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一人公司 正“偷家”大厂丨年度观察

作者:贾昆 文章来源:亿邦动力

2026-03-02 16:32

作者:贾昆 文章来源:亿邦动力

2026-03-02 16:32

邦小白快读

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AI技术正深刻改变商业格局,一人公司兴起带来实操干货。

1. 博主使用OpenClaw创建AI团队,实现自动化工作流程:如通过“首席牛马官”AI管理十几个AI Agent,协作完成视频生产、评论回复、SEO审计等任务,提升效率。

2. 设计师案例展示实操方法:雇佣AI Agent生成宣传图、24小时客服、数据分析预测爆款元素,降低创业门槛,无需传统团队即可运营创意工厂。

3. AI入口应用干货:豆包日活破亿成为全民级应用,千问与淘宝闪购耦合,商家需关注这些新流量入口以优化转化。

4. 消费趋势启示:强调消费复魅,即用户应找回决策中的情感连接,避免AI代理购物导致的无趣感,激发如小红书互动般的真实体验。

消费趋势和用户行为变化为品牌创新提供方向。

1. 消费趋势转向情感连接:AI代理购物导致消费祛魅,用户需系统2劳动重建满足感,品牌应聚焦复魅策略,如创造故事性产品增强互动。

2. 用户行为观察:消费分级或降级并存,品牌需应对AI效率下的需求变化,案例显示用户偏好个性化和“有活人感”商品,类似泡泡玛特强调不做不该做的事以突出差异化。

3. 品牌营销启示:AI入口如豆包日活破亿可能改变渠道建设,品牌可借千问与淘宝耦合机会整合营销,避免被降维统战。

4. 产品研发方向:消费端需避免商品扁平化,品牌应学一人公司模式创造独特品项,而非只做价格竞争,以应对供给侧的AI驱动创新。

AI带来增长机会与风险提示,卖家需制定应对策略。

1. 机会提示:一人公司模式兴起,降低创业成本,卖家可利用AI Agent如OpenClaw自动化运营、客服、数据分析,提升效率迎接指数级创业者涌现。

2. 风险提示:平台入口变化如豆包可能取代传统渠道,带来负面冲击,小红书或抖音有被绕过风险,卖家需警惕流量迁移。

3. 可学习点与应对措施:学习案例设计师用AI优化工作流,应对消费需求变化,如聚焦供给侧创新以激活需求萎靡市场。

4. 最新商业模式:A2A时代来临,消费者和平台雇佣Agent交互,卖家可探索合作方式,如直接面向硅基员工提供接口以抢占生态位。

AI启示产品生产优化和商业机会。

1. 产品生产和设计需求:案例显示设计师用AI Agent生成宣传图、预测元素,工厂可结合AI优化设计和制造流程,提升灵活性应对小批量订单。

2. 商业机会:一人公司增多带来供给侧丰富,工厂可合作创新型创业者,如提供定制化服务迎合AI驱动的高效生产。

3. 推进数字化和电商启示:OpenClaw打破SaaS限制,工厂可借AI实现生产线自动化,降低内部交易成本,应对数字化转型趋势。

4. 案例启示:潮玩设计师整合AI的案例表明,工厂需适应快速反应需求,抓住生态位更新换代的机遇。

行业发展趋势和新技术解决方案成为关键。

1. 行业发展趋势:AI Agent元年到来,OpenClaw、Claude火爆全网,技术从生成式转向工程式,服务商需关注此爆发式增长。

2. 新技术:OpenClaw实现多Agent协作,打破传统软件边界,提供终身学习和进化能力,服务商可开发类似解决方案。

3. 客户痛点:传统SaaS软件无法满足动态需求,客户如商家面临效率低下问题,案例显示OpenClaw解决了精力极限问题。

4. 解决方案:服务商应设计直接面向硅基员工的接口,如提供AI协作工具帮助客户优化运营,缓解平台互联互通障碍。

平台需适应AI需求变化并调整运营策略。

1. 商业对平台的需求:商家需要AI整合平台,豆包日活破亿表明入口型产品需求激增,平台需解决互联互通问题,如豆包被非字节系屏蔽事件。

2. 平台的最新做法:千问与淘宝闪购耦合展现AI与电商整合,平台可借鉴此策略招商,争夺少之又少的AI入口门票。

3. 平台招商与运营管理:面对一人公司崛起,平台应纳新育新,如通过Agent服务优化运营,管理新生态位避免被AI降维统战。

4. 风向规避:预警风险如AI入口变化可能破坏现有秩序,平台需重新设计交互逻辑,平衡通商往来避免冲突。

产业新动向揭示商业模式和政策启示。

1. 产业新动向:AI Agent爆发挑战科斯定理,一人公司模式预示公司内部交易成本消失,创业门槛降低带来供给侧迭代。

2. 新问题:消费祛魅与复魅矛盾,用户行为变化引出系统1与系统2决策问题,需研究如何重建情感连接避免扁平化消费。

3. 政策法规建议和启示:AI入口争夺引发平台秩序重建,研究者应探讨法规应对互联互通障碍,反推商业组织能力进化。

4. 商业模式:分析A2A时代模式,Agent服务Agent预示组织结构重构,可借鉴如千问策略为垂直类Agent提供过渡启示。

声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

AI technology is profoundly reshaping the business landscape, with the rise of one-person companies providing practical, actionable insights.

1. Bloggers are using platforms like OpenClaw to create AI teams, automating workflows: for instance, employing a "Chief AI Officer" to manage dozens of AI agents that collaboratively handle video production, comment responses, and SEO audits, significantly boosting efficiency.

2. Designer case studies demonstrate practical methods: hiring AI agents to generate promotional graphics, provide 24/7 customer service, and analyze data to predict trending elements, lowering the barrier to entrepreneurship and enabling creative operations without a traditional team.

3. Key AI application insights: Apps like Doubao have surpassed 100 million daily active users, becoming mainstream, while Qianwen's integration with Taobao Flash Sales highlights new traffic channels; businesses must leverage these entry points to optimize conversions.

4. Consumer trend implications: Emphasizing the 're-enchantment' of consumption, where users should reclaim emotional connections in decision-making to avoid the dullness of AI-driven shopping, fostering authentic, interactive experiences akin to those on Xiaohongshu.

Evolving consumer trends and user behaviors offer new directions for brand innovation.

1. Shift towards emotional connections: AI-driven shopping leads to 'disenchantment,' requiring users to engage System 2 thinking to rebuild satisfaction; brands should focus on 're-enchantment' strategies, such as creating narrative-rich products to enhance interaction.

2. User behavior observations: Consumption is bifurcating or downgrading; brands must adapt to demand shifts under AI efficiency, with cases showing preferences for personalized, 'human-like' products, similar to Pop Mart's strategy of avoiding unnecessary actions to emphasize differentiation.

3. Marketing implications: AI entry points like Doubao's 100 million DAU may alter channel strategies; brands can leverage integrations like Qianwen and Taobao for cohesive marketing, avoiding being outmaneuvered by simplified competition.

4. Product development direction: To prevent commoditization, brands should adopt one-person company models to create unique offerings, moving beyond price competition to address AI-driven innovation on the supply side.

AI presents growth opportunities and risks, requiring sellers to develop strategic responses.

1. Opportunity alert: The rise of one-person companies lowers startup costs; sellers can use AI agents like OpenClaw to automate operations, customer service, and data analysis, boosting efficiency amid an influx of exponential entrepreneurs.

2. Risk warning: Platform entry points like Doubao may disrupt traditional channels, posing threats; sellers must monitor traffic shifts as platforms like Xiaohongshu or Douyin risk being bypassed.

3. Actionable insights: Learn from designer cases using AI to optimize workflows; address changing consumer demands by focusing on supply-side innovation to revitalize sluggish markets.

4. Emerging business models: The A2A era is here, with consumers and platforms employing agents for interactions; sellers can explore collaborations, such as providing interfaces directly to silicon-based employees to secure niche positions.

AI offers insights for optimizing production and identifying commercial opportunities.

1. Production and design needs: Cases show designers using AI agents for promotional graphics and trend prediction; factories can integrate AI to enhance design and manufacturing flexibility, catering to small-batch orders.

2. Business opportunities: The growth of one-person companies enriches the supply side; factories can partner with innovative entrepreneurs, offering customized services to align with AI-driven efficient production.

3. Digital transformation: OpenClaw breaks SaaS limitations; factories can adopt AI for production line automation, reducing internal transaction costs, and adapting to digital trends.

4. Case implications: The example of a toy designer integrating AI indicates factories must respond swiftly to demand changes, seizing opportunities in evolving market niches.

Industry trends and new technological solutions are critical for service providers.

1. Industry developments: The 'Year of AI Agents' has arrived, with OpenClaw and Claude gaining traction; the shift from generative to engineering-focused AI requires providers to monitor explosive growth.

2. New technologies: OpenClaw enables multi-agent collaboration, transcending traditional software boundaries with lifelong learning capabilities; providers can develop similar solutions.

3. Client pain points: Traditional SaaS falls short of dynamic needs; clients like merchants face inefficiencies, with OpenClaw addressing energy limits in workflows.

4. Solutions: Providers should design interfaces for silicon-based employees, offering AI collaboration tools to optimize client operations and mitigate platform interoperability issues.

Platforms must adapt to AI-driven changes and adjust operational strategies.

1. Merchant demands: Businesses seek AI-integrated platforms; Doubao's 100 million DAU reflects surging demand for entry-point products, highlighting the need to resolve interoperability issues, as seen in non-ByteDance platforms blocking Doubao.

2. Platform innovations: Integrations like Qianwen with Taobao Flash Sales demonstrate AI-ecommerce synergy; platforms can emulate this to attract merchants and compete for scarce AI entry tickets.

3. Merchant management: With the rise of one-person companies, platforms should onboard and nurture newcomers, using agent services to optimize operations and manage new niches without being outflanked by AI.

4. Risk mitigation: Warn of disruptions from AI entry-point shifts; platforms need redesigned interaction logic to balance commerce and avoid conflicts.

Industry movements reveal implications for business models and policy.

1. New trends: AI Agent proliferation challenges Coase's theorem; one-person companies signal vanishing internal transaction costs, lowering entrepreneurship barriers and driving supply-side iteration.

2. Emerging issues: The tension between consumption 'disenchantment' and 're-enchantment,' alongside user behavior shifts, raises System 1 vs. System 2 decision-making questions; research is needed on rebuilding emotional connections to prevent flattened consumption.

3. Policy recommendations: AI entry-point competition spurs platform秩序重建; researchers should explore regulations for interoperability hurdles, informing the evolution of commercial organizations.

4. Business models: Analyze A2A era structures, where agents serve agents, suggesting organizational redesign; insights from Qianwen's strategy can guide transitions for vertical agents.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

不租办公室不招人,靠AI月入80万,大厂坐不住了。

文丨贾昆  编辑丨史婉嘉

【亿邦原创】账号名为“林月半子的AI笔记”的博主几天前发布了一条小红书笔记,主题为《OpenClaw多agent实操,一人指挥一支AI团队》。

他在文中详细介绍了自己如何通过OpenClaw这只小龙虾,创造了一个十几个AI Agent相互协作的操作手册。并称,与自己正试图组建像公司一样,设计出最合适自己的团队协作模式。

“你的牛马团队可以进化出几种高级阵列,包括线性流水线作业,或者是并行阵法。”

在他的设计中,这支团队的CEO也是一个AI Agent,并命名为“首席牛马官”。

更有甚者,一个人就通过OpenClaw做了28个跨境电商的数字员工,有人负责全自动生产UGC视频,有人负责自动切片,有人在社区秒回互动评论,有人每周发布SEO审计报告。

这个商家说,OpenClaw能做到的事情,是那些封装完美的SaaS软件永远做不到的。“它不仅打破了软件的边界,也打破了平台的限制,更打破了人类的精力极限”。

看到这里,有没有被震撼到?

全球人都要再次要面对刻薄的事实,我们进一步失去了掌控感。

尤其是今年春节科技大爆炸的主题,已经从生成式AI演进成工程式AI。AI不再只是陪我们聊天、写诗,而是开始接管硬件、操作系统,甚至接管我们的世界。

从去年豆包手机开始,AI“得寸进尺”的戏码就不断上演。今年春节更是井喷。

Anthropic凭借Claude实现对OpenAI的超越,Claude Cowork和OpenClaw的火爆全网,以及Seedance 2.0的横空出世,让AI Agent元年的到来,仓皇而张扬,不寒而栗。

OpenClaw的发明人Peter Steinberger在OpenAI最新的一期官方播客里说,传统的编程方式终将消失,掌握AI协作的关键,就是把它当做一场对话。

承认吧!AI正在协助、接管、侵占我们的世界。尤其在办公领域,大规模多人协作的AI Agent全面上线。我们是时候该让渡部分权力了。

而身处科技与商业旋涡的我们,也必须回答一个关键问题:

从今往后,电商的财富叙事是否就此剧终?当AI真正开始创造价值,那个曾经造就了万亿市场规模的创业热土,还会一往无前吗?

01 投资主题生变,资本见到肉了,大厂必争AI入口

说得直白一点,就是电商是不是濒临夕阳了?

回看今年春节期间投资主题。港股上演动物生猛,恒生科技指数开年大跌,创造了过去5个月以来的新低。

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老登大厂集体下挫,反观AI小生们,智谱科技单日涨幅超过42%,Minimanx涨幅超过15%,两家公司的市值都已经跃升到3000亿以上(日前有所回落),首次超越了京东、快手等互联网平台。

而那些知名SaaS上市公司的市值甚至直接被Claude Cowork干翻在地。

这样的变化,都不能简单称之为波动。我更愿意称其为分化。你莫要以为一头是海水,一头是海螃蟹——另一头显然是赤焰。

豆包取代传统电商平台冠名春晚,某种程度上已经在预示着弑父般的俄狄浦斯剧情。

从大厂母体中孕育,从被质疑,到被接纳。至少在今年的红包大战中,豆包、千问、元宝,三足扛鼎的局面可以窥见未来的商业入口雏形,在一个春节就可以瞬间迁移。

从最新数据中可见,日活破亿的豆包,终成全民级应用。只要今年大厂继续推广,这些AI超级APP纷纷赶上,已是板上钉钉。

众所周知,电商的本质是流量的买进卖出。谁的流量大,谁的留存高,谁的转化好,就意味着商家之所向。

没有人会忽视一个破亿级的入口型产品,而AI商业化又迫在眉睫。千问与淘宝闪购的耦合,也注定促使着AI与电商的阳谋会成为今年的主题词。

从千问主管吴嘉答记者问中的若干判断,我们似乎能揣度一二:

譬如阿里监测到的数据,还没看到用户使用千问就不会使用淘宝闪购——这显然是在为淘宝未来还是不是网购第一入口的焦虑在做辩解。

又譬如,夸克是浏览器,千问是助理,用户不会非此即彼,甚至从数据上看到的是一半一半——大厂AI万马奔腾的策略有效,但最后依然是错位竞争。

但最有意思的一个判断,是他认为垂直类的Agent最终会被证明只是阶段性产品,但AI的入口就只有一二。

彼时OpenClaw和Claude Cowork还没正式上线,但显然千问的立场依然是在AI的位面,去争夺未来少之又少的门票。这张门票不仅属于千问,更加事关阿里巴巴这艘航母的团体利益。

试想去年阿里巴巴的三场漂亮战役,AI和淘宝闪购都一马当先。淘宝闪购为电商商家提供了流量广度和纵深的想象力,而千问则将商家带向更高一层的维度。

且不只传统电商,这是编织了一张牵一发而动全身的网:电商、外卖、即时零售、内容、酒旅、文娱,都将交汇于AI。一旦成立,在大厂内部,将演变一场谁统领谁的全新局面;在外部,将调度更多竞争对手和合作伙伴的战略重心布局和资源分配。

你能想象一旦人们养成习惯,跟豆包咨询情人约会的时候该穿什么衣服,它会逾越过小红书,却总结出2500个头部穿搭博主的推荐内容时,这对小红书而言是何意味吗?

退一万步,这不仅仅是对小红书的创伤,对抖音也是一样。就相当于千问对淘宝闪购表面看起来是联合作战,但实际上对淘宝而言算得上长治久安吗?这种不安全感,对任何被降维统战的一方来说,隐患和忌惮都是不言而喻的。

这不是一个简简单单的GEO就能改善的问题。而是重新适应用户与商业世界交互的逻辑、体验的流程,进而反推商业组织的能力进化问题。

如果对现有问题意识不足、准备不足、甚至能力不足,在大厂重新建立AI新世界的秩序之前,可能会让那些现在迷信AI却又拿不出具体解决方案和应对场景,只会强迫员工全民用AI的商业组织衍生一场哗变。

当然,入口收束之前,诸多历史遗留问题,犹如拦路虎,会横亘在诸多大厂面前。

最典型的现象莫过于之前豆包手机被所有非字节系大厂直接屏蔽。这也预示着,在AI端,超级APP注定逾越不开互联互通的障碍。又或者当入口和应用各属一方,是通商往来?还是轰然宣战?注定还有很长一段路要走。这也是为商家争取到的有限时间。

当然还有个更大的问题,如果大家所追求的入口,在未来的世界中,不是以单极的、集中化的、超级程序的方式出现呢?

Minimax闫俊杰去年在接受晚点的采访时说:

ChatGPT的用户是Claude的50到100倍,但两个模型智能水平差不多。但OpenAI的估值(8500亿美元)也就是Anthropic(3500亿美元)的三倍多(现在只有两倍多一点)。

这意味着什么?

服务更多用户,模型不会自动变聪明。

所以,AI大模型跟移动互联网的规模效应完全反着来。

抖音用户越多推荐越准,淘宝数据越多搜索越懂你。但大模型不吃这套。

由此可见,诸君在分析千问、豆包会不会成为下一个入口?是不是对外卖和电商的升维打击?

也许是。

但就怕大厂的人也以为是。

02 一人公司干死科斯定理,未来商业的活力要靠他们

科斯定理认为公司内部交易成本最低,这是公司存在的意义。但在现实中,公司内部的冲撞和摩擦都是基层牛马在自行消化。这些隐性成本不仅造成了团队矛盾,还让企业限于管理成本激增和效率的低下。

但AI Agent的突然爆发,让更多人开始操控更多的协作型AI来组建小规模智能体团队。不仅执行力高,且不再存在内部交易成本。那些有创造力且会使用智能体的员工会升格为某种程度的新型创业者。一人公司盛行,也预示着创业门槛被进一步拉低。

你可以想象一个场景:一个懂潮玩的设计师,以前可能需要一个运营、一个美工、一个客服,才能去跟工厂谈合作。现在他雇佣一个AI Agent帮他生成宣传图,一个AI Agent 24小时回复粉丝问题,一个AI Agent帮他分析平台数据,预测下一个爆款元素。他一个人,就是一个能够快速反应、高效产出的创意工厂。

更骇人听闻的是,AI Agent的自我进化和迭代是终身的,只要不脱离互联网,他们的升级速度就永远在碳基生命之上。这样忠诚、听话、高效,且终身学习,甚至廉价的员工,谁不想要?

AI叙事诚如游戏科学创始人、《黑神话悟空》制作人冯骥指出的那样转向:

随着Seedance 2.0等顶尖模型的成熟,一般性视频的制作成本将不再受传统影视制作流程的制约。未来的内容生产成本,将逐渐向算力的边际成本靠拢。这意味着,内容领域即将迎来一场“史无前例的通货膨胀”,海量高质量内容将爆发式涌现,而传统的组织结构和制作流程也将面临彻底的重构。

一人公司固然会有诸多不成熟的障碍。但如果言及创新就忌惮失败,那么创新一开始就不复存在。

相比失败概率而言,创造力规模性的爆发,才是让人喜闻乐见的。

OpenClaw创始人Peter Steinberger

在被价格战压抑已久的市场环境中,我们需要的活力始终都处于一个即将喷薄的状态,而AI Agent释放了这一切。

一个市场只有创业者的数量增加,才有可能因质变而催生划时代的飞跃。

道德经说,天之道,损有余而补不足。卷价格是因为商家懒于创造,又或者市场对于创造性的奖励缺失。于是都去做最简单粗暴的商业决策。但带来的结果是,在产品创新力和差异化上的严重匮乏。

显然,一人公司将带来的指数级的创业者涌现。

这也意味着电商平台上的供给侧将迎来一次更为丰富的迭代。

这对于大厂、中厂而言,都是必须重视的一股创新势力。尤其是在需求侧萎靡不振的今天,供给侧的更新换代尤为珍贵。

无论是消费分级还是消费降级,每个时代总要有一批领军消费品公司。与商家而言,这是抢占电商平台生态位,对平台而言,这是纳新育新的绝佳时机。毕竟消费的终点显而易见,而消费的起点总是难以预料。

并不是所有的AI都要以入口作为胜负的分水岭。如果说科技普惠的目的是可以激活市场的创造力,那么AI在生态内如何涌向毛细血管深处的那些一人公司,将尤为关键。

兴许未来有一天,A2A的时代将会到来。

消费者雇佣Agent去消费,平台雇佣Agent来服务消费者。同样,平台上会有无数个Agent小二在同时服务商家,而商家也正在雇佣Agent完成与平台的衔接。

这也预示着平台服务提供商,要重新思考未来的“软件服务”究竟是给碳基员工做的,还是直接面向硅基员工提供接口?

而平台,到底是运行着无数个Agent,还是在Agent上运行?

当然,这并不意味着充斥着AI味的产品大行其道。

泡泡玛特的创始人王宁说,他与竞争对手思考的最大反差,不是每天还要再做些什么,而是清醒的意识到哪些事情不该做。

如果人人与AI结伴而行,那我相信一定还会有人与AI相悖而行。

如果大厂AI是帮用户从一万个商品里选出最对的那个。而一人公司在做的事,是创造一万个商品里只有它独有的那个。前者是筛选,后者是创造。前者是在已有的世界里帮用户找最优解,后者是在没有的世界里给用户变出一个新东西。

我管这类统一称作“有活人感”。

03 人要归位时间的主宰,消费要复魅

我们正在经历一场关于消费的诡异倒挂。

首先一个可怕的事实是,那些比我们效率更高的AI Agent智能体员工可能并不需要大量的现实世界物理消费。这可能也意味着在未来的智能体社会里面,人类的消费会被进一步压低。

但这一切会真的发生吗?

过去十年,所有人都在讲效率。我们像一群被驯化的符号,听到快就兴奋,看到省就激昂。直到有人停下来问:我们跑这么快,到底是去哪儿?

这个问题,在AI时代变得格外刺眼。

AI把效率推到了极致。它都不能用简单的快来概括,它直指最优解。

假设Agent帮你查询全网价格、看完所有评测,然后告诉你:这件,性价比最高,下单。你听了,买了,收到货,打开包裹,忽然觉得差点意思。

差点意思,并非是这件衣服品质真的差,而是你在三家店铺之间来回切换、在两个颜色之间犹豫不决、最后咬咬牙点下支付时才有的那种终于到手了的满足感。

现在,它没了。

这就是消费的祛魅。

马克斯·韦伯发明祛魅这个词,原意是说科学理性把世界的神秘面纱揭掉了,世界变得可计量、可预测。但也变得无趣了。

丹尼尔·卡尼曼在书里把人脑分成两套系统:

系统1负责“快思考”,它是直觉的、情绪化的、不费脑子的;系统2负责“慢思考”,它是理性的、分析的、需要耗费精力的。

有意思的是,系统2虽然听起来更高级,但人天生是懒的——系统2常常偷懒,直接采纳系统1的结论,把系统1的感觉当成自己的想法。你自以为在理性决策,其实只是在寻找自洽的理由。

把这个框架套到消费这件事上,你就会明白为什么我主张的不是祛魅而是复魅。

以前买衣服,我们往往采用在系统2启动、在系统1沉淀的完整路径。我们会先刷几天小红书,再去某几个电商网站来回比价(验证感受),最终等双十一消费(理性计算)。这个过程看似理性,但真正的魔力发生在最后一刻——当你终于下单,那双鞋和你之间产生了某种说不清的联系。

这其实是系统2的漫长工作,最终在系统1里沉淀成了一个情感锚点。消费决策的根基是系统2的辛勤劳作。

现在AI Agent购物,你走的是系统1直达、而系统2全程缺席的捷径。

要知道,如果你很难恰巧是公司领导的好大儿,真正的拥有感或者配得感,是需要系统2付出劳动的。你费尽心思追到手的姑娘,无论最终结局如何,都刻骨铭心。

如果你仔细去研究,就会发现,卡尼曼还指出,系统1的直觉判断往往依赖于认知放松——当信息处理起来不费力时,人就会产生好感。

AI接管大脑的操作系统之后,得来全不费工夫。以至于你的系统1甚至不需要调动任何情感资源,就直接接受了结果。

即便以前你会欺骗自己:费了这么大劲才买到的,肯定是好东西——这往往是系统2给系统1的事后合理化——现在,连这个合理化都不需要了。

更荒诞的是,AI Agent不仅帮你选,还帮更多人演。现在已经有玩家使用OpenClaw来直接接管小红书甚至小宇宙播客的后台了。你刷到小红书上那些精致穿搭,你点开B站上那些声情并茂的演绎,全然AI化。你所看到的人间烟火,可能只是token在燃烧。

故此带来的问题是:极致之下消费还剩什么?

诚如我们在未来一期《下班》播客里聊到的——剩下来的,是一种弥漫性的没劲。

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AI具备工程化的能力,意味着供给侧的蓬勃。但蓬勃只是量变的基础。

张小龙在没有AI的时代创造了微信。但没人敢说因为有了AI就会孕育出更多的张小龙。

天才毕竟是天才。

所谓弥漫性的没劲,首先还是源自需求侧尚未被激活。创造更多的垃圾,统统可以叫作消费的扁平化。

当所有供给侧的能力被拉到同一水位,消费就成了一个填空题。你填上需求,它吐出商品。没有波澜,没有意外,没有品味。

但人是需要怦然心动的。

在某个深夜,刷到一个陌生人的帖子,看到她穿了一条自己从来没想过的裙子,然后忽然被击中。

那条裙子她穿得并不完美,照片拍得也不专业,但她笑得很真,真到你觉得自己认识她。你点进她的主页,翻她过去的帖子,发现她和你一样,是个普通得不能再普通的人。于是你给她留言:裙子好看。她回你:谢谢。就这两个字,你高兴了半宿。

我们希望agent可以在我们睡觉的时候也能去做事,我们希望自己能找回主体性,重新成为时间的主宰。但我们更需要让消费有温度,让商品有故事,让人和人之间重新有了那种微弱的、却真实存在的连接。

这就是我说的复魅。

罗素说,你能在浪费的时间中获得乐趣,就不是浪费时间。

我们要相信,AI解放双手的一天,正朝着我们扑面而来。

但我也偶尔流露出另一种神情。

AI教不了我们所有,因为它没有在这个世界上笨拙地活过。

回到开头的问题:电商还是创新的热土吗?

如果你把它理解为一个问题,那AI会替你找到答案。但如果你把它理解为一种思考——在效率统治的世界里,重启人与人、人与物的深层连接,这场叙事才只是伊始。

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FAQ回顾

什么是AI Agent?它在电商领域有哪些应用?

AI Agent是能自主执行任务的智能体,在电商中可用于自动生产UGC视频、回复评论、发布SEO审计报告等。例如OpenClaw可创建28个数字员工协同工作,打破传统软件边界。

一人公司如何通过AI Agent降低创业门槛?

一人公司利用AI Agent替代多岗位人力,如设计师可同时雇佣智能体处理宣传、客服、数据分析。这消除了科斯定理中的内部交易成本,使单人创业成为高效创意工厂。

AI时代电商平台面临哪些挑战与机遇?

大厂需争夺AI入口(如豆包、千问),但模型规模效应与移动互联网相反。机遇在于通过AI激活供给侧创新,但需解决消费祛魅问题,重构人货场的情感连接。

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