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\begin{document}
\begin{titlepage}
\centering
{\Large 深度访谈教学笔记\par}
\vspace{1.0cm}
{\huge\bfseries YouWare、OS Agent 与 AI 应用创业的新产品范式}\par
\vspace{0.5cm}
{\Large Zhang Xiaojun 对话 YouWare 创始人明超平\par}
\vspace{0.35cm}
{\large 基于公开视频、转写稿、章节结构、视频描述与自制概念图整理\par}
\vspace{0.3cm}
{\large 2025-05-29\par}
\vspace{0.85cm}
\includegraphics[width=0.88\textwidth,height=0.42\textheight,keepaspectratio]{cover.jpg}\par
\vfill
\begin{tcolorbox}[width=0.92\textwidth, colback=black!2!white, colframe=black!55, sharp corners]
\textbf{视频标题}：101. 对YouWare创始人明超平3小时访谈：今天Agent像大猩猩刚拿起一根烧火棍\par
\textbf{视频频道}：Zhang Xiaojun Podcast\par
\textbf{视频时长}：02:42:45\par
\textbf{视频链接}：\href{\videourl}{\nolinkurl{\videourl}}\par
\textbf{素材说明}：YouTube 未暴露可下载字幕；正文基于 faster-whisper large-v3 CPU int8 分块转写、视频描述、章节结构和自制教学图整理。固定访谈画面不在正文重复使用。\par
\textbf{项目主页}：\href{\repourl}{\nolinkurl{\repourl}}\par
\end{tcolorbox}
\end{titlepage}

\begingroup
\small
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\tableofcontents
\endgroup
\newpage

\section{导读：2025 年的主角从模型公司转向应用和 Agent}

本节先定位这期。张小珺在开场说，2024 年 AI 叙事还是大模型公司，到了 2025 年，新的主角变成应用公司和 Agent。明超平是 1995 年出生的 AI 应用创业者，先后在 OnePlus、ByteDance、Moonshot 做产品，第一次做 CEO，发布的第一个产品叫 YouWare。这期的价值，不只是听一个年轻 founder 的个人故事，而是看一个产品型创始人如何把手机、短视频、Kimi、coding、Agent 和 OS 机会串成一套判断。

\begin{importantbox}{本期核心命题}
YouWare 的机会不只是“做一个 Agent 产品”，而是重新定义 AI 时代的创作容器和执行环境。明超平的判断是：基础模型会持续变好，但应用公司必须通过环境、经验、交互和网络效应，把更聪明的模型适配到具体生产需求里。
\end{importantbox}

\begin{knowledgebox}{视觉策略说明}
本视频是固定访谈画面，没有 slides、白板或产品演示。正文只使用封面作为来源识别；正文图像全部为自制概念图，用来解释产品经理三站、体验与数据、bitter lesson、token 消耗、容器/环境、Vibe Coder、AgentRank、OS Agent 和 Ego 对抗。
\end{knowledgebox}

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{product-manager-three-stations.png}
\caption{产品经理三站：OnePlus、ByteDance、Moonshot 形成产品判断底盘。自制概念图，依据 00:03:16--01:05:05 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：三段经历分别训练三种产品能力}
OnePlus 训练的是体验和审美，ByteDance 训练的是数据、增长和高频迭代，Moonshot 训练的是模型、AI 产品和前沿不确定性。YouWare 不是凭空出现，而是这三种能力在 Agent 应用窗口里的重新组合。
\end{knowledgebox}

\subsection{为什么这不是一篇普通创业访谈}

本节先把注意力从个人履历拉回产品方法。明超平的故事里有两条线：一条是人如何形成产品判断，另一条是 AI 应用公司如何在模型巨头旁边找到位置。前者包括辩论训练、智能车竞赛、OnePlus 的体验训练和字节的数据训练；后者包括 bitter lesson、token 消耗、容器环境、AgentRank 和 OS Agent。

\begin{knowledgebox}{课堂提示：把人物故事读成方法论}
这期的有效读法不是“年轻 founder 很有个性”，而是“哪些经历让他形成了哪些产品判断”。辩论对应第三方视角，智能车竞赛对应 reward 和动手反馈，OnePlus 对应体验，字节对应数据，Moonshot 对应模型时代的边界感。
\end{knowledgebox}

\subsection{阅读路线}

本节给出读法。访谈前半段讲辩论、OnePlus、字节和 Kimi，容易被误读为个人履历；后半段讲 token、容器、Vibe Coder、AgentRank 和 OS Agent，才是产品判断的核心。正确读法是：前半段解释他为什么这样做产品，后半段解释 AI 应用公司为什么还有机会。

\noindent\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.18\textwidth}p{0.34\textwidth}X}
\toprule
阅读问题 & 访谈中的材料 & 要形成的判断 \\
\midrule
产品直觉从哪来 & 辩论、OnePlus、字节、Kimi & 第三方视角、体验敏感、数据基建和模型窗口共同塑造。 \\
AI 应用怎么判断 & bitter lesson、token 消耗、per token valuation & 不要雕花，围绕模型能力和智能消耗效率重构产品。 \\
Agent 生态怎么来 & AgentRank、网络效应、身份证、信任 & Agent 不是孤立工具，会形成调用、排序和信任网络。 \\
CEO 机制怎么建 & 情绪价值、如履薄冰、对抗 Ego、棋手心态 & 应用创业需要创始人持续校准自己和组织。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}

\subsection{本章小结}

EP101 的主线是：AI 应用创业从模型崇拜走向环境构建。YouWare 的案例说明，应用公司不能只等待模型变强，而要决定智能被放在哪个容器里、怎样被消耗、如何形成网络效应。

\section{产品经理底盘：第三方视角、体验和数据}

上一章说明这期要读产品判断，本章先看判断能力的来源。明超平大学打辩论，尤其擅长四辩；他总结辩论最重要的不是说服对手，而是永远具备第三方视角。这个训练后来变成产品方法：用户不是团队内部争论的对手，而是台下评委。产品打开的那一瞬间，用户不知道你的故事、战略和辛苦，他只知道自己能不能立刻理解和使用。

\begin{importantbox}{课堂提示：一秒钟把自己变傻}
明超平引用张小龙式的产品直觉：要把自己变成第一次进入场景的普通用户。任何需要长说明、弹窗和复杂教育才能使用的软件，都没有真正完成体验设计。
\end{importantbox}

\subsection{体验不是数据}

前面讲第三方视角，本节进入 OnePlus 给他的第一课：产品不是指标集合，而是用户在具体情境中的连续感受。这里要回答的问题是，为什么一个看起来被数据证明很好的功能，仍然可能让用户焦虑。手机续航有客观数据，但续航体验不等于电量曲线。用户最焦虑的可能是 95--100\% 的充电等待，或者 0--5\% 的濒死状态；纸面续航漂亮，不代表体验好。这个案例说明，数据能告诉你发生了什么，但不能自动告诉你用户如何感受。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.94\textwidth]{experience-not-data.png}
\caption{体验不是数据：续航数据和续航体验不划等号。自制概念图，依据 00:26:37--00:33:58 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：体验是数据和心理临界点的组合}
左边 Data 是平均续航、留存、点击等指标；右边 Experience 是焦虑、敏感点和主观感受。读这张图时要注意，体验不是反数据，而是要求你知道哪些数据区间对用户心理最敏感。
\end{knowledgebox}

\begin{knowledgebox}{术语消化：数据、体验、后视镜}
\noindent\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.18\textwidth}p{0.36\textwidth}X}
\toprule
概念 & 含义 & 本期中的判断 \\
\midrule
数据 & 对过去行为的量化记录 & 能验证结果，但不能直接产生方向。 \\
体验 & 用户在具体临界点上的主观感受 & 决定产品是否被理解、信任和继续使用。 \\
后视镜 & 数据像开车后视镜 & 有助于判断过去路径，但不能替你看前方道路。 \\
信仰判断 & 数据短期不支持但方向仍值得押注 & AI 应用窗口里尤其重要。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

\subsection{字节的长处和副作用}

从 OnePlus 的体验训练进入字节，问题变成另一套速度和规模。本节看字节给他的第二课：数据驱动和高频迭代。OnePlus 一年做一款手机，字节可能两周一个版本，产品经理必须在数据、实验、增长和组织协同中快速转动。明超平承认字节让他掌握了更大规模的产品方法，但也指出副作用：强数据体系可能磨灭灵光一现的创意，因为某些真正新东西短期数据可能是负向的。

\begin{warningbox}{数据基建不能替代创意判断}
如果只追求短期 A/B 正向，团队会越来越擅长优化已有局部，却不一定能创造新形态。AI 应用创业尤其如此：新用户、新人群和新工作流一开始往往没有稳定数据。
\end{warningbox}

\subsection{智能车竞赛：早期 reward model 训练}

在进入职业产品经理之前，明超平还提到大学后两年基本睡在实验室里做智能汽车竞赛。这个经历很适合放进 AI 应用创业语境里看：小车跑得更快、避障更稳定、通信更顺，都会立刻反馈到比赛成绩上。他把这称为很好的 reward model：代码、传感器、硬件和团队协作的改动，会以非常直接的方式回到结果。

这段经历解释了他后来为什么对“环境”和“反馈”敏感。很多产品经理只在屏幕和数据面板上做判断，而智能车竞赛让他早早接触到真实世界里的闭环：传感器输入、控制输出、bug、速度、比赛结果。YouWare 虽然是软件产品，但它也在寻找类似闭环：用户输入意图，系统生成可交互作品，作品被分享和反馈，下一轮产品再调整。

\begin{importantbox}{实践经验：好的产品反馈要像比赛计时器}
如果一个系统的反馈太慢、太模糊，团队很难形成直觉。智能车竞赛的强反馈让人上瘾，AI 应用也需要类似机制：用户是否发布、是否分享、是否被别人互动、是否继续创作，都比单次点击更接近真实 reward。
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}

明超平的产品底盘来自四种训练：辩论训练第三方视角，智能车竞赛训练闭环反馈，OnePlus 训练体验敏感，字节训练数据和迭代。这些能力合起来，解释了他后来为什么强调容器、环境和 per token valuation。

\section{Bitter Lesson：不要和模型时代最大变量背道而驰}

上一章讲产品底盘，本章进入 AI 应用创业的第一次大转向。明超平从 Moonshot 出来创业后，很快遇到 bitter lesson：当模型能力是时代最大变量时，应用公司如果本能地给产品加太多脚手架、模板和雕花，可能反而背离模型进步方向。产品还没上线就停掉，不是因为没有做事，而是意识到做错了变量。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{bitter-lesson-pivot.png}
\caption{Bitter Lesson 转向：想雕花和加脚手架，可能背离时代最大变量。自制概念图，依据 01:05:05--01:13:18 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：叫停也是产品能力}
图中从 Scaffold 到 Launch?、Wrong variable、Stop 和 Rethink。这里的关键不是“什么都别做”，而是应用公司要判断哪些体验应该由产品承接，哪些能力应该让模型自然长出来。错把脚手架当壁垒，会让产品越来越重。
\end{knowledgebox}

\subsection{Noisee 的走红与骤停}

本节补上 Moonshot 阶段的一个重要转折。访谈里提到海外产品 Noisee 的走红与骤停，它让明超平看见 AI 产品窗口的两个特点：爆发可能来得很快，但产品是否真的顺着模型能力和用户场景走，需要更冷静地判断。一个产品可以在传播上得到短期正反馈，但如果底层变量不对，继续雕花只会让团队离时代主线更远。

这段经历和 bitter lesson 互相解释。AI 应用创业不是“做一个好看的 demo 然后投流”，而是要判断模型正在释放哪类能力，用户在哪个环境里能最快把能力变成作品或生产力。Noisee 给了他前沿体感，YouWare 则是重新选择了更贴近 coding 创作和发布环境的切口。

\begin{warningbox}{传播正反馈不等于产品方向正确}
AI 产品很容易因为新奇感获得传播，但传播不能替代留存、创作、复用和生态。明超平在 Moonshot 和创业早期的转折，正是在区分“火了”与“方向对了”。
\end{warningbox}

\subsection{Token 消耗速度与 per token valuation}

失眠后的顿悟，是 AI 时代的关键指标之一可能是 token 消耗速度。用户不是为了“花 token”而花 token，而是为了让智能更快转成结果。一个好的 Agent 场景，应该用更少 token 完成更大任务，或者让 token 更高效地转化为作品、网站、游戏、流程和生产力。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{token-consumption-speed.png}
\caption{Token 消耗速度：AI 时代产品指标从点击/时长转向更高效消耗智能。自制概念图，依据 01:13:18--01:16:33 与 02:03:33--02:14:50 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：token 是智能消耗，不只是成本}
图中 User intent 进入 Container，再由 Agent action 消耗 Tokens，最后转成 Value。读图时不要只把 token 看作 API 成本；对应用公司来说，token 是智能被调动的单位，关键是每个 token 创造多少用户价值。
\end{knowledgebox}

\[
\mathrm{PTV}=\frac{\mathrm{User\ Value}}{\mathrm{Tokens\ Consumed}}
\]

其中，$\mathrm{PTV}$ 表示 per token valuation；$\mathrm{User\ Value}$ 是用户实际得到的作品、效率、收入或体验；$\mathrm{Tokens\ Consumed}$ 是完成任务消耗的模型 token。这个式子不是财务公式，而是产品思考工具：如果消耗很多 token 却只产生一次闲聊，价值密度低；如果少量 token 就能生成可分享、可交互、可继续编辑的网站或游戏，价值密度高。

\begin{warningbox}{不要把 token 消耗误读成越多越好}
消耗速度重要，但不能粗暴理解为烧 token。真正目标是更快、更高效地把智能转为用户可感知价值。无效长对话、反复试错和空转推理，只会提高成本，不会形成产品壁垒。
\end{warningbox}

\subsection{本章小结}

AI 应用创业的第一课是顺着模型时代的最大变量，而不是用旧产品习惯给模型套复杂壳。YouWare 的关键指标从传统点击/时长，转向智能如何被容器化、高效消耗并转成作品。

\section{容器与环境：只给 Chatbot 输入框是不负责任的}

上一章讲 token，本章讲承载 token 的产品形态。明超平认为，“壳”这个词低估了应用公司的价值，更准确的说法是容器和环境。一个 Chatbot 输入框只是入口，它把用户意图交给模型；而环境会影响用户如何表达、如何行动、如何反馈、如何分享作品。环境是人的反应器，也决定模型能力如何被组织起来。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.94\textwidth]{container-environment.png}
\caption{壳、容器与环境：只给 Chatbot 输入框不够，环境是人的反应器。自制概念图，依据 01:16:33--01:21:18 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：Shell 只是入口，Environment 才能塑造行为}
左边 Shell 只是承接输入输出；右边 Environment 承载上下文、行动、反馈和人的反应。YouWare 的产品假设是：AI 创作需要一个能发布、互动、分享和继续演化的环境，而不是把代码扔给用户自己部署。
\end{knowledgebox}

\subsection{Coding 像 Camera：新工具创造新人群}

本节解释 YouWare 为什么押 coding 创作。明超平把 coding 类比 camera：早期谈相机，说的是拿单反的人；手机摄影出现后，出现了“手机摄影师”这个新人群。Coding 也是如此。过去 coding 属于程序员，AI coding 之后会出现 Vibe Coder：不一定懂完整工程体系，但能用模型、审美和意图生成作品的人。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{vibe-coder-new-crowd.png}
\caption{Vibe Coder 新人群：Coding 像 Camera，工具变化会创造新创作者人群。自制概念图，依据 01:21:18--01:37:12 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：新人群是早期趋势变量}
图中 Camera 从单反用户转向手机摄影师，Coding 从工程师转向 Vibe Coder。关键不是原有专业人群效率提升多少，而是新工具是否创造了更大的新人群和新内容形态。
\end{knowledgebox}

\begin{importantbox}{YouWare 的最小切口}
明超平第一次写 YouWare，是为了解决“AI 写出来的 HTML/网站/小游戏无法被普通人分享和使用”的问题。把代码贴进去，得到一个可访问的网站，这个切口把 coding 从本地工程环境拉进创作和分发环境。
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}

容器和环境是 AI 应用公司的核心价值。模型会变强，但用户需要一个能承接创作、分享、互动和反馈的场。YouWare 试图把 coding 从工程任务变成新的创作方式。

\section{Agent 生态：从 AgentRank 到 OS Agent}

前面讲 YouWare 的产品容器，本章进入 Agent 生态判断。明超平把 Agent 生态类比人类社会：可能有一个 OS Agent 调度所有垂直 Agent，也可能是一堆垂直 Agent 彼此调用。未来的关键不只是单个 Agent 能不能完成任务，而是谁能被调用、谁被信任、谁能进入网络效应。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.94\textwidth]{agent-ecosystem-two-models.png}
\caption{Agent 两种生态：新加坡式小而强 vs 美国式大而全。自制概念图，依据 01:37:12--01:40:44 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：生态有两种组织形态}
左侧 Singapore-like 表示小而强、开放连接、依赖外部生态；右侧 US-like 表示大而全、自给自足、平台能力完整。应用公司要先判断自己是成为垂直能力节点，还是争取成为 OS 级调度者。
\end{knowledgebox}

\subsection{PageRank 到 AgentRank}

上一节讲 Agent 生态形态，本节进一步看排序和分发。网页时代，PageRank 通过链接关系衡量网页重要性。Agent 时代，类似机制可能变成 AgentRank：用户、OS Agent、垂直 Agent、工具和内容之间的调用关系，会形成新的排序和分发机制。谁被更多高信任节点调用，谁就可能获得更多任务、数据和收益。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{page-rank-to-agent-rank.png}
\caption{PageRank 到 AgentRank：网页被链接排序，Agent 可能被调用和信任排序。自制概念图，依据 01:40:44--01:44:02 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：链接变成调用，权重变成信任}
图中 Page、Links、PageRank 迁移到 Agent、AgentRank。Agent 生态里的“排名”不只是搜索结果，而是任务分发、工具调用、身份认证和结果可信度的综合。
\end{knowledgebox}

\begin{knowledgebox}{术语消化：Agent 网络}
\noindent\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.18\textwidth}p{0.36\textwidth}X}
\toprule
术语 & 含义 & 本期中的作用 \\
\midrule
OS Agent & 调度其他 Agent 和环境的上层智能体 & 可能成为下一代入口。 \\
Vertical Agent & 专注某一垂直任务的智能体 & 可能成为被调度的能力节点。 \\
AgentRank & 基于调用、信任和效果形成的排序 & 决定流量和任务分发。 \\
Network Effect & 越多用户和 Agent 进入，价值越高 & 应用公司长期壁垒之一。 \\
Identity & Agent 的身份、权限和来源证明 & 解决信任和安全问题。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

\subsection{Agent 网络效应与信任问题}

当 Agent 彼此调用时，网络效应会出现，但信任问题也会出现。明超平提到，Agent 未来会像人类社会出现部落，需要身份证、密码锁和信任管理。一个 Agent 不能随便替用户调另一个 Agent，也不能随便交出用户数据或执行高风险操作。身份、权限、审计和信任会成为 Agent 生态基础设施。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.92\textwidth]{agent-network-effect.png}
\caption{Agent 网络效应：Agent 之间的调用、身份、信任和工具会形成生态。自制概念图，依据 01:44:02--02:03:33 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：网络效应和安全约束同时出现}
图中心是 Agent Network，周围是 Identity、Trust、Tools、Users、Calls 和 Rank。网络越有价值，越需要身份和权限；否则调用关系会变成攻击面。
\end{knowledgebox}

\noindent\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.18\textwidth}p{0.36\textwidth}X}
\toprule
治理问题 & 为什么会出现 & 可能的产品机制 \\
\midrule
身份 & Agent 要代表用户或组织行动 & 账号、签名、权限、凭证。 \\
信任 & Agent 之间会互相调用和推荐 & 调用历史、评分、审计、来源证明。 \\
权限 & 不是所有 Agent 都能访问所有数据 & 最小权限、用户确认、作用域隔离。 \\
责任 & 出错后要知道谁触发、谁执行 & 日志、回放、可追踪工作流。 \\
排序 & 能力节点太多，需要分发机制 & AgentRank、任务匹配、上下文推荐。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}

\subsection{今天的 Agent 像刚拿起烧火棍}

本节解释标题里的比喻。明超平说今天的 Agent 像刚拿起石头或烧火棍的大猩猩：很粗糙，容易砸东西，但方向巨大。这个比喻强调两个事实：一方面今天的 Agent 还不稳定，工具使用、上下文、环境、身份和信任都很原始；另一方面，一旦工具和环境成熟，生产方式会快速重排。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.94\textwidth]{ape-with-fire-stick.png}
\caption{今天的 Agent 阶段：像大猩猩刚拿起烧火棍，能力粗糙但方向巨大。自制概念图，依据 01:46:30--01:49:50 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：Primitive 和 Potential 必须同时看}
左侧 Primitive 是粗糙、试错多、会砸东西；右侧 Potential 是工具变好后生产方式重排。读图时不要只嘲笑当前不稳定，也不要忽视当下能力边界。
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

Agent 应用的长期机会不是单点工具，而是生态、排序、身份和环境。YouWare 想做的不只是一个 coding 工具，而是一个可能承载创作和 OS Agent 关系的环境。

\section{Model 会变好，应用公司做环境和经验}

上一章讲 Agent 生态，本章讲应用公司的边界。明超平说“永远相信 Model 会变好，永远相信 Model 和你无关”。这句话不是消极，而是给应用公司划边界：基础模型公司在造更聪明的人，应用公司要用环境和经验，让这些更聪明的模型适配真实生产需求。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.96\textwidth]{os-agent-living-system.png}
\caption{OS Agent：它是活的。基础模型造更聪明的人，应用公司提供环境和经验。自制概念图，依据 01:49:50--01:58:26 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：应用公司不是模型公司的低配版本}
图中 Model 变聪明，Environment 承载使用场景，Experience 适配生产需求，OS Agent 成为活系统，Feedback 持续回流。应用公司价值在于让模型能力进入可重复的工作流和用户环境。
\end{knowledgebox}

\subsection{更高效地压榨智能}

明超平把过去两年的观察概括为更高效地消耗 token、压榨智能。Chatbot 时代，token 消耗主要依赖用户 prompt；Agent 时代，系统可以主动拆任务、调工具、调子 Agent、生成中间产物，从而让 token 消耗速度提高。问题是，这种消耗必须产生价值，否则只是成本。

\begin{importantbox}{应用公司的关键问题}
不是“我有没有模型”，而是“我能不能让模型更高效地变成用户完成任务的能力”。这要求产品理解任务、环境、反馈、分发和商业模式，而不是只把 API 包一层。
\end{importantbox}

\subsection{定价与商业模式}

前面讲环境和智能消耗，本节看它如何转成商业模式。访谈里提到 Agent 产品的定价不一定只基于服务收费。订阅、服务收费、广告、创作者激励和平台抽成都可能存在。明超平的判断是，商业模式要创造平台和创作者的共赢：公司有足够利润继续做产品，用户或创作者也能得到足够激励。

\begin{knowledgebox}{术语消化：AI 应用商业化}
\noindent\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.20\textwidth}p{0.34\textwidth}X}
\toprule
模式 & 适用场景 & 风险 \\
\midrule
订阅 & 高频个人或团队工具 & 容易被模型公司捆绑压价。 \\
按服务收费 & 明确任务产出，如生成网站、部署、执行流程 & 需要成本和交付质量可控。 \\
广告 & 内容和分发场景 & 可能损害创作体验。 \\
创作者分成 & 平台生态和作品交易 & 需要真实交易和版权治理。 \\
企业收费 & 团队协作、权限、安全和部署 & 销售周期长，产品会变重。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{knowledgebox}

\subsection{为什么不是简单 to B 化}

明超平提到，如果把所有 to C 公司都变成 to B 公司，会受到大家的反抗。这句话背后是 AI 应用创业的路线问题。很多 Agent 产品为了收入确定性会向企业服务靠拢，但一旦完全 to B 化，产品可能变重、销售周期变长、创作社区变弱，也会丢掉新用户群和网络效应。

YouWare 的张力在这里：它既需要商业化，又不能过早把自己锁进传统企业软件。coding 创作、作品发布、Vibe Coder 和 Agent 网络更像 to C 或 prosumer 生态；权限、身份、团队协作和支付又会把它拉向 B 端。高标准的产品策略应该保留两边可能性，而不是为了短期收入牺牲未来入口。

\begin{importantbox}{路线选择：先成为环境，再成为销售品}
如果 YouWare 先成为创作环境，就有机会沉淀作品、用户、Agent 调用和网络效应；如果过早只做企业交付，可能获得收入，但很难形成 AgentRank 和新人群心智。
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}

应用公司的价值不在复制基础模型，而在建立环境、经验和反馈。YouWare 的长期问题，是能否从一个 coding 创作入口，变成持续消耗智能、产生作品和形成网络效应的活系统。

\section{Agent 产品判断框架}

前面几章分别讲了体验、模型变量、容器、AgentRank 和 OS Agent。本章把这些观点整理成一个可复用框架：判断一个 Agent 应用，不应只问“模型强不强”，而要问它是否定义了新任务环境、是否创造新人群、是否让 token 更高效地产生价值、是否形成网络效应，以及是否有身份和信任机制。

\begin{knowledgebox}{课堂提示：Agent 产品不是自动化脚本}
自动化脚本完成一个任务就结束；Agent 产品要在环境里持续产生任务、反馈、调用和关系。YouWare 的野心不在于一次性生成网站，而在于让 AI coding 作品可以发布、互动、被调用，并进入新的创作网络。
\end{knowledgebox}

\noindent\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.20\textwidth}p{0.34\textwidth}X}
\toprule
判断维度 & 要问的问题 & YouWare 对应点 \\
\midrule
新人群 & 是否出现过去不会做这件事的人？ & Vibe Coder 不等于传统程序员。 \\
容器 & 作品是否有新的承载和分享环境？ & HTML/code 变成可访问、可交互网站。 \\
智能效率 & token 是否高效转成作品和价值？ & 从 prompt 闲聊转向生成可用产物。 \\
网络效应 & 用户、作品、Agent 是否互相增强？ & 作品分发、调用、AgentRank 形成正循环。 \\
信任治理 & 是否有身份、权限、审计和安全边界？ & Agent 部落化后需要身份证和密码锁。 \\
模型依赖 & 模型变强时，产品是否自然受益？ & 永远相信 Model 会变好，但应用做环境。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}

\begin{importantbox}{好的 Agent 应用应该顺着模型变强}
如果模型每进步一次，产品都要重写一层脚手架，说明产品站错了位置；如果模型每进步一次，环境里的作品质量、任务范围和用户价值自然放大，说明产品处在正确变量上。
\end{importantbox}

\subsection{三个常见误区}

本节把框架反过来看。第一个误区是把 Agent 产品做成聊天框。聊天框足够通用，但环境太薄，用户不知道怎样把智能转成可分享作品。第二个误区是把 Agent 产品做成传统企业软件。企业软件收入明确，但容易变重，压缩新人群和生态网络。第三个误区是把模型能力当作应用壁垒。模型公司会继续变强，应用壁垒必须在用户环境、数据回流、网络效应和信任机制里。

\begin{warningbox}{应用壁垒不能只靠先发 UI}
今天的 UI 很容易被复制。真正难复制的是用户关系、作品网络、Agent 调用关系、身份信任和持续反馈。如果这些没有形成，先发只是曝光，不是壁垒。
\end{warningbox}

\subsection{本章小结}

Agent 产品判断框架可以压缩为一句话：看它是否创造了新的任务环境和新人群，并让模型能力在这个环境中持续增值。YouWare 的核心赌注，就是 AI coding 会从工程能力变成创作能力，而创作能力需要新的容器和网络。

\section{第一次做 CEO：情绪价值、Ego 和棋手心态}

本章从产品回到创始人机制。明超平第一次做 CEO，既享受融资和关注，也觉得如履薄冰。AI 应用窗口很短，产品形态快速变化，团队需要稳定情绪，也需要创始人不断对抗 Ego。这里不是个人性格八卦，而是创业组织如何在极高不确定性中保持判断质量。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.94\textwidth]{ego-countermeasure.png}
\caption{对抗 Ego：第一次做 CEO，要用第三方视角、情绪价值和棋手心态约束自我。自制概念图，依据 02:14:50--02:36:57 对谈内容整理。}
\end{figure}

\begin{knowledgebox}{读图：CEO 机制也是产品机制}
第三方视角来自辩论，情绪价值来自组织管理，如履薄冰来自风险意识，对抗 Ego 来自自我校准，棋手心态来自复盘和顺序判断。它们共同决定团队能不能持续做正确选择。
\end{knowledgebox}

\subsection{用户大于 Ego}

明超平提到团队里有一句话：用户大于 Ego。每个人都有自己的观点，也会用自己的方式解释数据；但真正的校准来自和用户聊、泡在 Discord 里、看用户怎么创作、怎么分享、怎么评论。对 AI 应用公司来说，用户反馈尤其重要，因为新场景没有成熟指标，很多时候只能从真实使用里建立直觉。

\begin{warningbox}{Ego 会伪装成战略判断}
创始人的自信有用，但也容易把个人审美、融资顺利和外部赞美误当成用户需求。用户大于 Ego 的意思不是没有观点，而是观点必须被用户场景持续校准。
\end{warningbox}

\subsection{棋手和对弈的人}

访谈结尾的“下棋”比喻很关键。明超平说，重要的不是复刻最终棋谱，而是理解每一步为什么下在那里。产品也是如此：今天看到微信、抖音、Instagram、TikTok 的成品，并不代表照抄形态就能成功。关键是顺序、优先级和时机：什么现在做，什么三年后做，什么绝对不做。

\begin{importantbox}{产品优先级就是下棋顺序}
第 50 步下错，可能就没有第 100 步。AI 应用创业也是这样：早期先做创作容器、分发、Agent 网络，还是先做企业服务、订阅、模型能力，都会改变后续路径。
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}

第一次做 CEO 的难点不是只有融资和招人，而是持续校准自己。EP101 的后半段说明，Agent 应用创业需要产品判断、组织情绪、用户校准和对抗 Ego 同时在线。

\section{总结与延伸}

本节把 EP101 压缩成六个判断。第一，AI 应用创业的主角正在从模型公司转向应用公司和 Agent，但应用公司不能只做 API 壳。第二，产品经理底盘来自第三方视角、体验敏感和数据基建。第三，bitter lesson 要求应用公司顺着模型能力而不是用旧脚手架遮蔽模型。第四，token 消耗速度和 per token valuation 是新的产品判断工具。第五，Agent 生态会出现 AgentRank、网络效应、身份和信任问题。第六，CEO 的自我校准会影响产品路径。

\begin{importantbox}{把 EP101 放进张小珺 AI/互联网队列}
EP101 与 EP110/EP113/EP115 构成 Agent 线索：EP110 偏技术报告，EP113 偏 agentic LLM，EP115 偏 Agent 研究哲学，EP101 则是 AI 应用创业现场，讲模型能力如何通过容器、环境和网络效应转成产品。
\end{importantbox}

\subsection{概念总表}

本节把全文概念集中起来。它不是术语装饰，而是为了让读者看到 EP101 的逻辑链：产品底盘决定如何识别体验；容器和环境决定模型如何被使用；AgentRank 和网络效应决定生态如何形成；用户大于 Ego 决定组织如何持续校准。

\noindent\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.18\textwidth}p{0.36\textwidth}X}
\toprule
概念 & 含义 & 本期中的作用 \\
\midrule
容器/环境 & 承载模型、用户、作品和反馈的产品场 & 替代“壳”的低估说法。 \\
Vibe Coder & 用 AI coding 进行创作的新用户群 & 类似手机摄影师之于相机。 \\
AgentRank & Agent 调用和信任排序机制 & 解释未来任务分发和网络效应。 \\
OS Agent & 调度环境和垂直 Agent 的上层智能体 & 可能成为下一代入口。 \\
per token valuation & 每个 token 创造的用户价值 & 衡量智能消耗效率。 \\
用户大于 Ego & 用真实用户校准创始人和团队观点 & 防止自我膨胀和错误方向。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}

\subsection{后续观察问题}

\begin{enumerate}
\item YouWare 能否从 HTML-to-website 的创作入口，扩展成持续创作和分发环境？
\item Vibe Coder 是短期新鲜感，还是会像手机摄影师一样形成稳定新人群？
\item AgentRank 是否会真的出现，还是被现有搜索、应用商店和模型入口吸收？
\item OS Agent 会由模型公司、操作系统公司、浏览器公司还是应用创业公司拿到？
\item Agent 身份、权限、信任和审计是否会成为新的基础设施赛道？
\item YouWare 如何在模型持续变强的情况下，把环境和经验变成可防守壁垒？
\end{enumerate}

\subsection{与 Manus、Lovart 的对照}

前面列出后续观察问题，本节把 EP101 放进 2025 上半年 Agent 应用三部曲，目的是避免把所有 Agent 创业都看成同一种形态。Manus 更像通用 Agent 叙事，强调世界不是线性外推、要做博弈中的变量；Lovart 是垂直设计 Agent，强调专业工作流、创作和设计师场景；YouWare 则把焦点放在 coding 创作的新容器和 OS Agent 的可能性。三者共同说明：Agent 应用不是同一种产品，它们在入口、环境、用户、分发和壁垒上都不同。

\noindent\begin{tabularx}{\textwidth}{p{0.17\textwidth}p{0.30\textwidth}X}
\toprule
案例 & 核心位置 & 与 YouWare 的关系 \\
\midrule
Manus & 通用 Agent，强调任务执行和变量位置 & YouWare 不直接复制通用 Agent，而是寻找创作环境。 \\
Lovart & 设计垂直 Agent，强调专业工作流 & YouWare 同样垂直，但切口是 coding 创作和发布。 \\
YouWare & 创作容器和潜在 OS Agent & 重点在新人群、作品载体、AgentRank 和网络效应。 \\
\bottomrule
\end{tabularx}

\begin{importantbox}{三部曲的共同结论}
2025 年 Agent 应用的核心，不是“谁先包装一个聊天框”，而是谁能找到新的任务环境、新的人群和新的分发机制。Manus、Lovart、YouWare 各自押的是不同层级：通用任务、专业设计、coding 创作容器。
\end{importantbox}

\subsection{拓展阅读}

\begin{itemize}
\item 对 Agent 技术报告和上下文工程感兴趣，可对照 EP110 Kimi K2 / ChatGPT Agent / Qwen3-Coder 技术报告笔记。
\item 对 Agentic LLM 和模型公司边界感兴趣，可对照 EP113 杨植麟 Kimi K2 访谈。
\item 对 Agent 研究哲学、interface 和 reward 感兴趣，可对照 EP115 姚顺雨访谈。
\item 对 AI 应用创业窗口感兴趣，可对照 Lovart / 陈冕和 Manus / 肖弘访谈。
\end{itemize}

\end{document}
