今年四月，，，甲骨文公司裁掉了全球3万名员工，，，占其总人力的五分之一。。。。这家云平台巨头的赌注很明确：AI可以顶上这些岗位，，，而系统不会瓦解。。。。 在与虎嗅交流时，，，Raphael 刚竣事一场跨时区的聚会。。。。由于恒久旅居外洋，，，他的中文表达不算流利，，，语速很慢，，，表达的速率跟不上思索的速率。。。。 2022年ChatGPT尚未问世,他已在亚马逊内部推动智能体(Agent)研发。。。。现在他开办的OpenAgents只有7名员工,但目的是让这个小团队带着上百个AI协同事情。。。。他的判断是:随着大模子推理速率指数级飙升,人类不但会失去执行层的主导权,甚至会沦为壅闭生产链条的“效率瓶颈”。。。。 带着这样的预判，，，Raphael 脱离亚马逊开办了 OpenAgents。。。。他的首创团队现在仅有7名员工，，，但他们的近期目的是：让这几个员工带着上百个 AI 一起事情。。。。他们致力于为多智能体提供一个相互交流、协作互动的底层场合，，，打造一个专属于 AI 的“数字城邦”。。。。 彼时，，，Raphael Shu和他在AWS的团队做了一个实验：把其时最好的大模子接进来,让它一边和人对话、一边写代码。。。。他们连了一个Dropbox，，，让模子先自己读文档学会怎么用Dropbox，，，然后告诉它“帮我把所有TXT文件重命名成MD”——它就自己写代码，，，把这事办了。。。。这成了智能体协作的雏形。。。。 在大型科技公司的权要系统中，，，最具倾覆性的立异往往首先被视为某种乏味的微调。。。。Raphael在公司推“Agent”，，，各人一看demo，，，第一反应就是“这也就是更智慧的RPA（流程自动化）”，，，可是“RPA历史上都没几多用户，，，这能有什么用”。。。。但当这项手艺雏形被呈递给高管时，，，获得的冷淡回应：“这不就是更智慧的RPA（机械人流程自动化）吗？？？” 直到2023年3月，，，OpenAI推出了ChatGPT Plugin。。。。决议者们名顿开，，，紧迫开会，，，迅速拨给 Raphael 10小我私家和一大笔数据标注预算（他们还在印度雇佣了大宗标注工程师），，，要求他以最快速率将 Agent 能力训练到亚马逊自研的大模子中。。。。 刚出来创业时，，，Raphael Shu回了趟中国，，，他险些把海内排名前 20 的头部投资机构聊了个遍。。。。但他发明，，，其时海内投资人对 Agent 的认知，，，险些所有停留在“Langchain 头脑”里。。。。“ 在 Raphael 看来，，，Langchain 用一种极具“误导性”的方法界说了 Agent——它将 Agent 矮化为了一个牢靠的“事情流（Workflow）”。。。。这导致当你在聊 Agent 时，，，各人脑子里想的依然是画流程图。。。。当 Raphael 试图向他们推销“多智能体协作”时，，，投资人以为的只是“多个事情流之间怎样串联”。。。。 但这二者有着实质的区别：事情流是死板的“流水线”，，，上下游按部就班，，，一步蜕化通盘瓦解
；；；；；；而多智能体协作则是“人类团队开会”，，，差别的 AI 饰演差别的角色，，，它们可以自主对话、动态分工，，，甚至相互纠错。。。。 2026年，，，OpenClaw泛起，，，许多人才最先接受了多智能体协作的看法，，，但Raphael早就推测了这个趋势。。。。随后，，，另一个比OpenClaw距离真正的AI员工更近的应用Hermes泛起。。。。 Raphael以为，，，OpenClaw能火，，，是由于打了两个要害看法：一是“打造属于你自己的agent”，，，把AI从工具酿成了工具人
；；；；；；二是它极其智慧地将交互界面搬到了 Telegram 上，，，让用户像给真人发微信一样，，，给 AI 派发使命、吸收汇报。。。。这让许多不懂手艺的 CEO 和状师也能瞬间 Get 到它的价值。。。。随后，，，距离真正的“AI 员工”更近的开源项目 Hermes 也应运而生。。。。 但 Raphael 敏锐地指出，，，OpenClaw 并非没有价钱，，，它的致命伤在于“极低的透明度”。。。。由于用户完全看不到 Agent 在沙盒里详细执行了什么操作，，，这导致它极难被应用于软件开发这类需要历程全透明的场景。。。。 这展现了一个有趣的 PMF（产品市场契合度）错位：OpenClaw 最终圈粉的，，，着实是与开发者完全反向的那批人——由于开发者需要掌控感和透明度，，，而许多非手艺用户基础不在乎黑盒里的历程，，，他们只要效果。。。。 “若是各人都在打一场篮球赛，，，OpenClaw 想做的是场上最好的篮球选手，，，而我们想做的，，，是提供最好的篮球场。。。。” Raphael 这样形容 OpenAgents 的定位，，，OpenAgents打造一个开放平台，，，允许用户接入林林总总的 Agent，，，甚至自界说 Agent。。。。 但这块“篮球场”的搭建并非一帆风顺。。。。去年，，，Raphael 团队的焦点精神放在了打造一款面向开发者的底层工具上——通过 Python 构建一个网络，，，让基于 Langchain 或 AutoGen 开发的 Agent 能在其中相互通讯与协作。。。。 然而，，，当他们举行一场几百人规模的黑客松，，，却发明真正能运用工具跑通项目的人远低于预期时，，，Raphael 发明问题既不在宣发，，，也不在于教育本钱，，，而是伪需求与高门槛：开发者必需先艰辛做出单个有用的 Agent，，，然后才华去探索多个 Agent 之间的协作。。。。具备这种复合能力和强烈协作需求的开发者，，，着实太少了。。。。 认清现实后，，，团队在今年举行了一次大刀阔斧的转型，，，决议做一款“Customer Zero Product”（零号客户产品）。。。。这源于 Raphael 的一个坚持：“若是一个产品我们自己团队都不肯意天天用，，，那我宁愿不做。。。。” 这一思绪直接催生了征象级产品 Open Agents Workspace。。。。它彻底扬弃了重大的代码，，，酿成了一个有 UI 界面、支持 MacOS、Windows 和 Linux 的零代码事情区。。。。用户只需装置软件，，，像平时用电脑一样点几下鼠标，，，就能设置好 Agent 并接入事情区，，，全程不需要写一行代码。。。。 Workspace 上线后的火爆水平凌驾了所有人的预料。。。。一连三天，，，效劳器被汹涌的流量挤爆，，，GitHub几天内暴涨了 1600 多颗星。。。。Workspace迅速黏住了一批天天高频使用的铁杆用户，，，他们甚至比官方还着急。。。。系统一出问题，，，这些具备手艺能力的用户直接在 GitHub 上提 Issue、提 PR，，，随手就帮官方把 Bug 修了。。。。甚至有相助方直接出了一名工程师，，，无偿帮他们开发出了MacOS和手机端的APP。。。。 现在，，，OpenAgents 在海内已积累了七八千名开发者用户，，，外洋也有五六百人的焦点圈层。。。。在新加坡的一场国际学术聚会 Workshop 上，，，更是吸引了 560 人付费报名。。。。但这距离 Raphael 的目的还很远，，，他想要的不但是规模大，，，更是一个能影响整个 Agent 经济走向的“超等社区”。。。。 他希望这个社区里有首创人、大厂产品司理、学术界研究员，，，各人在一个开放情形里配合探讨一个最终命题：当经济的主体从人酿成 AI 时，，，天下会爆发什么？？？ 同时，，，他也定下了一个弘大目的：社区里孵化出 10 万个“Agent Master（智能体巨匠）”。。。。你不必是懂代码的开发者，，，只要你拥有并熟练指挥你自己的 Agent，，，你就是这个新经济生态的一部分。。。。 Raphael 透露，，，他们现在正在与一家相助公司举行一项名为“Shadow Mode（影子模式）”的激进实验。。。。详细做法是：雇佣一名真人工程师或在线销售，，，让其在一个特定的模拟器上正常事情 40 小时。。。。在此时代，，，AI 像影子一样在后台全程静默视察，，，纪录下这小我私家的所有操作逻辑、行为模式，，，甚至包括他语言的语气和性格。。。。40小时后，，，AI 将周全接受这个模拟器，，，用完全相同的“人类外壳”去自动化完成后续的所有事情。。。。 在 Raphael 看来，，，OpenAgents 实质上是一家很是典范的 B2B 创业公司。。。。其商业飞轮很是清晰：开源项目认真建设行业影响力和引流，，，企业端效劳（如影子模式）认真创立现金流。。。。 “在这个时代，，，Idea 自己没有那么值钱。。。。” 履历了大厂的洗礼和创业的摸爬滚打，，，Raphael 对 AI 红海有着苏醒的认知，，，真正难的是，，，在天天都有新工具冒出来、天天都有人高呼“这是 Next Big Thing”的喧嚣里，，，你还能看清晰一个自己愿意恒久做下去的偏向，，，并且坚持足够久。。。。而这件事自己，，，就会成为的壁垒。。。。 现在的 OpenAgents 坚持着极致的精简：整个团队仅有7人，，，3名开发、1名 AI 工程师以及3名市场职员。。。。这恰恰是 Raphael 理想中未来企业的切片：坚持 8 到 12 人的极小人类团队规模，，，但背后却带着 100 个 AI Agents 在“数字领地”里开疆拓土。。。。 这种预演，，，已经在巨头体内悄然爆发。。。。在我们对话的前几周，，，甲骨文（Oracle）启动了一场波及全球 3 万人的大裁人，，，裁人比例高达惊人的 18%-20%。。。。 这件事给了 Raphael 极大的震撼。。。。在他看来，，，云平台差别于通俗的软件公司——Photoshop 的代码写错了，，，顶多是滤镜难看
；；；；；；但云平台的底层代码一旦蜕化，，，面临的就是大面积的效劳宕机，，，“Oracle 敢下云云狠手，，，说明他们内部一定已经跑通了数据，，，证实裁掉这 20% 的人之后，，，靠 AI 顶上，，，系统绝对不会垮。。。。” 这会触发一场恐怖的连锁反应：一旦 Oracle 的算盘买通，，，其他巨头们绝对坐不住。。。。竞争敌手通过裁人狂砍运营本钱，，，再把省下的重金砸向 AI，，，利润率和估值双双飙升——在华尔街的注视下，，，谁敢不跟进？？？ 归根结底，，，这是一笔冷峻的经济账。。。。在美国西海岸，，，维持一个能自力产出的资深软件工程师，，，公司一年的综合本钱高达 60 万到 80 万美元
；；；；；；而像 Claude Code 这样的 AI 工具，，，哪怕按最高频次满负荷拉满，，，一个月的本钱也不过九牛一毛。。。。 当两者之间的本钱鸿沟足够大时，，，用 AI 替换人类就不再是“偏好”的问题，，，而纯粹是个“时间”问题。。。。“我以为甚至都不需要等 3 到 5 年，，，快的话可能也就是 1 年左右的事。。。。” Raphael 预判道。。。。 那么，，，距离多智能体周全接受尚有多远？？？Raphael 以为，，，在 Agent 大爆发之前，，，行业还需要一再类似 OpenClaw 这样征象级的立异。。。。并且，，，这些引爆点极有可能降生在“闭源产品”中。。。。理由很简朴：开源项目极难打磨出具备爆发力的 C 端体验，，，而闭源产品形态成熟，，，更容易在交互上完成降维攻击，，，从而迎来真正的破圈。。。。 “这就像人类历史的演进纪律一样。。。。” Raphael 用了一个比喻：任何重大成绩都会履历两个阶段——首先是“小我私家突破”，，，其次是“团队突破”。。。。就像造原子弹，，，第一阶段是奥本海默这样的天才在理论上验证了制造的可能性
；；；；；；第二阶段，，，则是把顶尖大脑们聚在一个“曼哈顿妄想”里，，，分工协作把原子弹真正造出来。。。。 Raphael 正在耐心地期待谁人时刻的降临。。。。对 OpenAgents 来说，，，眼下最主要的事情只有一件：赶在狂欢抵达热潮之前，，，把那座最好的“篮球场”先铺好。。。。 Raphael Shu：我大学结业之后在日本待了11年，，，厥后才来美国，，，以是我在海内的人脉很是弱。。。。不过出来之后我回国聊了很是多的人，，，也发明海内投资圈着实各人相互都熟悉，，，我才逐渐以为这个圈子并没有想象中那么关闭。。。。 Raphael Shu：以前任何手艺，，，就算你给它一万条训练数据，，，也很难抵达这种水平。。。。以是我们其时就以为，，，至少关于“能对话、能执行使命”这类机械人来说，，，大模子是一个倾覆性的转折。。。。厥后我也逐步把这件事想清晰了。。。。一个会话型AI，，，真正要解决的问题着实只有两个：第一，，，功效够不敷全
；；；；；；第二，，，对话能不可像人一样自然。。。。以前许多手艺最多只能把其中一个维度往前推一点点。。。。大模子出来之后，，，这两个问题同时被推到了一个新范式里。。。。 Raphael Shu： 2022年到2023年，，，我们在AWS内部去押注agent。。。。那段履历很像一次至公司内部创业：你看到了明确偏向，，，但很难说服stakeholder，，，最后是外部情形转变，，，反过来推着组织来找你做这件事。。。。 厥后我在Bedrock带团队实验多智能体协作。。。。这两段履历让我形成了一个很主要的判断：AI行业转变太快了，，，许多人一看到新工具出来，，，好比MCP出来了，，，或者OpenClaw出来了，，，就连忙想随着做一个项目，，，但这种跟法着实很危险。。。。不是说这个idea一定错，，，而是你会没有足够的思索空间。。。。 我现在会更在意一件事：不是看眼前这个时机，，，而是去想6个月之后，，，行业里哪些工具是确定会爆发的。。。。你若是押注的是那种更恒久、更确定的转变，，，才有时间打磨产品，，，也才有真正的runway。。。。 一种是现金流模式，，，做的是一个恒久保存、能稳固爆发现金流的business。。。。另一种是IPO模式，，，在几年之内靠一直融资、快速扩张，，，把公司推到一个很是大的量级，，，最后走向IPO或者被至公司高价收购。。。。这两种模式会直接决议你该做什么产品、不应做什么产品，，，甚至决议你需要什么样的co-founder、招什么样的人。。。。 虎嗅： 你们宣布了Workspace之后，，，Github上涨了1600颗星，，，尚有许多开发者自主过来帮你们维护和完善，，，你们做的是人和agent协同的社区，，，照旧agent和agent协同的社区？？？ Raphael Shu：现在照旧一个过渡形态。。。。我们宣布的Workspace首先照旧给人用的，，，以是它强调的是“多小我私家+多个agent”的协作。。。。但更久远地看，，，我最看重的着实是agent和agent之间的协同。。。。由于随着推理速率越来越快，，，人和AI在时间标准上会越来越不匹配，，，到最后，，，人更像是慢速工具，，，agent才是高速执行和高速协同的主体。。。。 举个很现实的例子。。。。假设一家公司里，，，每小我私家未来都有自己的agent。。。。若是Bary是CTO，，，Julia是工程师，，，两人有时差。。。。Bary给Julia发了一个需求：做一个新的用户登录系统。。。。Julia的agent看完之后，，，马上会意识到需求缺了要害信息，，，于是它不会等Julia醒来，，，而是直接去问Bary的agent：究竟是继续用邮箱登录，，，照旧改成Google登录？？？Bary的agent知道上下文，，，由于它知道Bary为什么提这个需求，，，于是会直接回覆：所有改成手机号登录。。。。这样许多信息差在agent之间就先补完了。。。。 Raphael Shu：对我小我私家来说，，，runway基本是无限的，，，由于我同时也在给其他公司做照料，，，但我不计齐整直靠这个撑着。。。。我的初志就是做一个能康健爆发现金流的business，，，不想走猖獗烧钱找接盘侠那条路。。。。 Raphael Shu：我希望至少等企业端产品有10个客户在用，，，并且有起劲的数据点之后再融资。。。。若是我是做ToC，，，我可能会做个PPT，，，马上融一大笔钱，，，烧三个月看能不可爆。。。。但我们是ToB，，，我照旧更想逐步把cash flow（现金流）做强。。。。