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你还在把 AI 当工具,他已经想用 500 个 Agent 重做公司

你还在把 AI 当工具,他已经想用 500 个 Agent 重做公司

非凡大赏·嘉宾访谈

他不想再卖软件了:他想做的,是一家公司里的 500 个 AI 员工

Buda.im 创始人 Kelly:AI 会不会把“公司”这件事本身重写一遍?

最近这段时间,我越来越强烈地感觉到一件事:

很多人嘴上在聊 AI,脑子里想的其实还是软件。很多人嘴上在讲 Agent,用法上其实还是工具。

也就是说,表面上整个行业已经进入了新阶段,但大多数人的理解方式,还停留在上一代。

这也是为什么我最近特别想和一些“已经开始用新方式思考公司”的创业者多聊一聊。因为你会发现,有些人已经不满足于“让 AI 帮我写点东西、查点资料、跑点流程”了。

他们真正想做的,是另外一件更激进的事:如果一家公司里的大部分员工,不再是人,会发生什么?

这次杭州活动前,我和 Kelly 聊了一次。他是 Buda.im 和兔兔养虾的创始人,也是 Vika / APITable 的创始人,之前还做过喜茶的创始 CTO。

但说实话,这些 title 虽然都很硬,我真正记住的不是这个。我记住的是他身上的那种创业者味道:不是“我想把一个功能做得更强”,也不是“我想切一个热点市场”,而是他真的在试图回答一个更底层的问题:未来的公司,到底应该怎么被组织起来。

这也是我觉得他值得在峰会上听一听的原因。因为他聊的已经不只是出海,不只是 Agent,也不只是 AI 工具,而是在碰一个更大的命题:AI 会不会把“公司”这件事本身重写一遍?

从 Vika 到 Buda,不是转型,是他开始怀疑“软件时代”本身了

Kelly 跟我聊他从 Vika 到 Buda 的变化时,我最大的感受是:这不是一个“找新方向”的故事,而是一个“底层认知变了”的故事。

Vika 解决的是一个很典型的软件问题:怎么帮助人类团队更高效地协作。这件事本身没问题,而且也已经做得很不错了。服务过上百万用户,开源项目也有很高的关注度,拿过不错的融资,站在创业公司的标准里,这是很体面的路径。

但 AI 出来以后,他开始想另一件事:如果团队里真正干活的,不再主要是人,而是 AI,会怎么样?

这句话看起来很像个概念。但他不是停在概念上。他春节前后开始深度使用 OpenClaw,也是在那个过程中,他第一次非常具体地感受到一件事:一个 AI Agent,和一群 AI Agent,完全不是一回事。

单个 AI,你可以把它理解成工具。你让它写、让它查、让它做一个任务,这都还是工具思维。但当你开始按照公司组织架构去部署一群 AI Agent,让它们分工、协作、互相衔接,甚至形成某种“团队行为”的时候,事情就变了。它不再只是一个帮手。它更像一个组织雏形。

我觉得很多人还没有真正意识到这一点。今天大量人在说自己在用 AI,事实上他们只是多了几个聪明工具。但真正的变化也许不在这里。真正的变化是:当多个 Agent 被组织起来以后,AI 开始不再像工具,而开始像组织。

这也是 Buda.im 诞生的起点。它不是一个简单的套壳产品,也不是一个“把多个模型接起来”的中间层。Kelly 想做的,是一个让 AI 员工可以长期存在、可以不断派生、可以协同、可以进化的系统。

他说 Buda 更像一栋写字楼。这比喻我挺喜欢。因为他不是在卖某个单点能力。他是在试着盖一栋楼,楼里面住的,不是人,而是一群 AI 员工。

他说“软件正在死亡”

这句话听起来夸张,但我觉得他说对了一半以上。我们这几年已经太习惯用“提效”来理解 AI 了。提效当然重要,但“提效”也是一个很容易把事情说小了的词。

因为如果 AI 只是提效,那它本质上还是给原来的软件体系打补丁。流程还在,表单还在,菜单还在,后台还在,系统切换还在,只不过快一点。但 Kelly 的判断更狠。他说,软件正在死亡。

刚听到这句话的时候,很多人可能会本能地觉得太绝对。但你往下想,会发现这件事其实很可怕,也很合理。因为我们大多数人其实并不喜欢软件。没有人真心热爱报销系统、CRM、工单流、后台配置、权限菜单。大家用软件,只是因为要完成工作。说白了,我们不是喜欢操作软件,我们只是被迫学会了操作软件。

所以如果 AI 已经开始理解语言,那么未来更自然的工作方式,本来就不应该是:我去研究这个软件怎么点、那个系统怎么填、这个功能在哪个层级里。而应该是:我说出需求,AI 帮我把事情做掉。

这是一个非常大的迁移。过去的软件时代,最核心的是“人适应系统”。而 AI 时代更可能发生的,是“系统开始适应人”。

这背后真正改变的,不只是交互方式。而是整个软件产业默认成立的前提。如果语言本身就能成为入口,如果任务本身可以直接被理解,如果工作流可以被动态编排,那很多过去靠界面、模块、流程、培训堆出来的软件壁垒,确实会被削掉一大块。所以我能理解 Kelly 为什么会从“做协作软件”走向“做 AI 组织系统”。因为当你真的相信语言会成为新的操作系统,你就很难再满足于只做一个更好用的软件。你会开始想做的,是新的基础设施。

今天最大的分水岭,可能不是谁会用 AI,而是谁已经开始“管 AI”

我跟很多创业者、投资人、做产品的人聊下来,会发现一个很明显的差异:有的人在“使用 AI”。有的人已经在“管理 AI”。这两者听起来只差一个词,但背后几乎是两个时代。

前者还是用户逻辑:我问一个问题。我生成一段文字。我让它帮我做个表。我让它写个邮件。后者已经开始进入组织逻辑:我给目标。我拆任务。我让不同 Agent 分工。我检查结果。我做判断。我调整机制。

Kelly 现在显然已经在第二种状态里了。这也是为什么 Buda 的目标用户很明确:不是所有人,而是那些特别想把自己放大成一支队伍的人。超级个体也好,中小企业创始人也好,本质上都在追求同一件事:用更少的人类,组织更大的生产力。

这个方向里有一个很有意思的商业逻辑。Kelly 说他们未来收费会是“按人类收钱”。我觉得这个判断特别妙。因为在 AI 时代,AI 员工和算力理论上都可以不断复制。真正稀缺的,可能反而是那个发号息令、做最终判断、承担责任的人。

以前公司的成本大头是“招更多人”。未来公司的核心资源,可能变成“更少但更强的人类管理者”。这不是简单的降本增效。这更像是公司资源结构的一次重构。

为什么很多企业出海,不是输在产品,而是输在“根本找不到人”

Kelly 这次会参加的圆桌,主题是区域攻坚:日本、欧美、中东市场的差异化策略。但我觉得他最值得听的,不一定是某个市场的战术细节,而是他对“区域化落地”本质的理解。他说了一句特别实在的话:很多商业问题,本质上都是,你能不能找到正确的人。

这句话看起来有点土,不像一句漂亮的方法论。但恰恰因为它不漂亮,所以它很真。很多人讲出海,喜欢从高处讲:战略、区域、节奏、品牌、本地化、渠道、合规。这些都没错。但很多企业真正死掉,不是死在 PPT 上,而是死在非常具体的现实里:找不到人。接不上关系。问题来了没人处理。客服慢。合作方不靠谱。本地推进没有抓手。

Kelly 举了个例子,有投资人因为中国移动香港流量出了问题,想换套餐,结果电话找不到人,WhatsApp 客服要排队,排到了又没时间,最后只能自己坐车去门店。你看,这根本不是什么宏大的商业命题。但商业世界很多时候就是这样被卡住的。香港都这样。日本、中东、欧洲只会更复杂。

所以很多所谓的“出海服务”,最后为什么让客户没有感觉?因为它给的是建议,不是抓手。给的是方案,不是推进。给的是理解框架,不是解决问题的人和路径。而 Kelly 现在想做的,其实就是把“找人、协作、执行、本地化推进”这套事情,逐渐交给一支数字员工团队去承担。别人卖的是工具。他们想交付的是一个在当地语言和文化语境里能持续工作的团队雏形。

AI 确实能替代很多环节,但它也会制造一个新岗位:AI 管理员

聊到 AI 到底替代了什么的时候,Kelly 的回答很直。他觉得最先被明显替代掉的,就是三类工作:内容、研究、执行。市场调研、本地化内容生成、客服、运营执行,这些都已经可以被大幅加速。很多过去需要一个小团队轮流顶住的事情,现在几个 Agent 加上一个会管理的人,就能先跑起来。

但这里面有个特别容易被忽略的地方:AI 替代工作,不等于工作消失了。很多时候,工作只是被重新分配了。原来你自己做。现在你要去定义目标、拆任务、检查质量、修正方向、管理一群 AI。于是一个新岗位就出来了:AI 管理员。

我觉得这类角色未来会越来越多。很多人今天还觉得自己在学工具,未来可能会发现,自己其实是在学怎么当一个“数字团队主管”。这也是我最近越来越强烈的感受:AI 最终改变的,也许不是某一个岗位。而是整个组织里的分工方式。你不再是执行者本身。你开始越来越像一个调度者、校验者、决策者。这个变化,对个人和公司都会非常大。

真正难的,不是翻译语言,而是理解文化

Kelly 还提到一个我非常认同的观点。很多企业做出海时,天然会以为“本地化”主要是语言问题。把官网翻译一下,把文案改一下,把广告素材换个版本,好像事情就差不多了。但真正做过海外市场的人都知道,语言只是最浅的一层。真正难的是文化。是信任建立的方式。是关系网络怎么运转。是用户真正介意什么。是某个国家、某个区域的人,到底怎么做决定。

日本很看重长期信任。中东很多机会来自熟人网络。欧美对于隐私和合规的要求又完全不同。这些东西,不是 AI 自动生成几段“本地化内容”就能解决的。所以 Kelly 的一个判断,我觉得非常值得记住:AI 负责效率,人类负责判断。

这句话的价值在于,它既没有神化 AI,也没有低估 AI。AI 可以先给你一个 80 分版本。这已经足够厉害了。但最后那 20 分,往往决定生死。而那 20 分,今天仍然高度依赖人类对市场的长期理解。

资源有限时,最怕的不是慢,而是你什么都想要

很多企业一出海,直觉上就想同时打日本、欧美、中东。觉得既然都要全球化,不如一起上。听起来很猛。实际往往很惨。因为地图上看是三个市场,现实里看是三套完全不同的逻辑。如果资源有限,最理性的做法通常不是“三线推进”,而是先赢一个。

Kelly 提了一个很简单的优先级框架,我觉得挺实用:第一,市场需求强度。第二,进入难度。第三,资源匹配度。你的产品在那个市场是不是真的有需求?你进入那个市场会不会遇到太高的文化、政策、竞争门槛?你现有团队有没有语言、资源、经验上的匹配?把这三个维度放一起,优先级通常就会清楚很多。很多企业不是输在看不见机会。而是输在太贪,什么都想试,最后什么都没扎进去。

通用大模型会不会把这种产品也干掉?

这是我最想替他问的问题之一。因为这个问题太现实了。既然 ChatGPT、Claude 这些模型已经这么强,客户为什么不直接自己搭?为什么还需要一个像 Buda 这样的系统?

Kelly 的回答非常坦率。他说,如果自己今天还是甲方,很多传统软件他也不会买。因为 AI 让“自己做”这件事的门槛已经降得很低了。成本低、适配快,还能把成果留在内部。这对很多传统软件公司来说,冲击确实是毁灭性的。

但他也强调了一点:单个模型很聪明,不等于多个 Agent 能组成组织。一个人拿着通用大模型,能做很多事。但怎么让多个 Agent 分工协作、互相校验、共享长期记忆、跑完闭环,这不是自然就能长出来的能力。这更像企业级的数字基础设施问题。解决的不是“有没有一个聪明脑子”,而是“怎么让一群聪明脑子形成协作”。我觉得这恰恰是未来一段时间很值得关注的分野。单体智能还会继续往上卷。但真正能撑起商业价值的,也许会越来越转向组织智能。

我为什么会觉得这场对谈值得听

因为 Kelly 下注的,不只是一个产品。他下注的是一种新的公司形态。他最后给了一个判断,到 2026 年底,“按员工人数算公司规模”的时代,会被快速冲击。未来那些最有效率的出海尖刀连,可能只有 5 个人类,加上 500 个 AI 特种兵。这个说法当然很猛。也未必会完全按这个节奏发生。

但我觉得它真正有价值的地方,不在于数字。而在于它逼你重新思考一些我们过去默认成立的东西:什么叫团队?什么叫规模?什么叫组织能力?什么叫出海基础设施?过去我们觉得,一家公司要做大,就得不断招人、搭部门、堆系统、拉流程。但今天,另一种可能性正在冒出来:少量核心人类,大量可复制、可调度、可协作的 AI 员工,再加上一套真正能把这些 Agent 组织起来的系统。

如果这条路成立,那 AI 对商业世界最深的影响,可能根本不是“提效”两个字能概括的。它是在改写公司。也在改写全球化。这也是为什么我会觉得,这次峰会里 Kelly 这场 Panel,不只是适合关心日本、欧美、中东差异化策略的人听。它其实更适合那些正在思考:未来我到底该怎么搭团队、怎么做组织、怎么用 AI 放大自己的人。因为有时候,一个人的价值,不在于他给了你多少答案。而在于他先帮你把问题升级了。而 Kelly 现在做的,就是这件事。

访谈精选 Q&A

Q1:你现在到底怎么定义 Buda.im?

A:Kelly 的说法很直接:它不是一个单点 AI 工具,而是一个多 AI Agents 协作平台。不是给你一把工具,而是给你一支可以协同工作的数字员工团队。

Q2:从 Vika 到 Buda,本质上变了什么?

A:过去解决的是“人类团队怎么协作”。现在想解决的是“如果公司的员工变成 AI,组织怎么运转”。所以这不是普通意义上的转型,而是底层问题变了。

Q3:为什么他说“软件正在死亡”?

A:因为大多数人其实不喜欢软件,只是被迫用软件完成工作。当 AI 开始理解语言后,人类未来更自然的工作方式,可能不是学习软件,而是直接表达需求,让 AI 完成任务。语言,可能会成为新的操作系统。

Q4:AI 在出海里已经替代了哪些环节?

A:目前最明显的是内容、研究、执行。比如市场调研、本地化内容生成、客服、运营执行,这些都已经能被大幅提速。

Q5:那 AI 现在最难替代什么?

A:最难替代的是文化理解和商业判断。语言可以翻,内容可以生成,但每个市场背后的信任机制、关系结构、合规逻辑,仍然需要人来判断。

Q6:为什么很多企业出海失败,不是因为产品差?

A:因为很多企业只是“进入了市场”,没有“融入市场”。签代理、开发布会、翻译官网都不难,难的是长期建立信任、持续获得反馈、真正理解本地用户。

Q7:如果资源有限,应该多区域同时推进吗?

A:Kelly 的建议是:先赢一个市场。判断优先级时,可以看三件事:市场需求强度、进入难度、资源匹配度。不要一上来什么都想要。

Q8:通用大模型会不会直接替代这类产品?

A:会强烈冲击很多传统软件,但不一定自然解决“组织协作”问题。单个模型很聪明,不代表多个 Agent 能自然组成团队。而 Buda 想解决的是,协作、记忆、分工、校验、闭环这些更像基础设施的问题。

Q9:Buda 最适合哪类用户?

A:最适合两类人:一类是想把自己放大成一支队伍的超级个体;另一类是希望用更少人类、组织更大生产力的中小企业创始人。

Q10:Kelly 最看重的 2026 年突破点是什么?

A:不是某一个功能,也不是某一个区域。而是更多人能不能真正接受一件事:AI 不只是工具,AI 可以成为公司的一部分。

Q11:他最看好的增量机会是什么?

A:数字原生的微型跨国企业。也就是少量核心人类团队,借助 AI 杠杆,在全球范围内做生意。

Q12:如果现场有人想合作,最适合怎么开始?

A:不是先谈一个特别大的项目。而是拿一个真实目标市场里的具体痛点,先跑一个一周内能验证的最小试点,看 AI 员工能不能先替代掉部分工作流。

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