感觉这个界面很酷炫 ， 然后也感觉口碑很好 ， 都想尝试用 ，但是试了一下之后好像都败下阵来 。
就是你们怎么看现在这样的一个现象呀 ？
嗯 ， 我觉得可能不是那么 ， 我觉得可能有点片面 ，因为就是我们因为其实我们这个对这个问题还是就一直也是非常关注的 ，因为 flowith 我们是 2023 年开始开发的嘛 ， 当时其实就是我们最一开始面临最大的挑战就是说画布式的交互 ， 可能天然它的门槛就会比较高 。
所以当时我们就是就一开始会非常非常头疼 ， 或者说去想去优化这个东西 。 所以一开始最开始我们在做这个产品的时候 ， 它其实也是有点像自由画布 ， 像 Figma、 像 Photoshop 那种感觉 ， 你可以拖动啊 ， 可以去自由的去在这个白板上或者画布上进行呃去使用和组合 。
但是我们后面就是遇到 ，因为我们会觉得对一些小白用户可能门槛比较高 ， 或者说有些呃入门就是入门需要比较多的时间嘛 ， 所以我们就优化了很多我们这些不管说交互还是设计的一些思路 ， 然后从一开始比较自由的这种画布调整成现在我们叫它流式布局 ， 就是它其实呃你一上来其实你不学的话 ， 你就直接在那个输入框里面输东西 ，
然后它其实也是我能完全用下去的 。 就它就是我们现在我们现在理念是就是用户是不需要看这个教程的 ， 就他直接进来去输输字 ， 然后是能马上获得一个跟你用呃 ChatGPT 啊或者其他的这种 AI 产品一样的一个交互体验 。
但是当你用的稍微深度一下， 你就可以随时去开一个新的分支 ， 或者说在这个呃已有的这个单线程的基础上去换一个模型 ， 然后去横去把一个完全呃纵向的一个眼神变成一个既有纵向又横向的眼神 。
那这时候他就会发现哦 ， 好像 flowith 这个产品是可以更好的帮我去发散啊 ， 帮我去对比 ， 帮我去调整和优化的 。
然后这个时候他想去呃入门或者去掌握这种稍微难一点的操作 ， 都就就是就是一个很好的开始 。
当时的这个无限画布的这个考虑是什么呢 ？ 就是你当时比如说嗯不担心 ， 比如说这个用户门槛相对比较高 ， 大家相对来说吧 ， 更习惯就是这种聊天式的交互嘛 。
对 ，其实一开始我们最开始做的时候没有想 ， 就是还没有想那么多 ， 就是当时我们就是觉得呃我们自己在当时疯狂的在去调 prompt， 再搭一些这种当时也不叫 Agent 吧 ， 就搭一些这种 AI 的这种就是小的小的测试 ， 然后我们当时每就是就一直在那调 ， 然后就发现用 ChatGPT 或者其他的这种单线程聊天式的这种 AI 的时候 ， 很大一个问题就是你修改了 prompt， 然后呃过去
历史就没有了 ， 就是就只只能维护一个线程嘛 。 所以就你这个去修改或者去对比测试的话就非常不方便 。
然后我们自己也是因为之前都是做这个 ，也经常会比如说开脑暴呀 ， 或者就我们都是一个比较多线程的这种生物吧 ， 就是就感觉在这种单线程的对话里面 ， 它会非常限制我们的 ，不管说是生成还是说呃跟 AI 的这种交互 ， 就是跟 AI 的对话 。
所以当时我们自己会把这个 AI 的内容就是 prompt 和它生成的结果 ， 然后包括这个整个单线程的分支给搬到 Figma 上面 。Figma 它是可以横向去列一些东西嘛 ， 它不就是它就比较自由 。
所以当时呃我们自己这样做之后感觉还挺方便的 ， 就是你可以左右对比 ， 然后往既可以左右对比 ， 可以往下去进行看它的后面的回复嘛 。
所以我们就在想那能不能把这个做成一个产品 ， 就直接让大家去在一个画布上， 或者说在一个比较就是简单的界面里面去直接可以呃既可以呃往下延伸 ， 同时又可以左右的这个去发散 。
然后但当时也没有任何产品是这样做的嘛 ， 所以一开始我们就是就是也不是特别确定这是不是 work 的 ，但后面就是这个产品的一个 MVP 做出来之后， 我们找了很多朋友去测试 ， 然后发现很多人都是有这个痛点的 。
就包括当时一个投资人朋友 ， 我跟他聊 ，他说他之前自己是会把这个 AI 的 AI 的 prompt 和回复放在 Excel 里边 ，因为 Excel 它其实也是一个把一维变成二维的一个界面嘛 。
那我们觉得这其实很多有共同之处 ， 所以后面我们就是把这个想把一开始的这个 MVP 给往下延续 ， 就延续做了下去嘛 ， 然后发现就是它其实是有潜力可以做成一个呃更高就是呃市场更广的一个产品的 。
因为我们我们后面也是把我们的定位放在这个创作领域嘛 ， 对 ， 所以在创作领域呃虽然可能画布或者说我们这种交互方式有一点点的这种学习门槛 ，但一旦这个掌握之后， 很多人就回不去了 ， 就是他就回回不去那种呃传统单线程的那种交互界面了 。
所以我们觉得在创作领域领域的话 ， 这种画布式的交互可能是一个最好的选择 。 对 ， 然后后面的话我们做完之后， 去年有非常非常多的产品也都在去呃借鉴我们的思路嘛 ， 然后今年的话我们看到也有很多人都开始在往这个方向走 。
所以我觉得这个也也也是一个反共识变成一个共识的一个过程 。
前面我们其实聊了非常多 ， 就是 Agent Neo 它和其他 Agent 不一样的地方啊 ， 我们感觉在反复的问你们功能有什么不一样 ，有什么场景是 Neo 能做别人不能做的 。
竞争格局33:42
呃那我现在比较好奇哦 ，因为今天呃站在 2025 年的 5 月份 ， 市场最热的话题就是各种各样的 Agent 呃 ，也想听听你怎么看其他家 ， 就是你们的友商或你们的竞品 ， 呃不管是 Manus、GenSpark 还是 Fellow， 呃包括最新刚发的这个 LoveArt， 对 ， 呃你可不可以分别点评一下， 如果方便的话 。
呃没问题 ，因为其实我们也都看到这些产品 ， 然后 Manus 的话 ， 我觉得它算是一个 Agent，不管说 Agent 还是 AI 领域的一个像里程碑一样的一个产品的出现 ，因为它把这个它把这个 Agent 的概念带给了大众嘛 ， 让很多完全没有这个智能体啊或者 Agent 的就是这些概念的这用户也都了解到这个东西 ， 然后也让大家就是接受了这个这个全新的这种 AI 的这种产品的一个落地方
式嘛 。 然后但后面的话就是后面就是 Manus 出来之后， 有非常多的产品也都开始去做 Agent 的功能 。 我觉得其他那些产品好像亮点就比较少 ， 就有些就是直接在呃就是大家其实没有什么新的东西嘛 ， 然后就是比较虽然就是很很多就是宣传的一个阵仗也挺大 ，但是功能上没有太多新的区别 。
所以我觉得现在可能大家有点审美疲劳了 ， 我觉得就比较期待后面的话 ， 就是不管说是创业团队还是说大厂 ， 就是大家可以推出一些新的东西吧 。
我们自己就是比较乐于去做一些新的尝试嘛 ， 然后我觉得这样的话也可以就是就算我们这个失败了 ， 或者说没有 work，但是肯定是对大家也会有一个对这个 Agent 的发展是有很大的一个促进的 。
对 ， 我觉得其实 flowith 也好 ，Agent Neo 也好 ， 你们在做的东西一直都是和别人截然不同的 。 我觉得是给这个业界能带来很多的冲击或者启发的 。
然后刚才说回来哈 ， 就是呃在 Manus 之后， 有另外一位叫谢阳的这个 founder 做 Fellow 啊 ，Fellow 出来之后 ，其实他非常的积极或者激进的在讲 ， 就是 Agent 应该要做本地浏览器 ，而不是放在云端 。
但我看 Devin 也好 ，Manus 也好 ， 包括你们做的 Agent Neo 也好 ， 还是都是在云端 。 那你怎么看这个路线的选择 ？
因为我没有实际用过 Fellow，因为我们其实 Oracle 它就是有点比较本地的这种执行 ， 就它必须得在一个流在一个网页里面去看着它去完成 。
然后这个我们过去在这方面也探索比较多 ，但是现在我们 Neo 因为它是一个非常强调云端的一个 Agent 嘛 ， 我们发现这个云端的话 ， 它的这个好处是相比本地会多非常多的 。
就比如说我就可以举一个比较呃实际用户使用的一个例子 ， 就现在我们因为我们大家那侧 Neo 也那侧了半个月了嘛 ， 就我们现在就很多时候去用它的时候 ， 就是晚上睡觉之前 ， 然后会给它几个非常夸张的一些活 ， 比如说让它去呃分 200 步去调研一个我比较感兴趣的话题 ， 或者调研什么股票什么的 ， 然后或者让它给我做一个网站 ， 然后或者让
让它去调研 ， 比如我今天要见 Koji， 然后我之前没有太了解 Koji， 我让它去呃疯狂的去就是呃就网上去搜索你的信息 ， 然后给我做一个回报 。
然后我就给它活这些活之后， 我就去睡觉了 ， 然后第二天早上我醒来之后， 就拿着手机就一看 ， 我就可以看到它的一个过程 ， 然后最后的一个一个一个输出的一个网页 ， 或者输出的一个最后一个结果 。
然后这个感觉非常非常不一样的 ， 就是从就有点像呃就是过去的这种 ， 就就就有点像一个小小小黑工 ， 或者一个实习生的这种感觉 ， 就你给它一个活 ， 你就你就不用管 ， 让它去干就行了 。
就是我觉得这种心态上， 或者给用户的这种习惯上的一个一个改变会是非常非常大的 。 那这个可能是本地的这些 Agent 没有办法去做到的 ，因为本地的话你可能得开着电脑 ， 开着浏览器让它去在那干 。
但是用户的话就是那这个过程的和它的交互 ， 或者说要不要等啊 ， 这些就是可能就是个问题 。
当这个 Fellow 讲它为什么要做本地 ， 就是因为本地才有浏览器最呃多的上下文信息和浏览记录 ， 包括它需要去取一些数据的时候 ，因为本地浏览器是登录状态嘛 ， 所以它不会反复打扰用户来提供登录的帮助 。
你怎么看 ？
那确实会出现这样的问题 ， 比如说你让它去推特上帮我发一个帖子的话 ， 像这种它确实是没有办法做到 ，因为需要你去登录嘛 。
就是但是你要让用户在一个虚拟机上去登录的话 ， 这个隐私啊或者呃就是隐患会比较大 ， 然后如果在浏览器上确实就没有这个问题 。
但我觉得可能它确实有它的优势 ，但后面会还是会有一种就是更好的一个结合方式吧 。
哎 ， 然后呃刚才其实你们有介绍 Agent Neo， 它是一个创作者的 Agent， 所以从某种意义上它是一个垂直 Agent， 对吗 ？
对对 ，是的 。
呃但你会不会觉得就是当我们在说到垂直 Agent 有可能成立的时候 ，是因为某个垂直领域它有比较复杂的 workflow 需要去单独做优化 ， 或者有非常专业的知识库 ， 它需要去做这个信息的准确的这个来源的一些校准 。
但是一个创作者 Agent 最后它为什么能够成为一个独立的 Agent，而不被通用所淹没呢 ？
通用 Agent 它的终局那肯定是 AGI， 就是如果 AGI 实现的话 ， 那好像确实各种垂直领域就是也都好像都可以被它去解决了 。
我觉得它不会说那么快的就是一下去发生 ， 如果是这个预期的话 ， 那它出来之后确实就是像我们这种垂直的 Agent， 或者说甚至很多人类的这种岗位呢 ， 完全就会被颠覆掉 。
这个就不只是我们这个垂直 Agent 的问题 ， 那可能是整个社会的问题 。 然后但是如果说 AGI 只是一个目标的话 ， 那现在这种通用 Agent 是很难去达到这种在垂直领域比垂直的这种 Agent 或者工作流效率更高的这种场景的 。
因为通用的 Agent 它可能各种事情都可以做 ，但是都没有办法做得非常非常非常好 。
哎 ， 可以举一个例子 ， 就是因为在你选了要做创作者这个垂类的 Agent 之后， 你放弃了一些什么样的事情 ， 就是优先级不高就不用做了 。
对于通用 Agent 来讲 ，他们就得做 ，有这样的一些例子吗 ？
是有的 ，有的 。 这个其实这个还牵扯到我们可能三四个月后的一个新的一个技术更新吧 ， 然后那个的话可能会更科幻一点 ， 希望出来之后跟大家再去分享吧 。
就比如说像 Neo 的话 ， 它是现在是有支持很多工具的 ，不管是什么生成网页 ， 还有什么去呃网络搜索什么的 ， 就这些工具我们在考虑给它添加的时候 ，也是呃去会比较着重去考虑在这个创作领域上， 这个工具是否有这个在创作的这个呃过程中， 这些工具是否有比较大的一个价值 。
比如说我们可以给它加一个发短信的工具 ， 或者说打电话的工具 ， 那这些技术上也都不是特别难 ，但是因为我们是一个创作工具嘛 ， 所以让这个 Agent 给你打电话呀 ， 或者说发短信这些好像就没有太多必要 ， 所以我们就会做一些取舍这样的 。
刚才 Derek 说了蛮多关于创作类的垂类 Agent 和通用 Agent 的区别 ，但是我自己拿到了咱们的邀请码之后， 也用了好几天的 Agent Neo， 呃我觉得它是蛮通用的啊 ， 没有特别感觉到它的垂直在哪里 ， 所以也想听听看你们是怎么定义通用 Agent 和垂类 Agent，以及有没有一些这个内部的思考可以分享 。
嗯 ， 我们是觉得像通用和垂直 ， 它其实这个界定还是蛮模糊的 ，因为通用 Agent 的话 ， 虽然 Manus 提出来 ， 就是像它的这样的 Agent 可能是他们是号称是第一个通用的一个智能体嘛 ，但是我我们看来它其实还是不太通用的 ， 或者说它还是比较有限的 。
但我们自己是希望把自己给限定在创作领域的这种 Agent 这个方向呢 ，因为我们比如说还是说这个呃像比如说打电话 、 点订外卖这些 ， 我们如果想让我们的 Agent 去支持的话 ，也都是有可能的 ，也都可以做到的 。
但是我们是希望去选择不做一些事情 ，而而是说然后只做一些我们觉得跟我们产品定位啊和我们长期的愿景相符的一些事情 ， 那可能我们这些东西就会比较强调这个创作 。
在 Manus 发布前后， 呃市场还是对这个 Agent 的关注度有一个大大的提高 ， 然后同时 Manus 的估值 5 亿美金也让市场燃起了一些热情 。
那你有感觉到这个 Manus 发布前后， 呃你们在资本市场在和 VC 聊的时候有一些变化吗 ？ 有一些不同的感受吗 ？
呃我们其实就是在 Manus 之前 ， 我们已经在 2 月份已经有一个比较大的增长了 ， 然后本来也是因为我们觉得之前一直觉得自己是蛮被低估的 ，不管说是在融资上还是说在市场上 。
所以呃这这这部分就起码我们前面 close 的第一轮就应该是没有太多影响的 ，但是后面后面的这些轮次肯定是因为也是和 Manus 这个 Agent 这个把这个 Agent 的这个领域呃给带起来有关的 ， 然后这这部分我觉得确实需要感谢他们 。
然后然后我其实我们本来今年我们自己的规划就是在今年年初的时候嘛 ， 就是春节之后我们是规划的是我们想在这个呃下半年或者年终年终之后去把我们的 Oracle 全新升级 ， 然后给推出来 。
就本来是有这个规划 ，但是没有那么着急嘛 ， 就是就可能是准备就是多去花些时间去做的 。 但是因为 Manus 出现 ， 我们也加快了我们这个速度 ， 所以现在可能比较也是比较就是 5 月份的时候就是就可以把这个功能推出来 ， 就是和这个外外边的这个变化也是有原因的 。
增长秘诀43:12
刚才有提到在 2 月份 、3 月份的时候 ，flowith 都有非常明显的一个增长 ， 甚至是 double 以上的增长 。 可不可以讲一讲在那个时候你们是做对了什么样的事情 ？
3 月份的话 ，其实我觉得呃最重要的事情可能是就是大家也知道那个时候在春节有一个最重要的 AI 明星出现了 ， 就是 DeepSeek。
然后当时因为我们今年 1 月份的时候 flowith 做出来了一个新的功能嘛 ，是 2.0 的时候我们发了知识花园这个功能 。
后来 DeepSeek 这个关注度足够火的时候 ， 然后当时我很记忆深刻 ， 还是大年三十的晚上， 我在吃年夜饭 ， 当时 DeepSeek 那个服务器崩了 ， 然后很多人就是在说这件事情 。
然后我当时就我们肯定接了嘛 ，因为就是会把 DeepSeek 直接接进来 。 然后我当时在想 ， 我说那有没有什么事情是别的产品 ， 就我因为我不会想说单独去说 DeepSeek， 然后我就想说我们产品跟 DeepSeek 有什么可以结合的地方 ， 然后能够让大家在无论是创作这件事情上更进一步 。
然后我又能呃就是说不通 ， 随便就是接住 DeepSeek 这波流量 。 然后我就想到了我们的知识库 ， 然后我们知识库当时还带有知识交易的一个属性 ， 所以我当时就我就把这些事情就告诉了 DeepSeek， 就是 flowith 的 DeepSeek， 然后开了一个我自己的知识库 ， 然后就我曾经写的一些 ， 比如说可能跟网感有关系的一些文案 ， 然后它就给我输出了大概二三十个方向啊 ，其中有一个我觉
得很好的选题就是就是 DeepSeek 去赚钱这种东西 ，因为我们知识库本来就可以赚钱 。 然后我们那一系列期间就发了很多关于这方面的一些帖子 ， 然后包括国内国外都有这方面的帖子 ， 相当于是通过自己做了一个呃自然流的一个增长 ， 然后再和我们产品端有一些小的裂变去结合 。
对 ， 然后整体就完成了一个二三月份应该就不是翻几倍 ， 就是一个小小指数级的一个增长吧 。
对 ， 这个很有意思 。 我也想多聊一聊 flowith 在小红书做的风生水起哈 ， 然后拐子刚才讲了一个你抓住 DeepSeek 的这个机会去做小红书增长的一个故事啊 ， 可不可以给我们讲一讲现在小红书你们最爆款的笔记是哪一篇或者哪几篇 ？
呃现在最爆款的笔记其实 DeepSeek 那一篇应该算挺爆的 ， 就是呃 DeepSeek 那期间我的数据都还挺好的 ， 基本上我最好的一篇数据应该有 50 万左右的一个流浏览量 ， 还是对对 ， 反正好几十万吧 ， 我有点忘了具体数据了 。
对 ， 然后 DeepSeek 可以赚钱那一篇是最火最火的 。 然后除此之外呢 ， 就是可能那一段时间 ，因为大部分我都是让 AI 去可能自己帮我想好内容和标题 ， 然后包括图片的选择 。
对 ， 我有一个一个自己搭出来的一个小的 Agent 吧 ， 然后在帮我做这些事情 。 然后我觉得还有一篇比较印象深刻的时候是 2.0 的时候发的时候 ， 那个时候我们内部在讨论知识花园这件事情怎么样能够在市场上引起更高的关注 。
对 ， 然后因为我们知识花园又带有这样的知识交易属性 、 裂变属性啊等等之类的 ， 然后但是我觉得可能在市场上它需要一个更好的噱头 。
对 ， 然后我们当时我跟就团队内部我们也一起在聊天嘛 ， 没有想好一个特别好的一个需求 ， 然后我就让 AI 去帮我想一下， 然后大概它给我想了十多个 ， 然后直到有一个词语映入我的眼帘 ， 叫做 only fans 这个词 ， 然后还挺符合的 ， 就是虽然它可能在国外这个呃环境下， 它可能有一些就是敏感的一些因素 ，但我觉得它这个产品的本身的话还是很成功 ， 然后
包括它有这个呃可交易属性啊 、 社交属性等等之类的 ， 我觉得这个还是比较惊艳的 。 我个人最喜欢的是这一篇 ，是因为我觉得是一个 AI 辅助我们去创作 ， 然后它能精准捕捉到一些很核心的关键词 ， 然后这个帖子的标题也经常被其他的 ， 比如像媒体啊等等之类的拿去用嘛 。
最近国外很火这个概念叫 vibe marketing，因为就 vibe coding 这个事情很火 ， 它大概的意思就是说你大部分时间都是让 AI 去帮助你直接做决策 ， 然后你自己不要人工太干预 ， 然后你就是单纯的是一个输入者的这种感觉 ， 然后更享受这种 vibe 跟 AI 去交互的 vibe。
然后我自己就我们最早的时候 ， 我记得 Derek 给我发了个私信 ， 很早很早 ， 然后就说你可以去推崇一下 vibe marketing 这个概念 。
对 ， 然后我也就很早就开始践行 。 我觉得从去年到今年我们在做小红书这件事情 ， 我们一直都是在践行这个理念的吧 。
对 ， 然后包括我自己也写了关于 vibe marketing 很多 ， 让 AI 帮我写一些定义 。 然后最近就外网有一个推特的帖子吧 ， 然后也是非常非常火 ， 关于 vibe marketing 的概念 ， 然后他讲了大概也出了一个 20 分钟的视频 ， 那天我也仔细看了一下 。
对 ， 然后跟我的想法很多也是比较相似的 ， 所以我觉得这件事情也是得到验证了 ， 就是 vibe marketing 这件事情肯定是可行的 。
对 ， 然后甚至比 vibe coding 它这件事情本身可能在呃市场端或传播端可能引起的事件会更多 ， 所以我觉得以后的话这件事情还是挺值得就是我再认真去 。
哎 ， 刚才提到有一篇帖子的标题被很多其他人引用 ， 甚至被媒体引用 ， 那个标题是什么 ？
我好像发现了 AI 时代的 only fans。
做小红书有没有一些方法或者一些心得 ，有总结几条来给大家分享的吗 ？
就小红书它发家 ， 我记得应该是因为有很多女性用户嘛 ， 然后大家最早的时候可能是比如说像美妆的种草 ， 或者说有一些探店的种草 ， 所以种草这个理念还是深入人心的 。
大部分帖子可能大家就比如说甭管你是一个 10 万粉的博主 ， 或者说是几百粉丝的小博主 ， 或者等等是一个新号 ，其实你的这个帖子被推荐到就是人的面前的概率可能是差不多的 。
然后这个也是我就发的久了之后发现的一件事情 。 然后我觉得第二点还有就是小红书它是一个完全基于内容去做呃分发的平台嘛 ， 所以我觉得你的标题和帖子啊这些东西还是要非常富有网感的 。
就像如果因为我小红书大部分发的是关于 flowith 的东西 ， 所以你可能还是需要有一个比较成型的一个非常厉害的有一个产品 ， 然后能够引起大家喜欢 。
但如果你要在小红书或者说在很多内容平台上去 go viral， 就是能够引起广泛的关注的话 ， 然后我觉得首先呃你要了解这个平台的一些机制 ， 然后第二就是呃可能你需要有比如说像图片或者说像呃标题这样的一些 sense， 然后能够让吸引到用户去点击你这样的帖子 。
最后的话就是呃可能你要在转化上去多考虑 ， 就是比如说在你的当中去植入一些内容呃能够完成比如说你想做的事情 ， 比如说我的话 ， 我肯定是希望产品转化 。
有没有更实在一点的 ， 比如在实操的过程当中呃大家听了一个建议 ， 那真的今天回去就拿着就能用 ， 下一篇笔记就能用啊 ， 能想到这样的建议 ， 这样的 tips 吗 ？
我想想哦 ， 我觉得是多学习吧 。 跟 training AI 有一种感觉一样 ， 就是你得去学一学 ， 就是可能你想发的这个内容下呃最好的内容它大概会长什么样 。
我觉得不仅要学习小红书 ， 可能需要学习你这个话题下最火的那些东西它可能长什么样 ， 然后你可以去类似于 paraphrase， 或者说去去重新塑造这些标题 。
有一个过程是最重要的 ， 就是我觉得我觉得如果你下一篇帖子就想要火的话 ， 那我觉得就如果我我我其实也有一个小的也算一个非共识吧 ， 就是说如果一个人或者说一个一个账号他一直发小红书 ，他可能发 100 篇 ，他都是那么一点流量 ， 就有可能是呃这个就是我我我知道这样说不太好 ，但是可能是就是你在做这个账号的过程当中有一些问题 ， 或者说你
的观看数一直不好的话 ， 就是我觉得你这个账号有问题 ， 包括你自己运营这个小红书账号的思路有问题 。
因为小红书它是一个跟比如像微信公众号或者说很多其他的平台它完全不一样的一个逻辑 ， 然后我觉得是它需要重新去学习这个平台的一些认知 ， 然后我觉得就是要多刷小红书 。
小红书就是我觉得最重要的一点 ， 它是一个有点实现注意力平权的一个平台 。 就是这什么意思呢 ？ 就是像我们之前就是我们之前在公那个微信公众号上有几十万粉丝 ， 然后在其他的社交媒体上就有很多粉丝 ，但是这种平台的话 ， 就是你粉丝越多的话 ， 你后面的数据什么都会越好 。
然后就是但如果你要是一个新的号的话 ， 比如说你没有就几十个粉丝 、 几百个粉丝的话 ， 这个一开始发这个文章发出来之后， 它流量肯定是比较低的 。
但小红书就是就算你一个新号 ， 然后你发出来的比较有价值的内容 ， 它也是跟一个几千粉 、 几万粉的博主一样 ， 会有机会可以爆火的 。
对 ， 然后它同时又是图文为主的 ， 就是它不需要你创作一个视频 ， 然后成本特别高的那些东西 。
所以就是这这点非常非常重要 。 就是也就是说就任何人他在小红书上发表这种高质量内容 ， 都是可以一下子成为一个收获很多注意力或者很多粉丝的 。
所以这一点的话 ， 呃就是刚才拐子提到那个 vibe marketing， 我觉得就特别适合小红书 ，因为小红书你就是呃不需要太多门创作门槛 ， 然后也不需要想太多东西 ， 就只管发就行了 。
但是很多人可能也就是因为就是发了几条小红书 ， 然后数据不好或者反馈不好 ， 然后他就放弃了 。
所以我所以我觉得可能最最简单的一个东西就是 ， 或者说最看上去是最简单 ，但是又可能是最重要的 ， 就是你得你得狂发 ， 你得发个几十 ， 就是你发个 5 条不行 ， 你就发个 20 条 ， 发个 50 条 ， 然后就你只要就是狂发的话 ， 它这个呃虽然你一开始网管网感什么没有那么好 ，但是肯定能爆一条的 。
就是你只要能获得这个获得到这个正反馈 ， 然后你就能把这个飞轮给转下去 ， 然后就这这点是比较重要的 。
就是所以呃不管说是对对于创业者 ，AI 像我们一样的 AI 创业者 ， 还是其他领域的这种创作者 ， 我觉得都是这样的 。
当然如果是做产品的话 ， 肯定还是产品为主的 。 就是如果产品本身就没有什么亮点 ， 然后又比较普通的话 ， 那个小红书你这个标题什么你想的再好 ，其实最后的效果也不会特别好 。
因为我们我觉得因为我自己也会用小红书嘛 ， 虽然最近发的比较少 ，但是去年稍微就是空一点的时候 ， 我可能都会去发 ， 然后也是会比较真诚的去发一些我的认知吧 ， 或者一些一些一些感想什么直接去分享出来 。
那那恰好这些东西就是呃也也是可能就是这个平台上就就内容不就不是那么常见的 ， 所以就还比较容易获得一些关注 。
团队融资53:41
呃上周其实见到一位创业者哈 ，他也在做一个 Agent， 然后他给我说他非常佩服 flowith，因为觉得你们的 burn rate 特别的低 ， 就是你们的成本控制的很好 ，因为人很精简 。
所以我也蛮好奇的 ， 就你们做目前这样的产品团队有多大了 ， 分别是什么样的岗位 ？
嗯 ， 目前其实我们最近在招募嘛 ， 所以有很多新的同事进来 ， 现在差不多十五六个人吧 ， 就是就相比之前是多了蛮多 ，因为我们在去年我上第一次见 Koji 的时候 ， 我们只有 。
个啊 ， 对对对 ， 就就当时就非常非常小 ， 然后呢后面的话就是也在呃陆续招募 ，但是还是比较缓慢的那种节奏 ， 整体还是希望就是团队规模能在 30 个人以内 ， 然后一个还是一个比较精简的状态去把这个呃我们的产品给做下去的 。
啊 ， 现在十五六个人分别是什么样的岗位 ， 这个可以方便讲吗 ？
对 ， 一大半都还是开发和技术这边的 ， 然后剩下的话像 marketing 啊 ， 还有做产品啊 ，是设计都呃各占剩下的 1/2 吧 。
哎 ， 你有一感觉 ， 你们和之前的互联网公司的产品研发设计这样的构成有何不同吗 ？
对 ， 这个还是有很大的一个区别的 ，因为我们其实最早就包括之前创业 ， 包括 flowith 一开始 ， 我们也都还有点那种传统 ， 就是也是比如说我们产品的落地的工作流 ，也是从一开始的产品经理 ， 从产品到 UX， 然后再再到 UI， 然后把然后再交付给开发 ， 然后开发这边做完再测试什么的 ， 然后最后再上线 。
就一开始我们是比较传统 ，但后面发现在 AI 时代的话 ， 这种有点太慢了 ， 所以我们就减减减少了非常多的步骤 。
就到后面的话 ， 就是直接从呃产品和直接从产品就到开发了 ， 然后我们把 UI 交给呃 AI 或者 Agent 来做 ， 然后把 UX 的话和产品合在一起 ， 那就从产品经理直接到开发这边 ， 就是非常非常快速 ， 然后开发这边又加上 vibe coding， 然后加上 AI 的这种辅助的话 ，也可以很快的落地 。
所以嗯 ， 这这个产品到开发 ， 然后再到最后的这个测试的话 ，也直接会那我一般是后面会在这我们开发做完之后， 我再会去做一个测试 ， 包括最后的一个润色的一个一个工作 ， 比如说一些 UI 或者什么一些设计产品的这种交互 ， 这个我们的工程师和 AI 的这种就是就是助手 ，他做的有点粗糙或者一些问题的话 ， 我会最后再去改改个代码 ， 然后把它做成一个最后
可用的一个过程 。 对 ， 所以就是我们过去的这个开发就是已经就已经跟过去传统的这种非常非常不一样 。
嗯 ， 刚才提到这个让 AI 去做 UI， 那总得有一个人去指挥 AI 或者去判断 AI 怎么做 UI 吧 ， 这个现在是谁的工作呢 ？
在什么步骤 ？
我们一开始是做了就是很多尝试的 ， 那后面的话就找到一个比较好的方式 ， 可以让它就是能在我们的设计风格下， 包括设计语言下， 然后整体的一个甚至什么这些 shadow 啊和一些主体色呀 ， 包括圆角的大小这些 ， 就是都可以让这个 coding 工具比较好的掌握到 ， 然后就在这样一个基础下， 然后我们把这套可能叫 prompt 的提示词 ， 然后去给给我们的这种 AI Agent 的助手 ， 让
它可以后面去生成代码时候 ， 完全需遵遵守我们的这这套设计系统 ， 然后去进行落地 。 但是除了这个之外， 我们也会让我们的工程师也在这个过程中也可以对 UI 或者说设计有一点点的一些调整吧 。
最后我我我自己也会参与到这个最终的一些修改嘛 ， 毕竟这个 AI 有时候写出来的界面是比较可能是比较就是有有的时候会比较平庸的 ， 然后我们是需要再去做一些润色或者再做一些微调的 ， 然后最后就可以就是然后这些都完成之后就可以呃交付或者上线了 。
Derek 你前面提到最近在聊一轮融资 ， 然后之前有一些个人的投资 ， 你是不是从去年到现在是呃就是中美两边跑的 ， 会接触两边不同的投资人吗 ？
对对对 ，是的 。 不过我们其实最近因为一直在国内特别在赶这个产品嘛 ， 所以在国内还是多一点 ，但是之前是两边都会跑比较多的 。
嗯 ， 那你觉得去年在融资跟今年融资的难度有什么样特别明显的不一样吗 ？
嗯 ， 这这个还是变化挺大的 ，因为去年在年初的时候 ， 包括前年的时候 ，其实国内的这个融资环境呃就不是特别好嘛 ， 就大家都比较悲观 ， 然后机构出手的也比较保守一些 ， 就是过去可能嗯出手就是每年投几十个项目的机构 ， 就是在前年的时候也就投个几个项目吧 ， 就是我们感觉非常非常明显 。
所以我们当时就去年的时候整体的这个策略也是比较就是偏保守一些 ， 我们觉得现在环境不是特别好 ， 那我们就专心的去打磨产品啊 ， 然后去做技术这些的就 OK。
所以当时我们不管说做画布还是说做 or 做这个 agent 的 ， 我们都是比较采取比较保守的这种宣传的路路线嘛 ， 包括融资也没有说特别激进 。
但从今年的这个 deep seek 开始 ， 然后再到后面的很多比较现象级的产品出来之后呢 ， 就是国内的这种机机构是感觉一下子就非常火热起来了 ， 然后我们我们在最近两个月也也经历了非常非常多比较夸张的一些融资的一些事情 。
对 ， 所以这个是感觉跟完全之前是完全不一样 。
比较夸张的什么样子的融资的事情呀 ？
可能过去两个月就聊了呃二三十家吧 ，但是因为很多家都是有比较强的意向的 ， 所以所以我们本来就是两个月之前就就已经拿到比较好的 offer 了 ， 然后就准备签了 ， 后面就是有新的比较头部的机构又进来 ， 然后就就开始就抢这个 deal 什么的 ， 这个过程估值什么的会变得非常非常快 。
对 。
那你之前有接触美国的投资人吗 ？ 就是会考虑拿美国的钱 ？
对 ， 我们其实呃去年的话也聊了一些 ，但是因为今年我们在国内 ， 然后上海因为我们自己本来是没有就说太着急去融 ，但是因为国内的基金因为他过来比较方便嘛 ， 所以我们其实最近几个月见的还是国内的为主的 ，但后面的话也许就是也是希望说呃在美国都去聊聊的 ，因为就是也是我们毕竟我们是一个比较全球化的产品嘛 。
那你会有考虑比如说提前做什么准备吗 ？ 那比如说像 Agent 像那个 Manus 碰到的这种情况 ， 你们会就是会提前做一些预备吗 ？
是的是的 ， 这个这个肯定是得就提前做好准备的 。 不管说呃就是前期的这些融资 ， 这些机构的考虑啊 ， 还是这个公司架构什么的 ， 就是可能就是这些还是挺复杂的 ，因为现在全球化的话就是出海融资 ， 后面融资会有就是美国机构会对这方面有蛮多 concern 的 ， 所以我们这边也是就是也是在这过程中学习吧 ， 然后像架构啊这些的就是就是需要
提前给设计好 。
未来展望1:00:25
你觉得过去一年你做的最正确的一个决定是什么 ？
我觉得最对的决策好像一下想不到什么很具体的 ，但我觉得有些可能做的不太对 ，不是不太对吧 ， 说还可以就是改善的就觉得这这些可能是比较多的 。
哎 ， 可以分享一下吗 ？
就比如说我觉得像我们像我过去一年比较就过可能犯过的一个问题 ， 就是当时我们自己是看到一些很明显的一些接下来的一些发展方向 ， 或者说我们自己会得到一些反共识嘛 ，但是我们当时没有那么自信 ， 或者说没有那么坚持把它就直接给做 ， 就是非常 all in 的去做下去 ， 或者把它给就是更激进的往下去推 ， 然后而是可能稍微保守了一点点吧 。
比如比如说我们推我们的画布 ， 或者推我们的 agent 的时候其实都比较保守 ， 然后那我所以我当时我后面就就在想呢 ， 就是当时如果我们可以更加稍微呃冒险一点 ， 或者更加有自信的去把这些做下去的话 ， 那可能这个结果会更好 ， 就有些事情会更快一些 。
那比如说有什么样的激进的事是当时你认为可以做但没有做的呀 ？
嗯 ， 就比如说我们在推我们的 agent 的时候吧 ，因为我们当时这个 Oracle 出来之后， 它它的这种技术啊 ， 或者说它的表现还是非常非常领先的 ，但是我们不会说我们就没有说它是 ， 比如说我们没有说它是一个第一个什么通用的 agent 啊什么的 ， 可能我们就宣传只是宣传它是一个呃可以让你去完成深度工作的一个 AI 助手这种感觉 。
所以后面就是其实传播什么的就比较有限 ， 然后很多人也错过了我们的产品 ，也不知道我们可能很早就做了这些事情嘛 。
那你现在会在哪些事情上会要求自己要更激进吗 ？
呃也不是更激进 ，而是说对自己的一些推论 ， 或者说我们得到了一些呃自己的一些一些一些我们内部的一些共识 ， 要更加有信心吧 ， 然后会投入更多的资源或做一些准备 。
那比如说我们这次 Neo 的这个发布 ， 然后包括我们后面像刚才提到我们后面就是三四个月之后的一些新的功能 ， 就是我们这些这些东西其实已经能看到一个很明显的一个未来的时候 ， 我们现在就会投入更多的资源和做更多的准备去把这个事情促成 。
那你对 flowith 短期跟长期的目标是什么 ？
呃 flowith 我们内部的话 ， 短期目标那肯定是把这个呃基于我们的现有的这个产品的一些功能啊 ， 然后去呃去把它进进步进优化吧 ，因为像 Agent 当然是很重要的一部分 ， 我们推出的这个 Agent Neo， 包括后面的一些新的一些 Agent 这些东西都肯定会越来越强 ，但是我们也同时会把之前已有的像知识库啊 ， 然后像画布的这种基础交互也都进行一些优化 ，因为过去我们团
队很小 ， 然后时间又有限 ， 所以做的还是还是有很多可以做的一些空间的 ， 然后这些我们会都都会把它们再去进行一个打磨和升级 ， 然后更长期的话 ， 我们就希望能做成一个终极的 AI 创作工具 。
那这个创作其实也不只是包含一些可能比较专业用户的这种创作 ，而是一些任何和这种智能或者呃比如说比如比如说就是可能非传统的创作也都会属于我们想做的这种部分 ， 我们是希望后面用户有任何这种创作需求的话 ， 都可以在 flowith 上很快很高效的拿到一个让他们满意的一个结果 。
嗯 ， 你有想过这个事会需要多久吗 ？
我们是计划可能用呃一到三年的时间吧 ，但是这个速度去或者说未来还是比较难预测的 ， 我们会尽力的让它尽快的发生 ， 然后但是大概也会就是也会也会也会做好这个打一个长久战的准备 。
会觉得今年这个 Agent 这个竞争的格局会比如说到年底会是一个什么样子的 ？
嗯 ， 我觉得可能它会有越来越多的这种垂直 Agent 的出来 ， 然后像我们是做创作的 Agent 呢 ，有一些其他领域的话可能也都会出一些更垂的 ， 然后像这种通用的 Agent 的话也会也会有更多 ， 就是包括像 OpenAI 啊 ， 像就是其他这种同类的模型厂也会做更多的一些尝试吧 ，因为现在模型厂其实都还没有推出自己的特别就是最新的这种 Agent 的产品 ， 然后那后面这个接下来
几个月肯定他们都会陆续的发布 ， 所以通用的这种 Agent 我们也是比较期待看到更多的一些技术啊 ， 或者产品的一些突破的 ， 然后垂直的话可能对于更多创业公司来说是一个比较好的机会 。
那也可以预见就是这个接下来几个月肯定会就每每天或者每周都会有非常多有意思的产品出现 。
所以总结来说就是通用为通用型的 Agent 还是模型厂商可能发挥的空间是更大 ， 然后创业公司的机会还是在垂垂直类的 Agent。
嗯 ，是的 。
这是个什么共识吗 ？
好像没有那么共识 。
你自己除了 flowith 之外， 你用的最多的两个到三个 AI 的产品是什么 ？
呃我用最多的应该就是 Cursor 吧 ， 对 ，因为就是我自己会经常写代码 ， 然后不管说现在 Neo 的这些算法什么 ， 我也会就是经常参与到这边的写 ， 然后包括前端什么我也会去改 ，因为就是刚才提到我们的这工作流比较特别嘛 ， 所以我可能每天会花个三四个小时在 Cursor 上面 ， 然后其他的话就其他的话就是比较少的 ， 除了比如说有时候做视频啊 ， 做一些
呃音频的时候可能会用一些这种视频的 AI 工具或者音频的 AI， 就像 Eleven Labs 啊 ， 或者呃对可灵这些的 ，但但其他就就基本没啥 。
不管认不认识哈 ， 就是有认不认识 ，有没有交流过国内的创业者 ， 或者是硅谷的创业者 ，有没有谁是你自己特别欣赏特别认可的人 ？
国外的话就是因为我们接触很多是 XA 的校友 ， 然后我觉得做的都还蛮成功的 ， 然后就是包括但可能在对于国内来说就是很多人没有听过他们名字 ，但他们在美国就是不管盈利啊还是公司的发展还是都还做的挺不错的 。
我们一个朋友他做一个叫 Flair AI 的一个 AI 生图的一个工具 。 用户说什么的都做的挺好的 ， 然后包括做那个硅谷做那个硬件什么的这些 ， 就是大家都还做的挺不错的 。
然后国内的话 ， 我们最近合作的一些的一些朋友也都就也都好 ，但是可能不太方便讲 ，因为有些人他们身份还是有的 。
嗯 ， 那你作为一个创业者 ， 从一个创业管理公司的角度来讲 ， 你有什么参考的公司吗 ？ 或者是你有什么特别喜欢的某个公司 ， 会希望你们以后传达的产品品牌给别人的感受是这样子的 ？
可能有一个比较特别的 ，因为大众的大家也都知道 ，但比较特别就是我有我大学的室友 ，他是在多邻国那边工作嘛 ， 然后我们就经常聊 ， 就他也会跟我分享他们的一些企业文化呀 ， 包括一些内部传递的消息 。
我觉得这些都都还挺挺挺好的 ，因为多邻国看上去它是一个比较就是垂直一个稍微还算是有点小众的一个公司吧 ，但是它整体的这个它他们公司跟我们文化还挺相似的 ， 比如说他们非常推崇这公司内部呃的沟通 ， 直率和友善 。
对 ，他们他们最强调的是这个这个这这两个词 ， 就是就大有什么问题要直接指出来 ， 然后不要搞太多这种就是拐拐弯抹角的东西 ， 然后但直率带来的问题就是有时候会伤到人嘛 ， 所以就是还要保持友善 ， 就是你尽量就是这两个都要兼顾 ， 然后去这样的话团队内部有什么问题啊 ， 或者有什么想法都可以比较好的解决 ， 这个我
我还是蛮认同的 。
好 ， 今天谢谢拐子 ，也谢谢 Derek， 谢谢二位的时间 ， 然后非常期待你们发布的 Agent Neo 能够得到更多用户的喜欢 ， 被更多人知道和使用 ，也期待你们再来做客十字路口 。
好 ， 谢谢 ， 拜拜 。
哦 ， 拜拜 。
拜拜 。
谢谢 。
谢谢 。
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