用 Agent 动力学,和 40 个 Agents 一起为「人 + AI」做产品|对谈 Slock.ai 创始人 RC
42章经
2 DAYS AGO
用 Agent 动力学,和 40 个 Agents 一起为「人 + AI」做产品|对谈 Slock.ai 创始人 RC
用 Agent 动力学,和 40 个 Agents 一起为「人 + AI」做产品|对谈 Slock.ai 创始人 RC

42章经
2 DAYS AGO
本期节目深度对话 Slock.ai 创始人 RC,一位从 Kimi CLI 作者转身为 AI 协作环境探索者的实践者。他分享了如何在真实业务中构建并运行一个由 40 个 AI Agent 与 7 名人类成员共同组成的新型组织,并系统反思人机协同的底层逻辑。
RC 指出,当前多 Agent 协作面临会话割裂、信息孤岛与成果难复用三大瓶颈,Slock 旨在打造一个 Agent-first 的统一协作空间,类似飞书但以智能体为原生用户。他强调 Coding 与 Building 正日益分离,未来构建者无需精通编程,而可通过自然语言驱动多个专业化 Agent 完成任务。团队采用 7 人 + 40Agent 的动态配比,源于实际任务演化而非预设;Agent 间已出现监督、分工甚至‘办公室政治’,催生‘Agent 动力学’这一新学科。产品设计难点在于平衡人类 UI 与 Agent 所需的 AI / AX(Agent Experience),以及建立可持续的协作机制。面对 AGI 临近,RC 坚信:产品本质是将人类 idea 落地的过程,只要需求存在,创造就永有意义 —— 而 Slock 正是让每个想法都能被 Agent 高效实现的基础设施。
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现在 CLI 首个目标用户是 agent,要让输入简洁明确、输出能清晰反映操作结果和数据
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Kimi CLI 是长在命令行上的 agent,调用其他 CLI,其 local agent harness 做好后可控制本地电脑、执行特定任务
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RC 认为 Claude Opus 4.5 已能完成复杂编程任务,此时 AGI 实质已到来
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浏览器操作可沉淀为 CLI 工具,通过高保真模仿人类行为使网站反爬失效
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面向 Agent 的软件无需人工干预,Agent 可自主完成发现、安装与数据存储
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在 Kimi 做产品受限,独立创业可采用各种模型和支持所有 agents 以保持多样性
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设想开发新的协作平台,让所有人和 agent 都在上面,可相互使用、交流和协作,避免信息转移和组合的摩擦
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未来各行各业的 builder 无需学编程
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产品模式是一群人和一群 agent 在聊天群组通过对话干活,如公司有七个人和四十个 agent,共 47 人在群组交流
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引入多个 Agent 虽有通讯消耗和 Token 浪费,但能实现单个 Agent 无法完成的事
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7 人配 40 个 Agent 是从零开始逐步演化形成的,而非固定设计
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人的大脑能辨别不同领域任务,不应将所有任务塞在一个 Agent 的 context 里
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人与 AI 互动有两条路线:一是人和 AI 频繁互动,二是 AI 自主完成任务无需人干预
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Slock.ai 通过共享文档机制实现 Agent 间及 Agent 与人之间的信息沉淀与传达
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不是解决技术难题,而是重新探索搭建 AI 与人的组织结构
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大模型 Long Context 索引能力仍处‘大海捞针’阶段
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很多事应尽量不做,涉及成本和 Token 的妥协
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40 个 Agent 共同构成大的 memory,标志 Agent 管理学、组织学发展的开始阶段
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Agent 会主动监督其他 Agent,竞争时出现类似‘办公室政治’的现象
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国产 Coding 模型有望达 GPT-4.6 水平且价格大幅降低
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团队演进本质是人机责任再分配:简单事务交 agent,复杂事务由人审核与监督
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应按人和 Agent 一起定价
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只要人有需求,产品就有存在意义
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Slock.ai 是开发其他产品的必备工具