本文来自 Anthropic 官网的分享，详细阐述了他们是如何构建多智能体研究系统《How we built our multi-agent research system》。 他们研究发现， 多智能体系统最适合三类场景：高价值并行任务、超出单上下文窗口的信息处理、需要操作多个复杂工具的情况。需要共享上下文或存 在复杂依赖关系的场景目前并不适合多智能体方案。 下面是翻译全文： 我们的"研究"功能采用多智能体协作架构，让 Claude 能更高效地探索复杂课题。本文将分享系统构建过程中遇到的工程挑战与经验总结。 如今 Claude 已具备跨网络、Google Workspace 及各类集成系统进行信息检索的研究能力，以完成复杂任务。这套多智能体系统从原型到生产的实践历 程，让我们在系统架构、工具设计和提示工程等方面积累了宝贵经验。 多智能体系统由多个自主使用工具的 LLM 智能体协同工作，在我们的研究功能中，主智能体会根据用户查询规划研究流程，随后创建并行工作的子智能 体进行信息检索 。这类系统在智能体协调、评估与可靠性方面带来了全新挑战。 本文将拆解我们验证有效的设计原则，希望能为开发者构建多智能体系统提供参考 ...

根据披露的部分数据，Founders Fund 连续 4 只基金的 DPI 都超过了 5 倍。而 The Generalist 创始人 Mario Gabriele 经过一年多的研究后，最近写了一篇关于 Founders Fund 的长文（完整版还没发 布）。 Founders Fund 在 2007、2010 和 2011 年的基金分别获得了 26.5 倍、15.2 倍和 15 倍的回报 。 我之前在这篇文章《 OpenAI 花 30 亿美金收购深入 AI 编程，a16z 和 FF 募巨资 VC 行业走出衰退 》 里介绍过 Founders Fund 以及其他一些 VC 的业绩数据。 其中 Founders Fund 因为一直以来持续的好业绩受到了 LP 的追捧，以至于最新一期 Growth 基金出现 了 16 亿美金的超额认购，本来打算募集 30 亿美金的规模最后募集了 46 亿美金。 而获得如此好的业绩，我觉得下面这张图差不多解释了大部分原因，因为 Peter Thiel 真金白银 Skin in The Game。2005 年的第一期基金，Peter Thiel 个人出资额占到了整个基金的 76%，基 ...

前天的文章《 深度对话 Benchmark 合伙人：AI 的增长打破了 SaaS 的 3322 规则 》里曾提到了扎克 伯格为何大力投入 AI 发展 Llama 模型，核心就是 扎克伯格不希望再出现一个由他人掌控、他完全无 法左右的平台（这里主要指苹果） 。 因此此次对 Scale AI 的投资（收购）也是这个战略的延续，扎克伯格看中的显然不是 Scale AI，而是 包括创始人 Alexandr Wang 在内的一次人才收购。最近不断爆出 Meta 正在全球以 7- 9 位数的薪酬招 募顶级 AI 人才，展示了扎克伯格不能输掉 AI 战争的决心。 对于 Scale AI 来说，随着创始人 Alexandr Wang 带领一批人才加入 Meta，其未来可能会面临很大挑 战，有可能会失去 Meta 一些竞争对手的合作订单，比方说 Google、OpenAI、Anthropic 等。Scale AI 有的投资人认为这就是一次退出，对 Scale AI 的未来不是那么的看好。 不过对于一些新加入这个领域的创业公司来说，应该是一个好消息，目前最热门的 AI 招聘类产品显然 也会受益于此，比方说 Mercor 以及我昨 ...

在这个对话中，Eric Vishria 分享了他如何看待 AI 时代的创业、什么样的创始人是他们最喜欢以及 Benchmark 的投资策略和内部如何决策等话题。 结合我之前关于 Benchmark 的一些文章效果可能更好《 2 个月估值增 4 倍，Benchmark 把最近增长 最快的 AI 应用都投了 》、《 Benchmark 5 亿美金估值投资 Manus 的背后，以及其投资策略 》。 他提到的几点让我印象非常深刻，比方说 AI 时代的增长完全超出了传统的常态模式，它是一种指数级 增长，颠覆了 SaaS 企业的 3-3-3-2-2 增长法则。 对于创始人，他更关注 创始人的叙事能力、智识真诚以及持续学习能力 。创始人构建企业叙事的能力 至关重要。"在所有场景中，最擅长持续优化叙事的人最终胜出"。同时，成功创始人的核心特质是学习 能力，"相比初始经验，我更关注创始人的学习斜率与第一性原理思考能力"。 最优秀的创始人往往兼具两种特质：极度乐观与极度多疑——他们对自身使命和业务前景充满信念，但 对其他一切保持警惕。 他认为，互联网是"分销机制"的革命，而 AI 是底层技术的颠覆，更接近"晶体管"式的赋能逻辑。 ...

其竞争对手 Anthropic 的收入增长同样非常快，去年底的时候其 ARR 据说在 10 亿美 金，今年 3 月份的时候 ARR 突破了 20 亿美金，而现在则达到了 30 亿美金。 如果按照 OpenAI 最新一轮 3000 亿美金的估值来算，其估值大概是收入的 30 倍，这样看 来好像也并不是很高，而且其收入的增长空间还很大。 与 OpenAI 不同的是，Anthropic 的收入大部分都来自企业级 B 端，其中 AI 编程这块的快 速增长做出了很大贡献，这让 Anthropic 在最近一个季度成为增长最快的 SaaS 公司之 一。 虽然都是 AI 大模型，但 OpenAI 和 Anthropic 逐渐走了两条不一样的路径，OpenAI 逐渐 在往 C 端走而 Anthropic 则走向了 B 端。 OpenAI CFO Sarah Friar 去年年底曾称，虽然大家都提供 B 端和 C 端产品，但 OpenAI 正在转型成为一家面向 C 端的公司，其大部分收入来自 ChatGPT 的订阅。随着 OpenAI 正在打造硬件产品，OpenAI 的未来可能将更多是一家面向 C 端的产品公司。 Anthrop ...

最近发生的几件事，或许会让 AI 创业公司重新思考自己对大模型公司的依赖以及业务边 界：它们没有边界，如果你所处的领域很有潜力成功到一定情况时，那么大模型公司有很 大概率会自己做，或者在涉及到竞争时采取伤害你的措施。 AI 编程领域非常典型，在 OpenAI 打算以 30 亿美金价格收购 Windsurf 之后，Anthropic 随即大幅减少了 Windsurf 对Claude 3.7 Sonnet 和 Claude 3.5 Sonnet AI 模型的第一方访 问权限。 而且 Anthropic 最近推出的 Claude 4 系列模型直接忽略了 Windsurf，直到现在他们都还没 有获得 Claude 4 的直接访问权限，所以他们不得不依靠一种更昂贵、更复杂的变通方法来 获得 Claude 4，这样了话开发者使用 Claude 4 就需要付出更多代价了。Windsurf CEO Varun Mohan 说，Anthropic 几乎在没有通知的情况下采取了类似断供的措施。 Anthropic 联合创始人兼首席科学家 Jared Kaplan 在回应时也直接说了，因为传言 OpenAI 打算收购 Windsu ...

Cursor 在其官方博客正式宣布完成了 9 亿美金的 C 轮融资，估值达到了 99 亿美金，由 Thrive 领投，Accel、a16z 以及 DST 等跟投。 与此同时， Cursor 的 ARR 已经超过了 5 亿美金，并且被超过一半的财富 500 强企业所 使用 ，比方说 Uber、英伟达和 Adobe 等。这个增长速度基本上让 Cursor 成为历史上最 快达到 5 亿美金 ARR 的公司 。 我在 4 月份的文章《 从实习生到 100 亿美金公司 CEO，他只用了 3 年时间现才 25 岁 》 里曾提到 Cursor 的 NDR（净留存）数据，200% 的 NDR 几乎成为 SaaS 行业最高。 其 ARR 在 2023 年产品推出达到 100 万美金后，就开启了一种狂飙模式，接下来的 12 个 月 Cursor 的 ARR 突破了 1 亿美金，之后 基本上每两个月 ARR 就会翻一倍，今年 4 月中 旬的时候其 ARR 为 3 亿美金，现在则超过了 5 亿美金。 而最为关键的是其团队仍然保持在一个非常小的规模状态，目前大概在 40-60 人之间。网 上关于推动其增长的策略有很多分享，虽然本质上我 ...

Grammarly业务发展 - Grammarly在AI爆发背景下实现加速增长，2023年底以14亿美金收购Coda并任命其CEO为公司新CEO [1] - 近期获得General Catalyst客户价值基金(CVF)10亿美金融资，资金将用于扩大销售营销规模及战略性收购 [1] - 当前日活用户达4000万，年收入超7亿美金且实现盈利，已转型为人工智能生产力平台 [1] - 公司ARR从早期估算的2.75亿美金快速增长至接近8亿美金 [1] CVF创新融资模式 - 采用非股权融资的风险共担机制，General Catalyst不占股权但按固定比例分享收入(设上限) [2] - 资金专门用于客户获取成本(CAC)支出，预付金额达月度销售预算80% [2] - 回收机制与客户收入挂钩：成功获客则按比例回收，失败则由基金承担损失 [2][3] - 案例显示Fivetran通过该模式实现收入翻倍并保持正向现金流 [3] 风险对冲架构 - 采用Cohort Analysis对客户群独立核算，实现精准风险识别与渠道调整 [3] - 契约层面设置双向约束：基金承担获客失败风险，企业保证资金专项使用 [4] - 案例显示Lemonade将客户获取成本回收期从18个月压缩至12个月，单位经济效益提升35% [3] 资本结构优化 - 非稀释性特征使Felix在7500万融资中创始团队持股比例较传统结构提高15-20% [4] - 资金不计入资产负债表，按需提取避免沉淀成本，形成财务自律机制 [7] - 特别适合ARR超3000万美金、CAC回收期18个月内的成长型企业 [5] 行业模式创新背景 - 订阅制商业模式需预支客户终身价值(LTV)，导致销售费用越高现金流缺口越大 [11] - 传统股权融资使创始人IPO时持股普遍低于20%，远低于微软上市时80%的比例 [11] - GC提出将销售与市场营销(S&M)视为资产，采用结构化风险分层解决方案 [11][12] CVF与RSA对比 - CVF资金限定于客户获取支出，RSA使用范围更宽泛 [16] - CVF建立独立核算单元实现风险隔离，RSA覆盖企业整体收入 [17] - CVF设置收益上限保护企业利益，RSA采用固定比例分成可能形成长期负担 [17] - 案例显示Lemonade模式下GC收取80%新客户收入直至IRR达16%或约定倍数 [18]

大家做的事情都比较类似，用 AI 来批量化生成各种广告视频，可以将它们比喻为 ChatGPT+Capcut、 Cursor for Marketing 或者 AI CMO。 AI 生成广告领域，正在成为一个非常热门并且被验证了商业模式的行业，而且这个领域也成为不少华人团 队瞄准的目标。 我之前曾介绍过一个 5 人团队在这个领域做到了 500 万美金 ARR 《 Genspark Agent 9 天突破 1000 万美 金 ARR， AI Agent 时代真的来了 》，其服务的主要是那些品牌和代理机构的营销团队，特别是那些专注 于数字产品的团队，因为他们需要快速高效得制作大量视频广告。 也介绍过一个华人团队做的 Icon.com（之前是 Icom.me），拿了 Peter Thiel 的 Founders Fund 以及不少 华人创始人的投资，它整合了脚本编写、视频编辑、创意存储、UGC、创意分析以及竞争对手广告监测等 功能。 其创始人 Kennan 曾声称在 30 天做到了 500 万美金的 ARR，后来遭到了一些质疑，觉得他们产品并不像 其声称的那样好，涉嫌虚假宣传，不过上个月他花了 1200 万美金买下了 ...

韩国可能是很多 AI 产品都忽视了的一个市场，但是这个只有 5000 多万人口的国家，在为 AI 产品付费的 意愿和能力上，可能比很多人口多得多的国家都要强很多。 根据 OpenAI 最新公布的数据， ChatGPT 在韩国增长非常快，过去一年其周活跃用户增长了 4.5 倍，韩 国是 ChatGPT 付费订阅数量排名第二的国家，仅次于美国 ，以至于 OpenAI 决定在韩国单独开一个办事 处。 在其它 AI 产品的付费这块，韩国用户同样很高，像 AI PPT 里的 Gamma，其 CEO 之前披露称，在亚洲 韩国是增长最快的市场之一《 30 人 5000 万美金 ARR 5000 万用户，Gamma 的 AI 转型与宜家效应 》， 在其早期发展阶段，韩国和日本是 Gamma 增长最快的两个市场。 在学习外语这块，韩国市场更加疯狂，像 AI 语言学习产品的的第一个独角兽 Speak， 有 6% 的韩国人用 它来学习英语 ，它是韩国市场排名第一的 AI 英语学习产品《 AI 语言学习的第一个独角兽来了，ARR 已 近 5000 万美金 》。 另外，最近与 Vibe 相关的产品和概念比方说 Vibe Coding、 ...