【对话/ 观察者网 心智观察所】,心智观察所：从微软Copilot到今天的Manus，媒体一次次惊呼万能AI助手“就是它了”，但每一次产品实际落地似乎都和高涨的预期有不小落差？,郭梓溢：从业者角度看，我认为不管是Copilot、AutoGPT，还是现在很火的Manus，它们都面临一个共通的核心问题—过度追求通用性。,去年8月当我们刚推出Flowith Oracle时，我们同样曾想主打“通用AI助手”这个方向。但很快我们就发现了一个行业真相：过于通用的Agent在垂直场景下很难优化，对用户来说难以解决实际需求并形成使用习惯。,真正的关键是找到那些Agent能做而基础模型做不到的任务。说实话，如果你只是需要一份旅行攻略，或者说做前端开发，哪怕Agent的演示案例再炫酷，直接问AI可能也能得到80%相似的结果。这其实并不是Agent的实际意义所在，大模型迟早会做到这些基础功能。,心智观察所：公众对于Agent的想象确实会比较理想化，你觉得目前AI Agent距离这样理想的状态还有多长距离？,郭梓溢：我个人认为垂类Agent已经足以出现一些杀手级应用。,现在对通用Agent的热情其实是很好的一件事情，就像漏斗一样，通过汇集用户的case，我们可以知道对Agent实际应用最强的需求在哪里，然后我们可能会去定制化开发一些现有基础模型和工具就能做出来的产品。所以说我觉得满足公众期待的垂类应用应该不需要等太久了，今年之内肯定会有很多爆发点，包括我们自己。,心智观察所：公众对于Agent讨论很多，实际使用过的很少，给我们举几个flowith用户比较不错的用例吧。,郭梓溢：我觉得比较有意思的像咨询行业编写调研报告，还有学科领域的知识总结，有个00后用户很有意思——他将自己的考研笔记转化为“学科知识图谱”，现在通过Oracle系统，可以针对不同学校专业的命题特点自动生成定制化复习方案。,另外我自己也会有实践，比如结合我自己的知识库，可以批量输出有我自己语言风格、表达习惯的深度内容，然后选取最好的一些结果，就这样我小红书成功一个月涨了5000个粉丝,心智观察所：对于内容创作与AI结合有什么体会？,郭梓溢：人的主体性是很重要的，我们也选择了不同的架构路线—在Flowith中，人不是袖手旁观的摆设，而是可以参与到human-in-the-loop的主导者，实时参与到创造过程中。当业界和公众都对Agent的通用性抱有过高期待时，实际使用产品时就难免发现理想与现实的差距。,未来Agent的价值不在于替代人类，而在于与人类形成深度融合与互补。这比单纯把AI当工具要复杂得多，也有价值得多。,这也是为什么我们认为，在AI时代，品味可能是人类最后的壁垒。,心智观察所：你觉得flowith目前商业落地最大挑战是什么？,郭梓溢：最早像我们这样的创业者，最头疼公众对Agent是什么、能干什么事并不知道，但现在DeepSeek其实为整个行业解决了用户普及的问题，就是大家对于AI知道的更多了，对于Agent现在也知道了，那这样的挑战其实变相的引刃而解了，我们只需要把真正能解决用户痛点的产品制造出来就可以了。,心智观察所：有人对AI Agent有一种看法，就是觉得它只是做基础模型和工具的整合，本身没有技术壁垒，怎么看待这种看法？,郭梓溢：我觉得挺荒谬的。,Agent的本质，我个人觉得更像是造车这门艺术——在第一台汽车问世之前，内燃机和各种前置技术确实已经存在了，但福特和奔驰这样的先驱者仍然需要极强的系统集成能力和深刻的产品定义洞察。这不仅是简单拼装零件，而是一个涉及无数微妙平衡和系统性思考的复杂过程。,基础大模型更偏底层，就像发动机这样的核心部件。即便DeepSeek这样的模型已经非常强大，但为什么大家仍然难以在日常工作生活中深度应用它？不是因为底层技术不够厉害，而是因为真正能与具体场景深度适配的产品形态还未大规模出现。,在这个AI飞速进化的时代，将基础能力转化为真正有价值的产品体验，需要的是对人机协作本质的深刻理解和对产品细节的极致追求。当所有人都在用同一个发动机时，真正的差异化恰恰体现在你如何构建整个系统，以及如何让这个系统为真实用户创造价值。,心智观察所：海内外的Agent初创企业往往会有很多自己创造的技术概念，甚至同一个术语所指向的语义也有差异，你怎么看待这个阶段性现象？,郭梓溢：我觉得重要的还是最后落地的商业模式。有些Agent想去做垂直领域最快的跑车，但有一些团队想做通用，适合大众市场需求，这种Agent开发就相对更难。但是基础的技术框架我觉得肯定会渐渐固定，就那几种模式，垂类Agent会做很多特定工具的优化。,

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