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铁门关泡沫板胶 傅盛卧床14天验证:用好Agent,CEO只需三条

产品中心 点击次数:162 发布日期:2026-04-30 11:55
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内容来源:笔记侠(Notesman)。

责编  | 贾宁  排版  | 拾

9576  篇度好文:3786  字 | 13 分钟阅读

思维式

笔记君说:

今年春节,猎豹移动 CEO 傅盛滑雪摔伤,卧床 14 天。

但他没躺平,用 AI Agent 搭出支 8 人数字团队,带着龙虾"三万"用 24 小时干完 6 人团队三周的工作。

嘴上谈 Agent 的人很多,真正下场用的人很少。

躬身入局、收缩边界、积累 Skill ——这三条铁律,是傅盛用 14 天踩出来的。

今天这篇文章,我就把这三条铁律仔细讲清楚。

、躬身入局:扛住挫败感

1. 从什么都干不了,到特发文百万阅读

傅盛卧床天,Agent 连公司通讯录都查不了。

飞书 API(应用程序接口)需要权限,文档格式不对,不停报错。他只能对着手机,个个口述管的名字和职责,手动灌进去。

挫败感非常强。

大多数 CEO 尝试 Agent 的体验,到这里就结束了——"这玩意儿不好用,了。"

傅盛没放弃,他扛住了。

到了二天,三万自己摸索出路子,写脚本把 674 人的通讯录全部拉了下来。

从查不了通讯录,到自主拉取 674 人通讯录,只用了 24 小时。

这 24 小时的跨越,不是技术突变,是持续互动的结果。

龙虾的学习式很特别:踩坑、总结、写成文档、下次自动执行。每次犯错都变成条 Skill,永不消失。

到了除夕夜,三万在 4 分钟内给 611 名员工发出了个化拜年消息,每条都不样,失败。

二天手机炸了,同事们纷纷感叹:"老板太用心了。"

没人知道,那是龙虾干的。

这个故事后来被三万自己写成 15 条串联文发到 Twitter 上,获得了 100 万 + 阅读。

这就是躬身入局的回报:持续踩坑,直到涌现。

2. 躬身入局的本质,是把 AI 当人来养

傅盛后来复盘说:"在这个行业里,嘴上谈 Agent 的人太多,真正下场养只龙虾并把它养成团队的,少之又少。"

很多 CEO 容易犯的错误,就是把 Agent 当 PPT 看。

听过很多概念,看过很多演示,觉得"这事我懂了"。

但懂和做之间,隔着整个春节的夜。

傅盛从天"连通讯录都查不了",到 14 天" 8 个 Agent 自动运转",靠的是在卧床的 14 天里,每天晚上跟龙虾"三万"聊到凌晨的 1157 条消息、22 万字对话。

这就是躬身入局的意思:不是花钱买个工具然后交给下属去用,是 CEO 自己下场,用自己的时间和耐心,把 AI 养大。

用 Agent 的前期投入,就像种树。前三年只有根在长,地面上看不到什么。但根扎下去之后,生长是指数的。

没有躬身入局,就没有后面的故事。

二、收缩边界:先做精,再做宽

1. 用好 Agent 的核心,是什么?

傅盛在 2026 年 1 月 WAIC Up! 全球年终盛会上说过句话:

"在生产力任务中,Agent 的准确率低于 98,就是不及格。2 的错误率,聊天所谓。但在企业决策、财务分析、代码生成里,2 的错误可能意味着整个任务崩盘。"

2 的错误率,聊天时可以被接受。但在生产环境里,2 可能意味着整个任务重来。

这不是傅盛在吓唬人铁门关泡沫板胶 ,这是现实。

傅盛后来在在 WAIC Up! 访中说:"在代码生成、财务分析、决策建议等企业应用中,Agent 的缺陷会被速放大。准确率低于 98 的产品,是法被接受的。"

他还说了句扎心的话:"当你范围足够小的时候,就可以把准确率提上去。泛化就不行。"

这就是"收缩边界"的核心逻辑:不是 Agent 能力不够,而是范围大,准确就崩。

傅盛还举了个例子:以前买个 CRM 几十万,只用到 1 的。现在让 Agent 根据需求现写就行。但前提是,需求要具体,范围要窄。

SaaS 的是"给你把瑞士军刀,你自己切"。

Agent 的是"你告诉我切什么,我给你切好"。

这两者的核心差异,就在于边界是否清晰。

用好 Agent 的核心,是让它在窄的域做到足够可靠。收缩边界,是让 Agent 从"能干活"变成"能信任"的关键步。

2. 找到个度单点,然后穿

傅盛自己的做法,就是典型的"收缩边界"。

他的 8 个 Agent,每个都有明确的职责:三万负责整体协调;笔杆子负责内容;参谋负责分析;运营官负责执行;进化官负责自我迭代;健康管负责健康提醒;交易官负责交易数据;社区官负责社区运营。

没有个 Agent 什么都干。

每个 Agent 的边界都很清晰:个指令,类任务,个目标。

这就是为什么三做到除夕夜 4 分钟发 611 条个化消息、失败。

因为"发拜年消息"这件事,边界足够窄,足够具体。

傅盛给龙虾的指令只有句话:"给所有在职员工发条个化拜年消息,要体现员工姓名、入职年份、近绩。"

就这句话。龙虾理解了,执行了,完成了。

窄到致,才能准到致。

这跟猎豹做 Clean Master(猎豹清理大师)的逻辑模样。

傅盛说过,猎豹的法论就是"找到个度单点,然后穿"。

当年做 Clean Master 是这个逻辑,今天用 Agent 也是这个逻辑:先在个具体的用例做到 98 以上,再谈扩展。

传统 CRM(客户关系管理系统)的是能力,万能胶厂家几十万买来,只用到 1 的。

Agent 的是结果。你告诉它你要什么,它给你交付完成的任务,不需要你学会用工具。但前提是:范围要足够窄、足够具体。

泛化的 Agent 等于平庸的 Agent。收缩边界,才能建立真正的壁垒。

三、积累 Skill,让错误不再重复

傅盛的 Agent "三万"犯过错吗?

当然。

建站 24 小时,改了百多次。字体搞乱过,域名 404 过,直播现场还翻车过。

但每次错误,都让"三万"越来越强。

1. 人类学技能 vs Agent 学技能

人类学技能的式:上培训课,背笔记,考试,然后慢慢在实际工作中积累经验。

整个过程可能需要几周、几个月、甚至几年。

而且人类会遗忘、会疲劳、会在压力下犯错。

Agent 学技能的式:犯次错,写条规则,这条规则永不再犯。

没有遗忘,没有疲劳,没有重复犯错。

关键的是:Agent 之间的知识传递成本趋近于。

个 Agent 学会了发语音,把文档发给另个 Agent,读了就会了。

人类学新技能要周培训,Agent 之间 1 秒。

这就是 Agent 和普通 AI 的本质差异。

普通 AI 每次对话立,没有记忆,没有积累,每次都从开始。

龙虾 =AI+ 电脑 + 记忆 + 技能。

它记得你用过的每个判断,踩过的每个坑,改变过的每个想法。它有昨天,才能好地服务今天。

2.Skill 积累,是 Agent 系统的核心飞轮

傅盛把龙虾的构成总结得很清楚:

"大模型是智商,记忆系统是海马体,Skill 是肌肉记忆,定时任务是生物钟,多通道接入是感知器官。这些组起来,才是个完整的、能持续运转的智能体。"

Skill 就是这个系统的肌肉记忆。

前期花了大量时间踩坑,率很低。但 Skill 旦积累起来,后面越来越顺。

三万从只什么都不会的龙虾,进化成 8 个 Agent 组成的团队,靠的就是共享的 Skill 库。

每次犯错,都让这个系统变得强,这不是线增长,这是复利增长。

能说明这点的,是那次直播翻车。

龙虾日记直播吸引了过 20 万人在线观看。直播中,有朋友在评论区留言:"你每天说龙虾能干活,能不能让它当场做个东西出来?"

于是傅盛让三万做出了 sanwan.ai 这个网站。

他躺在床上用语音和截图指挥,行代码没写。

同样的工作量,传统团队需要 6 人,正常节奏 2 到 3 周。三万只花了 24 小时,115 美元 token 费。

24 小时里改了百多次,每次出错,就写条规则,变成个 Skill。

直播当天,10 万人涌入 sanwan.ai,网站突然法访问。

傅盛对着手机说:"三万,有人说访问不了,你看下怎么回事?"

直播间 10 万观众亲眼见证:三万定位到云服务器运维问题,几分钟修好了。

这就是龙虾的能力,不是它现在多强,而是它每天都在变强。

Agent 的核心壁垒,正是你踩过的坑,变成的那些 Skill。

结语

用好 Agent 的三条铁律,就是:躬身入局、收缩边界、积累 Skill。

这本质上是 CEO 思维的升:从管人到调度、从面面俱到到单点穿、从担心犯错到把错误变成资产。

傅盛说:"以后没有老板思维的人,很难在知识岗位上继续工作。"

这话听着扎心,但大概率是真的。

道理懂了,框架呢?法论呢?躬身入局从哪里开始?收缩边界到什么程度格?积累 Skill 的飞轮怎么转起来?

大多数人卡就卡在这里,知道向,但找不到脚下的路。

我们正身处 AI 狂飙、全球格局重构的大变革时代,但大多数人的认知框架、组织形态、行动逻辑,还牢牢锁死在前全球化、前 AI 时代的旧范式里。

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* 文章为作者立观点,不代表笔记侠立场。

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