Founder Park /AGI Playground 2025 动意以 Agenda 6.20 PM lec 特别单元 22822882 Founder Show x se np 新锐与成熟创业者的 28 深度探讨 30 6.21 AM 主题分享: Why Chapter 2 ? 6.21 PM Al 硬件 垂直 Agent 全球化 50 6.22 AM al Al Cloud 100 China x AGI Playground 6.22 PM 创业新范式 | 出海新方法 | After Party 6.21 22 PM 露天 Social Playground 喝点东西, 坐下唠! 6.21-22 Founder Park /AGI Playground 2025 Date 北京·线下 你说你是 新的 -代? 谁还不会在创业路上 撒点野? 罗永浩 | 王登科 注： 早鸟票优惠截至下周一（6月16日）晚 ，之后将恢复原价销售。 | M5 | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | | 4007 | Founder Park /AGI Playground | | ...

核心观点 - Agentic Browser正成为AI领域的新兴趋势，有望成为通用Agent的下一站载体[3][6][13] - 传统操作系统生态霸权限制通用Agent发展，浏览器成为突破封锁的关键路径[9][11][13] - 浏览器凭借上下文控制、跨应用连接和本地OS整合能力，是通用Agent的理想载体[19][22][37] - Agentic Browser可能沿"浏览器→操作系统→硬件"路径发展，具备重构数字生态的潜力[40][42][43] 概念定义 通用Agent - 具备自主理解、规划、执行能力的智能实体，强调通用性和自主性，代表产品包括ChatGPT、豆包等[17] AI搜索 - 侧重改进搜索结果相关性和呈现方式，代表产品包括Perplexity、秘塔搜索[17] AI浏览器 - 传统浏览器集成AI功能如侧边栏助手、内容总结，未改变核心架构，代表产品包括QQ浏览器、夸克[17] Agentic Browser - 将浏览器作为Agent执行任务的平台，强调主动行动而非被动响应，代表产品包括Comet、Fellou[18] 行业驱动力 生态霸权困境 - 操作系统厂商通过预装绑定和权限壁垒限制第三方AI助手发展[9] - 传统浏览器同源策略导致数据孤岛，阻碍跨网站任务执行[10] 反垄断契机 - 谷歌反垄断诉讼中剥离Chrome的提案为创新者提供机会窗口[11] 技术载体优势 - 浏览器可合法获取全维度用户数据作为Agent行动燃料[11] - 能绕过iOS/Android预装封锁，实现更广泛覆盖[11] 核心能力 上下文控制 - 可记录用户跨网站行为、标签页状态、历史对话等全维度数据[26] - 通过VIEP技术分析鼠标轨迹等细粒度交互数据构建精准用户画像[26] 本地OS整合 - 突破安全沙箱限制，直接调用日历、邮件等本地应用[28] - 混合影子空间技术实现本地/云端资源动态调度[33] 跨应用连接 - 支持跨网站工作流自动化如电商比价、数据同步等场景[34] - 通过MCP协议实现多智能体协作和原子化操作重组[34] 演进路径 技术演进 - 从信息入口升级为任务中枢，重构人机交互范式[42] - 发展AI优先的操作系统内核，优化Agent任务执行[42] 生态扩展 - 通过Agent Store构建开放开发者生态[41] - 挑战平台数据垄断，促进能力自由流动[41] 硬件延伸 - 可能催生专用硬件如AgentBook，侧重AI计算能力[42] - 沿袭Chrome OS路径但强化AI特性[40] 代表企业动向 创业公司 - Perplexity孵化Comet浏览器作为对抗生态霸权的战略产品[12][16] - Fellou开发VIEP技术和Eko框架提升交互感知能力[26][41] 科技巨头 - OpenAI秘密研发浏览器作为ChatGPT新技术载体[3] - 传统浏览器厂商如Chrome、夸克加速AI功能整合[3]

Agent行业核心观点 - 2025年成为Agent技术加速发展的关键年份，从大模型性能迭代转向自我调度的智能体范式[1] - Agent被视为继大模型后全球科技圈最快形成共识的风口，但多数产品陷入"用老需求套新技术"的困境[2] - 行业面临的核心矛盾是底层设施缺位，包括可控运行环境、记忆系统等基础模块的不足[2] - Coding领域被视作实现AGI的关键试炼场，可能占据大模型产业90%的阶段性价值[24][47] 技术路径与产品演进 - "模型即Agent"成为通用Agent最佳实践，如GPT-4o整合LLM、上下文等组件实现端到端训练[14] - 垂直领域Agent分化为ToB前台/后台两类：后台侧重SOP自动化（如AI for Science多智能体系统），前台聚焦人机交互（如医疗电话回访Agent）[15][16] - 从Copilot到Agent的渐进路径：Cursor通过代码补全（90%准确率）、重构功能分阶段过渡至异步后台Agent[22][23] - 多模态技术、自主学习和记忆系统构成未来技术突破三大方向[64] 商业模式创新 - 定价模式从成本导向转向价值导向，出现按动作/工作流/结果/Agent本身等五级计价体系[37][42] - ToB领域出现自下而上的渗透模式，如Cursor绕过CIO直接获取开发者认可[35] - 智能合约可能成为Agent经济新基础设施，实现任务完成后的自动价值分配[42] 行业竞争格局 - 巨头技术路线分化：Anthropic专注Coding Agent，OpenAI布局ChatGPT+多模态+o系列模型，Google整合TPU+Android全栈能力[54][55] - 创业公司机会存在于垂直领域（如HappyRobot物流Agent）和Infra层（虚拟机/浏览器环境）[16][56] - Agent Infra四大组件：环境（E2B等虚拟机服务）、上下文（MemGPT等记忆工具）、工具平台、安全系统[56][62] 用户交互范式 - "Human on/in the loop"形成协作光谱：高重复性任务趋向自动化，关键决策保留人工干预[44] - 上下文感知成为体验核心，需整合代码库、通讯记录等多维数据提升任务完成率[48][51] - AI Native产品需构建双向服务机制，同时满足人类和AI的需求[31] 市场供需现状 - 供给端能力过剩（Cursor将编码效率提升10-100倍），需求端尚未突破"落地页开发"等初级场景[47] - 杀手级应用缺失类比推荐引擎早期，等待类似"信息流"的产品形态突破[47] - 应用大爆发潜力存在于降低开发门槛后激发的长尾需求，可能催生新创意平台[48]

AGI Playground 2025 活动概述 - 活动主题为让参与者"听得爽、聊得嗨、玩得尽兴"，强调同频社交与开放体验[1][2] - 设置主题分享、专题研讨、互动展区等多元环节，突破传统会议形式[2] - 推出高科技胸卡支持"碰碰交友"功能，并延续小红书打卡获官方流量支持的惯例[3] RTE Open Day 展区 - 聚焦AI+实时互动技术展示，涵盖AI玩具、客服、陪伴等16个社区成长项目[3][9] - 采用高密度信息呈现方式，参与者可体验demo并与创业者直接交流[6][7] - 展区升级后包含AI教育、语音模型、AR游戏等前沿领域[9] PLAYGROUND 户外交流区 - 创新设置露营式开放空间，配备简易座椅和小礼物促进自由交流[10][11] - 吸引创业者、投资方、云厂商等多方角色形成资源对接节点[13] - 打破身份限制，支持项目对接、团队组建等灵活社交场景[11][13] After Party 特别环节 - 由Founder Park与"十字路口"联合主办草地音乐会，提供无限量餐饮[16][18][19] - 设置Insta360 X5套餐等重磅抽奖，需通过集5人签名破冰参与[21][22] - 包含AI音乐现场演出等娱乐内容，强化社群联结[22] 小白卡社交系统 - 采用Bonjour数字名片技术实现手机碰触交换信息，自动加入大会社群[24][25] - 设置实体"碰碰墙"供张贴数字名片，完成互动可获纪念款卡片[26][28] - 支持线上社群持续交流，提升社交效率[27] 小红书UGC传播 - 平台合作提供流量补贴，带官方tag发布真实内容即可获得推荐[31][33] - 鼓励随拍展区、装置、社交瞬间，内容形式不限但需突出真实性[32][33] - 多发笔记增加曝光，重点展示个人视角的参会体验[33]

公司背景与事件澄清 - BuilderAI被媒体指控"用700名工程师伪造AI"系不实传闻 经与前工程师核实确认该说法不成立[4][5] - 公司实际技术架构包含15人AI团队开发Natasha系统 技术栈涉及Python/Ruby/React及GPT/Claude等LLMs[6][22][23] - 破产主因系财务欺诈导致资金链断裂 2024年收入预估从2.2亿美元下调至5500万美元 2023年销售额从1.8亿修正为4500万[26] 技术架构与产品体系 - Natasha系统定位为全周期AI开发工具 包含创意规划/代码生成/测试/PR创建等模块 2021年推出时采用"极客网络+构建模块"模式[21][23] - 核心功能包括：代码生成延迟约3分钟 采用测试驱动开发(TDD) 集成GPT/Claude进行代码生成 建立向量数据库存储功能模块关系[20][23][24] - 配套开发Builder IDE工具 集成面部识别与工时监控系统 用于管理500-1000名外包开发者[25][28] 运营问题与失败原因 - 战略重心模糊 在AI工具(Natasha)与外包开发服务间摇摆不定 内部开发300人团队重复构建本可采购的协作工具[6][25] - 外包网络存在严重工时造假 两年间欺诈行为消耗大量管理资源 20人团队需监控500+外包项目[25][26] - 技术投入分散 AI团队同时维护多个产品线 包括聊天机器人/知识图谱/ML预测模型等 导致资源稀释[22][24] 行业传播与影响 - 虚假指控起源于X平台加密货币爱好者帖子 经LinkedIn等社交网络放大传播[31][33] - 前工程师职业声誉受损 实际技术成果与Devin/Factory等AI系统相当 不存在人工伪装AI行为[29][30] - 微软2024年4月仍进行投资 前CEO曾获安永"年度企业家"奖项 显示市场曾对其高度认可[27][31]

行业定价模式变革 - 传统席位定价和固定价格模式面临挑战 混合定价模式已成为主流 过去12个月固定费用订阅占比从29%降至22% 基于席位定价从21%降至15% 混合定价从27%上涨至41% [4][6][7][11] - AI与软件结合紧密 53%受访者将AI功能纳入核心产品 仅20%不提供任何AI功能 16%将AI作为独立产品或附加组件出售 [9] - AI提升生产效率 Alphabet称30%代码由AI生成 微软预计2030年达95% Klarna单员工ARR从57.5万飙升至100万美元 [12][13] 混合定价模式分析 - Clay采用混合定价模式 提供10%包年折扣 允许积分结转 增加用户粘性 monday.com等企业跟进该模式 [16][17] - 混合定价受欢迎原因包括：兼容现有体系 创建自然销售路径 控制成本利润率 保持成本可预测性 [18][20] - 七种混合定价方法：现收现付 有上限PAYG 使用量套餐 平台费+使用量 三部分资费 自适应固定费率 平台费+成功奖金 [24][25][26] 基于结果的定价趋势 - 5%企业采用结果定价 25%预计2028年转向该模式 早期案例包括AirHelp收取35%成功费用 [27][32][33] - 结果定价需满足CAMP框架：成果一致性 归因明确性 可衡量性 结果可预测性 [35][36][37][38] - 该模式传递产品信心 但需承担财务风险 要求供应商持续优化产品效果 [34] 价格透明化现状 - 低ACV企业倾向公开定价 ACV<$1k企业中70%完全透明 ACV>$100k仅6%完全透明 [41][44] - 定价复杂性增加阻碍透明化 AI积分等混合模式使买家更需人工沟通而非网页价目表 [45][46][47] - 透明化优势包括获取搜索流量 定义价值叙事 筛选不合格客户 但差异化策略和竞争顾虑限制实施 [40][42] 企业定价能力缺口 - 75%软件公司去年调整定价策略 但普遍存在人员能力缺口和工具落后问题 [48][49] - ARR 500-2000万美元阶段易陷定价"无人区" 初创期决策方式失效 专业机制未建立 [52] - 71%企业由创始人主导定价 成熟公司需引入定价专家 销售/产品部门参与度不足 [51] 行业演进方向 - 定价模式或向基于工作量/成果演进 反映软件行业从"拥有"到"按需使用"的转变 [53][54][55] - 演进降低客户前期成本 转移风险至供应商 迫使企业真正对客户成果负责 [55]

公司概况 - 卧安科技是一家来自深圳的智能家居企业，创立于2015年，旗下品牌SwitchBot于2016年面向全球市场推出 [3][4] - 公司创始人李志晨同时也是热门项目AI网球发球机Acemate的发起人 [3] - 公司约60%的收入来自日本市场，在日本智能家居市场占据28%的份额，位居第一 [7][8] - 公司已进行7轮融资，获得源码资本、高瓴创投等知名机构投资，最新估值达40.5亿元 [48] 产品策略 - 核心产品理念为"非入侵式后装"和"改造而非替换"，通过低成本方案实现智能家居功能 [9][11][47] - 首款产品SwitchBot智能开关单价仅19美元，通过模拟人手按压动作实现传统开关的智能化 [9][11] - 产品支持IFTTT服务，具备跨品牌联动能力，后续产品支持Matter协议，强化生态兼容性 [12][18] - 产品价值公式为：(新体验-旧体验)-换用成本，注重用户体验提升和转换成本降低 [34] 日本市场拓展 - 2018年正式进入日本市场，通过亚马逊日本站销售产品，同年成为亚马逊智慧家庭类畅销品牌 [15] - 2020年在日本众筹平台Makuake推出智能窗帘产品，筹得5338万日元，目前仍位居平台家电类前3 [15][20] - 产品设计针对日本市场特点：小巧便携、无需施工、可重复使用，解决租户改造困难和家居替换成本高痛点 [23][26][27] - 2020年在东京设立国际总部，2023年推出扫地机器人K10+，众筹3.45亿日元成为日本扫地机品类第一 [27][35] 美国市场探索 - 2023年推出模块化扫地机器人S10，通过基站差异化设计实现"一年只扔5次垃圾"概念 [38][40] - S10采用反向充电技术和水站分离设计，众筹单价899美元，最终筹得128万美元，创公司Kickstarter最佳成绩 [41][43] - 2024年CES推出模块化机器人K20+ Pro，支持3D打印自定义组件，基础版售价700美元 [46] 财务与研发 - 2022-2024年收入分别为2.75亿元、4.57亿元、6.10亿元，年复合增长率48.9% [8] - 日本市场收入占比从2022年61.4%降至2024年57.7%，欧洲市场占比从16.8%升至21.4% [8] - 研发开支逐年增长，2022-2024年分别为0.62亿元、0.89亿元、1.12亿元，年复合增长率34.68% [46] - 2024年净亏损307万元，公司仍在探索转亏为盈的突破点 [48] 行业背景 - 全球智能家居市场规模从2017年398亿美元增长至2022年1157亿美元，年复合增长率23.8% [30] - 2021年全球智能家居设备市场同比增长11.7%，行业处于快速增长期 [30] - 公司被Home Appliance Biz认证为日本"物联网设备第一品牌"，App注册用户超310万，连接设备超910万台 [21]

产品定位与核心功能 - Codex Agent 是 OpenAI 推出的全新编程模型 codex-1，能够并行处理多个任务并独立完成编程全流程，目标是从「代码补全」升级为「任务委托」的助手 [1] - 产品核心理念是让 AI 在云端独立环境异步完成任务并交付完整方案，而非仅提供实时代码补全 [6] - 模型与 o3 同源但通过强化学习微调，重点解决从「优秀程序员」到「优秀软件工程师」的转变，学习专业开发者的工程实践品味和偏好 [6][14][27] 技术实现与创新 - 采用容器化环境统一训练和生产环境，解决现实代码库缺乏一致测试框架和文档标准的难题 [6][28] - 模型支持长时间任务执行（最长30分钟），具备制定计划、引用工作成果和输出验证信息的能力 [29][34][37] - 训练重点包括 PR 描述规范、代码风格一致性、测试验证等工程实践细节，相当于为模型补足「三年工作经验」 [15][27] 行业影响与未来趋势 - AI 编程将大幅降低开发门槛，预计专业软件开发者数量增加而非减少，催生更多个性化软件需求 [6][25][26] - 开发者角色将从编码转向审查、验证和高层规划，顶尖用户每天可通过 Codex 完成超10个 PR [21][26] - 2025年可能成为「Agent 之年」，编程交互方式将融合同步与异步体验，界面可能类似 TikTok 信息流 [54][49][52] 产品生态与战略 - OpenAI 愿景是未来仅保留通用助手 ChatGPT，通过接入专用工具实现多功能，而非构建独立智能体 [6][39][48] - Codex CLI 作为终端环境中的协同工具，与云端独立工作的 Codex Agent 形成互补 [13][38] - 竞争优势在于模型泛化能力，可结合 Operator、Deep Research 等其他 Agent 获取外部上下文信息 [47][48] 用户体验优化 - 采用「富足心态」使用模式更高效，建议并行运行多个任务并接受多次尝试 [6][19] - 修复 Bug 是典型优势场景，能自主验证问题并提供可行方案 [17][18] - 任务粒度设计是关键挑战，建议先通过「提问模式」生成高级计划再细化执行 [30][31]

核心观点 - Genspark坚持「Less structure, more intelligence」原则，认为过度结构化会限制创造力，赋予Agent更多自主权能释放更强能力[1] - Genspark基于Claude模型构建动态协调的Super Agent，突破传统固定搜索流程局限[2] - Super Agent推出45天内ARR达3600万美元，服务超500万用户，通过自动化节省用户数小时研究时间[7] - 公司从固定搜索转向自适应智能，验证了「控制越少，工具越多」的反直觉原则[16] 突破固定搜索局限 - 传统AI搜索采用固定流程（分析关键词-检索-总结），难以处理复杂研究、多步骤分析[8] - 即使改进数据源和验证Agent，500万用户规模下仍受限于静态工作流程瓶颈[8] - 团队认识到必须彻底突破预定义步骤才能实现自适应问题解决[8] Claude模型的应用 - Claude因规划和推理能力被选为Super Agent基础，协调多个专业系统协同工作[9] - Claude在AI幻灯片功能中承担繁重工作，展现出色视觉设计感[9] - Claude作为主协调器分析请求、规划步骤、选择工具并动态调整策略[10] 动态协调机制 - 系统依赖三大创新：动态协调8个专业AI模型交叉验证、工具与子Agent库、精选高质量数据集[15] - 可根据任务调整强度，简单问题快速解答，复杂项目尝试多种方法完善结果[12] - 输出形式多样，从简单答案到完整演示文稿、交互式网页或协调电话会议[12] 用户价值与商业影响 - 自动化5分钟相当于手动3小时，用户可专注高阶分析而非数据收集[13] - AI幻灯片自动收集多源信息并整理为专业演示文稿[13] - 市场快速采用和收入大幅增长验证自适应AI是未来信息处理方式[13] 行业启示 - AI发展基本真理：赋予Agent灵活性而非限制时最强大系统才会出现[14] - 公司路线图体现「控制越少，工具越多」理念，AI成为真正思考伙伴[16] - 新时代特征是AI与人类创造力协作解决未知问题[16]

Founder Park /AGI Playground 2025 动意以 Agenda 6.20 PM lec 特别单元 22822882 Founder Show x se np 新锐与成熟创业者的 28 深度探讨 30 6.21 AM 主题分享: Why Chapter 2 ? 6.21 PM Al 硬件 垂直 Agent 全球化 50 6.22 AM al Al Cloud 100 China x AGI Playground 6.22 PM 创业新范式 | 出海新方法 | After Party 6.21 22 PM 露天 Social Playground 喝点东西, 坐下唠! Founder Park /AGI Playground (2025 Buy Tickets Now 15 16 17 18 19 20 21 23 Founder Park Founder Park 2 % % 2 % % % /AGI Playground /AGI Plavaround /2025 '2025 /早鸟单日票 早的印度 /6月22日 /6月21日 31 32 33 x751 × 751 34 35 36 ...