夜雨聆风来源
原视频标题：Airtable CEO: This Is What the Top 1% Do With AI | Howie Liu
分享者：Howie Liu（Airtable 创始人兼 CEO、Hyper Agent 创始人）
原视频链接：
https://youtu.be/bzfklNb1wjc 推荐理由：在 AI 时代，大多数人把大模型当成高级搜索引擎，而全球前 1% 的顶尖创业者早已进化为“Agent 舰队的超级舰长”。Airtable 创始人 Howie Liu 结合其全新 Agent 平台的开发经验与个体实践，彻底拆解了从“人机对话”到“多 Agent 协同”的范式转变，并给出了普通创业者和产品经理向 AI 时代“超级个体”跃迁的底层方法论。
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关键结论 Key Takeaways
基础大模型能力爆发让 Agent 真正具备类人智能
顶尖开发者已从使用单体工具转向多 Agent 并行
智能化闭环的核心在于让 Agent 学会人类的独特品味
商业竞争核心已从比拼执行活动转变为比拼最终交付
Agent 爆发不会消灭工作而是催生全新增量岗位
零成本的虚拟员工让每个人都能拥有超级助理团队
AI 时代的管理精髓在于如何高效规模化应用好品味
寻找并定义问题在当前技术环境下占成功要素的八成
像早期互联网网民一样保持极客和折腾心态才能胜出
走出聊天框，Agent 时代的智能大爆发
“过去一年人们太早地去炒作 Agent 的概念，那时候我们还停留在聊天机器人的成熟期。而现在，随着底层大模型能力的 step-function 式跨越，Agent 终于达到了真正具备类人智能和完全自主性的节点。” —— Howie Liu
AI 行业在过去几年经历了一场心智范式的演进。在 ChatGPT 刚爆发的阶段，整个行业都沉浸在“聊天机器人”的狂热中。在那个时期，用户是绝对的流程发起者，你必须不厌其烦地输入提示词、纠正路线，然后小心翼翼地检查输出结果，甚至根本不敢放手让大模型直接帮你去海外社交媒体上发一条帖子。那时候的 AI 更像是一个高级的文本起草工具，而不是能够独当一面的员工。
随后的市场对 Agent（智能体）的概念进行了一轮过早的捧杀。比如各大企服巨头宣称每个 CEO 未来都将管理数千个 Agent 员工，愿景极其正确，但在当时的技术底座下显然走得太急。
真正的拐点发生在近期底层大模型的爆发。随着新一代闭源与开源模型的迭代，大模型的推理与执行能力发生了解冻。AI 不再只是在对话框里一问一答，而是真正具备了在无人干涉的情况下自主执行数小时人类同等复杂工作的潜能。我们已经从“聊天时代”正式跨入了解放双手的“自主 Agent 时代”。
告别 Cursor，顶尖开发者正在指挥“AI 舰队”
“最好的软件工程师早已不再局限于使用 Cursor 这样的单体工具，他们正在并行运行多个不同的 Agent。当你入睡时，它们在后台满载运转，醒来时工作已经交付。” —— Howie Liu
这种技术代差在软件开发领域体现得最为淋漓尽致。回看辅助开发工具的进化史，最早出现的 GitHub Copilot 本质上是一个开发者的“聊天框”或高级自动补全插件，它无法帮你构建复杂的程序，只能像输入法一样贴心地帮你补齐几行代码。这只是个便利性的工具。
随后 Cursor 引入了更具自主性的智能体功能。你可以对它下达指令去编写一个完整的脚本或函数。它展现出了远超老一代工具的自主性。
但现在，前 1% 的顶尖开发者正在将这一范式推向极致。他们不仅仅在编写代码时使用 AI，而是通过更先进的平台在后台同时挂载、调度多个 Agent。这种工作模式就像是在管理一支训练有素的工程团队。在睡觉前，开发者会给这些 Agent 分配具有实质性工作量的大任务。在人类进入深度睡眠的数小时里，Agent 舰队在后台疯狂吞噬带宽和计算周期，不知疲倦地解决 Bug、重构模块。当你第二天清晨端着咖啡醒来，所有的复杂开发工作已经完美收官。
打通闭环，把你的个人品味注入大模型
“大多数人把大模型当搜索引擎用，输入一个问题，得不到完美答案就失望地关闭标签。而真正的高手会花费一个下午去配置，把自己的思维方式、工作流和反馈逻辑彻底喂给 AI。” —— Howie Liu
为什么同样的 AI 工具，在不同人手里产生的生产力天差地别？Howie Liu 揭示了一个残酷的真相：绝大多数用户依然在用二十年前使用谷歌的方式去对待 AI。他们指望通过一两次干瘪的提问就获得惊世骇俗的洞察，一旦大模型给出了不痛不痒的官话，他们就会丧失耐心，断定这不过是又一场科技泡沫。
而真正的 AI 顶尖玩家，他们最核心的动作是“配置”与“训练品味”。
打通智能化闭环的关键，在于让 Agent 真正理解你作为管理者的评判标准。以内容团队为例，很多创始人都是团队中最核心的瓶颈，因为所有的文案、视频画面、设计审美都必须经过创始人的肉眼审核才能宣发。
通过将日常团队沟通日志、过往优质案例、详尽的思维白皮书进行深度格式化并投喂给 Agent，你可以极其精准地复刻一个“数字孪生体”。当这个 Agent 深刻掌握了你的审美偏好和反馈逻辑后，它就能在 Telegram 或者 Slack 的团队群聊中，代替你作为首席执行官去给员工提交的工作成果实时点拨和批改。
真正的全栈案例：Agent 如何帮我操盘一场全美线下广告节
“我们做了一场横跨纽约、洛杉矶和旧金山的线下路牌广告。从挑选大牌位置、调用街景、到生成高保真最终效果图，全部由 Agent 串联各种工具链独立完成。” —— Howie Liu
为了说明自主 Agent 的实战上限，Howie Liu 分享了他们团队在推广新产品时的一个真实全栈营销案例。
很多科技创业公司在做线下广告时，往往需要雇佣庞大的媒介代理公司和设计工作室，反复沟通方案。但 Howie Liu 选择将这个任务彻底交给了 Agent。
首先，他们从供应商那里获取了一份极为冗长且杂乱的待售路牌广告位清单，里面包含纽约、洛杉矶和旧金山等地的上百个具体街区坐标。Agent 拿到这份资产列表后，开始自主串联不同的底层工具：它自主调用了 Google Street View（谷歌街景）和谷歌地图的 API，自动把每一个路牌在现实世界中的实际空间位置、周边人流量分布、以及行人的肉眼视觉盲区全部解析了出来。
更具戏剧性的是，Agent 并没有止步于数据分析。由于它具备极其强大的多工具链编排能力，它顺畅地把这些现实街景图像精准抽离出来，跨平台输入给当时最顶尖的图像大模型。
通过读取公司的产品文档和品牌调性，Agent 自动将品牌物料完美、无缝地平铺、渲染到了那些真实的纽约街景照片中。在短短几小时内，呈现在 Howie Liu 面前的已经是一份极高保真度、可以直接拿去开会决策的 Sunset Boulevard（落日大道）路牌实景渲染效果图。这种跨物理空间与数字生成的多步协同，过去需要一个专业团队折腾几周。
奢侈雇佣：零成本拥有你的 24 小时“超级总参谋部”
“你可以把 Agent 理解为一种‘奢侈雇佣’。在过去，你绝对不会为了优化信用卡积分或者监控二手车市场去雇佣一个全职的私人管家，但现在 AI 让这种奢侈体验变得彻底免费。” —— Howie Liu
很多人在谈论 AI 替代人类工作时的基调往往充满焦虑。但 Howie Liu 提出了一个完全相反的增量市场思维：Agent 最具想象力的应用场景，并非是在现有的存量人力资源盘子里去冷酷地替换某一个员工，而是去解锁那些过去因为经济成本太高而根本无法成立的“全新岗位”。
他管这个现象叫做“奢华岗位的平民化”。
比如在私人生活中，Howie Liu 最近想在洛杉矶买一辆特定配置的二手敞篷跑车。在过去，除非你是顶级富豪，否则你绝不可能专门花钱雇一个人每天每夜死守在各大二手车交易网站、拍卖论坛上帮你死盯着库存。
但他直接上线了一个专属的“二手车猎头 Agent”。这个 Agent 的唯一使命就是 24 小时不知疲倦地监控全美二手车挂牌网站，用他限定的预算和配置进行全网数据挖掘、交叉比对价格，并给出购买建议。
同样的逻辑可以平移到“海外出差商旅积分优化师”、“全网垂直赛道竞品实时监控员”或者“个人邮件 24 小时秒级响应秘书”。当雇佣一个全职高阶劳动力的边际成本无限逼近于零时，你会发现你的公司和你的私人生活里，突然多了几十个过去做梦都不敢想的“超级总参谋”。
认知倒置：写代码正在消亡，定义问题才是暴利
“过去软件工程的核心活动是逐行编写代码，未来这套动作将彻底过时。当技术执行不再是门槛，前 80% 的竞争将完全取决于你定义问题的深刻程度。” —— Howie Liu
过去几十年，硅谷乃至全球科技创业的最高门槛之一，就是找到足够优秀的工程师把脑海中的想法变成实际的代码。在那个时代，即使你找到了一个极佳的商业痛点（比如针对垂直品牌的供应链管理工具），你依然需要耗费巨资去招募研发团队、配置服务器、应对漫长的开发周期。
但在多 Agent 协同体系成熟的今天，技能的护城河发生了彻底的乾坤大挪移。
Howie Liu 指出，过去那种“在键盘上逐行敲下业务逻辑”的硬技能正在加速贬值。同理，在内容创作领域，那种“憋在房间里翻看素材、逐字撰写视频脚本”的纯体力活动也在走向消亡。
商业的竞争逻辑已经完全从“活动”倒置成了“结果”。
在 Agent 时代，你不需要再去关注大模型具体是用哪一个前端框架帮你把网页搭起来的，你唯一的职责是跳升到更高的抽象层级，去充当一个高管。去准确、敏锐地发现市场上有什么尚未被满足的痛点，然后把这个“问题”解构成 Agent 能够听懂的任务矩阵。定义问题的质量，直接决定了商业产出的天花板。
管理层跃迁：从个人贡献者到“好品味的放大器”
“区分一个优秀的人类 CEO 和平庸 CEO 的核心，在于他能否高效地规模化应用他的判断力。在 Agent 时代，这个生存法则将被放大一万倍。” —— Howie Liu
当个人的身后站着一支由几十个 Agent 组成的虚拟军队时，你所处的环境将发生剧烈的变化。你不再需要亲自下场去冲锋陷阵、做具体的文案排版或基础调研。这意味着，你瞬间被从一个“个人贡献者”推到了“管理者”的王座上。
在这个全新的数字化组织架构下，最核心、最稀缺的资源变成了好品味与好决策。
管理一堆极其听话、执行力拉满但缺乏核心审美风向标的 Agent，就像管理一个庞大的人类公司。平庸的管理者会陷入无尽的微观管理泥潭，被 Agent 吐出来的海量垃圾信息淹没。
而前 1% 的超级个体，他们懂得如何把个人的 Good Judgment 像杠杆一样高效地加在每一条业务线上。通过给不同的 Agent 设定极其清晰的红线、战略方向和审美调性，他们让 AI 在不同的垂直实验里疯狂试错。由于试错成本几乎为零，你可以同时开展 10 个内容实验、20 个微型网站获客实验，只要其中有一个实验踩中了时代的红利，整个组织的规模化 leverage 就会呈现指数级爆发。
普通人入局 Agent 的三步跃迁法
“不要一上来就给自己背负沉重的投资回报率压力。像早期网民探索互联网一样，从低风险的个人趣事开始折腾，培养出对技术的肌肉记忆。” —— Howie Liu
对于很多渴望抓住这波 AI 浪潮、但每天面对层出不穷的新名词（如各类协同协作工具、计算机全自动化代理）感到极度焦虑的创业者和产品经理，Howie Liu 给出了三个极具实操性的冷启动建议。
第一步，果断选择那些提供极佳图形用户界面（GUI）且非技术友好的开箱即用 Agent 平台。不要把宝贵的精力浪费在配置复杂的 Linux 环境、调取晦涩的底层代码上。AI 时代的成熟工具应当像早期的Mac电脑一样，让人能够优雅、直觉地去操控，而不是像折腾系统黑框一样把普通人劝退。
第二步，展开“问题狩猎”。拿出一张白纸，花时间去盘点自己日常工作和个人生活中最让你感到烦躁、重复、但又不得不做的琐事。不要指望一上来就去重构公司的核心业务。从帮自己筛选小孩学校的冗长邮件、优化出差航线积分、或者自动抓取特定行业新闻等“低风险”的个人真实痛点开始切入。
第三步，找回“折腾的激情”。像九十年代第一批冲进网吧摸索万维网的早期网民一样，带着纯粹的好奇心去玩、去实验。在这种低压力的沉浸式消费和调教中，你才能真正建立起对 Agent 边界能力的肉感，从而在某一瞬间福至心灵，在公司业务中瞬间降维部署，完成向“超级个体”的蜕变。
结语
在 Agent 浓度越来越高的未来，一个人开火一家公司的“独角兽个人企业”不再是科幻小说里的呓语。技术执行的平权，让任何一个拥有敏锐问题洞察力和卓越品味的产品经理或创业者，都有机会在几周内拿到媲美过去百人团队的生产力杠杆。放下你对传统劳动形式的执念，去建立问题清单，去打磨管理判断力，这不仅是避免在 AI 时代被淘汰的解法，更是普通人进化为“超级个体”的唯一天梯。
《AI时代的领导力成长手册》
在AI深入组织与决策现场的今天，真正困难的已经不是“是否理解AI领导力”，而是如何在每天的判断、行动和讨论中，把它持续地用出来。
《AI时代的领导力成长手册》正是为此而生，不止是一本学习手册，而是一本可以反复使用的领导力笔记本。
《AI时代的领导力：理念与实操》
这是一本为AI时代量身打造的领导力发展指南。本书探索性地提出了一套完整的“领导力操作系统”，并创新性地推出了复旦大学EMBA项目多次获得学员高度评价的领导力教授的数字分身——“AI包老师”。
这本书根植于不确定背景下中国企业的实践，聚焦企业领导力的五大行为技能（决策、沟通、生态、创新、保障）及心智技能，探索AI时代领导力实现的新路径。在理念层面，以“定海神针”、“沟通神器”、“生态地图”、“创新格局” “高效机制”、“超我境界”等底层逻辑为指引；在操作层面，对每一个行为展开背后的关键思考步骤，配以丰富的“领导力工具箱”和EMBA学员的实践案例，提出可复制的整体解决方案，使理论与实践紧密结合。本书适合商学院EMBA、MBA学员，各级企业管理者、创业者，以及所有希望在AI时代提升领导力的职场人士。
《AI时代的领导力：理念与实操》
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