AI Agent行业趋势 - 数据已成为驱动Agent能力的核心燃料，但高质量数据的获取、清洗和组织仍是关键瓶颈[1] - 传统数据采集方式依赖工程团队或人工操作，难以满足信息碎片化和实时化需求[1] - 行业正快速验证从技术探索到应用落地的转变，OpenAI、Anthropic等公司推动通用型Agent发展[1] Sheet0产品定位与技术优势 - 定位为L4级Data Agent，提供实时数据收集与交付能力，类比自动驾驶L4级别的自主性[2][13] - 底层通过动态Workflow系统将用户需求翻译为可执行代码，具备自我修复能力[2] - 内部测试中2分钟内准确收集YC官网294家公司全量信息，成本与速度比其他产品低一个数量级[2] - 采用"多次确认，逐步对齐"策略确保100%准确、0幻觉的数据交付[14][19] - 动态生成可迭代的执行流程与Data Environment反馈机制是核心技术优势[19][20] 数据在Agent生态中的价值 - 对Agent而言，数据价值体现在模型训练、运行过程(Context组织)、工具调用三个层面[9] - 实时数据供给能力将成为Agent时代的"新后端"，决定协作效率与能力边界[16][18] - 未来竞争重点不是数据存量，而是实时数据获取速度与精准度[18] - Sheet0目标成为Agent生态的高效数据聚合层，类比"Agent的Google.com"[4][18] 商业化与用户案例 - 短期采用Credit计费模式，长期探索结果付费的数据交易平台模式[25] - 典型场景包括：自由职业平台数据抓取(如Fiverr上20美元预算任务)、销售线索生成等[21][24] - 案例显示传统开发需数周的任务，通过Sheet0可快速串联数据采集到标注全流程[24] - 未做宣传情况下自然积累3000名waitlist用户，计划8月12日开放早期测试[24] 创始人创业历程与行业洞察 - 创始人王文锋具有AI、基础软件与分布式数据处理领域十年经验，曾创立LLM Programming和NPi项目[6][26][27] - 早期项目NPi提前半年实现后来MCP的功能，但因市场未成熟转向Sheet0方向[27][28] - 关键认知转变：从"AI写代码"到"Tool Use"再到"代码本质是操作结构化数据"[28][32] - 行业判断比市场领先约一年，强调需经历半年以上负反馈周期才能验证方向[32][33]