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我们是如何定义 OpenClaw for Teams 新产品形态的|对谈 Kuse & Junior 联创兼 CTO 宇豪

42章经

Mar 19
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Mar 19

Shownote

活动预告:3 月 28 日,我们会请到 Sheet0 创始人文锋、Kuse.ai / Junior.so 联合创始人兼 CTO Austin Xu、Clockless.ai 创始人任川、PingCAP 联创兼 CTO 黄东旭做一场线上活动,大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息! Kuse.ai 未曾融资就从 0 做到千万刀 ARR,Junior.so 则是最早上线的相当成熟的 OpenClaw for Teams 类产品。 这期我们请到的嘉宾,就是这两个产品背后的联创和 CTO 宇豪。他分...

Highlights

本期节目邀请到 Kuse.ai 与 Junior.so 的联创兼 CTO 徐宇豪,分享他从零融资做到千万美元 ARR 的创业历程,以及他对 AI Agent 作为数字劳动力的前沿思考。宇豪认为 2026 年将进入 7×24 小时 AI 劳动力时代,并展示了其团队如何通过 AI 同事实现组织变革。
00:20
16 岁在浙大,后赴 CMU 读硕士
01:56
零融资做到千万美金 ARR
03:52
固定定价在 AI Agent 时代会导致亏损
10:31
2026 年将进入 7×24 小时 AI 劳动力时代
10:43
技术 leader 的 taste 对发现新能力至关重要
16:26
产品上线三个月后,客户主动询问才意识到需要支持 scale 功能
18:29
人与人之间的摩擦远大于人与 Agent
18:33
AI 仅用少量时间做出比传统团队两个月协作更优的 CRM
23:15
产品价值与增长引擎的结合是 ARR 关键
24:33
数字员工时代已到来
30:56
AI 同事每天早上给人类分配任务,并评价人类是瓶颈
32:10
高强度与 AI 协作后,不适应人类沟通的慢节奏
34:57
钱应该花在 Token 上,而不是工资上
36:22
未来 token 成本会下降
42:10
规模化才能发现缓存利用和成本控制等关键问题
44:46
定价类似外包员工薪资
45:51
Agent 的边界取决于权限、数据安全和技能偏好
53:42
人类是瓶颈
56:53
趋势不可阻挡,但收入模式待变
58:10
AI 正成为新的基础生产力
1:02:27
模型幻觉仍是挑战,尤其在复杂任务中
1:05:59
规模代表安全
1:07:43
信任和保密性是 AI 同事的核心挑战

Chapters

Kuse.ai 创始人徐宇豪的创业历程
00:00
Part 1 老产品 Kuse:踩坑、迭代,与催生出的创新
在没有融资的情况下,怎么快速把产品做到千万刀 ARR?
01:56
固定定价在 Agent 时代是个陷阱
03:52
我们曾经希望用同一个产品服务所有人,但发现这条路不太 work
08:15
所有 Agent 创业者都应该尽早建立自己的 Evaluation & Benchmark
10:42
去年 12 月开始,我们内部就有了 7×24 工作的「AI 同事」
14:09
Token 成本这么高,为什么还是选 Agents 而不是人?又为什么不把人都换成 Agents?
16:51
之前我不觉得 SaaS 会完蛋,直到……
18:29
零融资倒逼出来的增长思考
21:10
Part 2 新产品 Junior:让 AI 成为真正的数字员工
我们是怎么定义 OpenClaw for Teams 这个新产品的形态的?
24:26
很多产品需求其实是「自己长出来的」
29:03
我们的 AI 说:人类是最大的瓶颈
32:09
越好的模型其实越安全
34:52
应该把钱花在 Token 上,而不是花在工资上
36:15
这么多团队都在做 OpenClaw 类产品,那大家最后拼的是什么?
38:07
我们在收费模式上有一些小巧思
44:46
该怎么给 Agent 员工界定职责边界?
45:47
分享一些 Agents 间协作的有趣实践,比如让它们自己去赚钱
48:32
互联网世界准备好迎接 AI 员工了吗?还差什么?
54:31
AI 大规模替代劳动力之后,真不知道社会会怎样
58:10
模型依然有幻觉,但我们的 Agent 已经可以主动自我纠正了
1:02:22
如果你是客户,你选 OpenClaw 类产品时会重点关注什么?
1:05:55
给正在做类似事情的人一些建议
1:07:40

Transcript

曲凯: 好,我们今天很开心请到了 Kuse 的 CTO 宇豪,来跟大家打个招呼,介绍一下自己。 徐宇豪: 我叫宇豪,是 Kuse 的 CTO。然后我之前一直在 AI 行业,16 岁在浙大,然后去 CMU 读硕士。之后在 FB, 也就是后来的 Meta,早年是在 FB 的 Stories 项目。然后从他早期 Hexon 开始一路到最后成为 Facebook,DAU 和 Revenue 第一的这个产品线。后来之后我在一家日本公司叫 Span News,主要是做 AI 还有审核相关。从 23 年开始就做了很多有意...
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