玉伯：好的 agent 是让人忙起来而非闲下去

玉伯（Frank Wang）提出 agent 分三种：背后没有真人的"假 agent"、真人与 agent 已断联的"死 agent"，以及真人每天用真实生活喂养并互动的"活 agent"。他认为 agent-native 的核心是 human-native，若不同活 agent 之间能建立关联形成网络，一切就都活了。

玉伯认为 Meta 的 Muse 有机会成为新时代微信，其网络效应可能来自 WhatsApp 关系网向 Muse 的迁移，类似当年 QQ 通讯录到微信的路径。Muse 能帮人处理邮件日历、电话催单等杂事，若我的 Muse 能连接他人 Muse 则彼此因连接而更强，且通过 agent 让人睡着也在线。没有网络效应的话，Muse 与 ChatGPT 将陷入同质化竞争。

玉伯公开质疑 Muse 这类 personal agent 能否日活过亿并跑通商业模式。他认为邮件日历虽是高频需求，但 Muse、Town 带来的新体验不足以形成"用上就回不去"的单向门，热度过后 Gmail 体验也不差；购物、问答、新闻订阅等场景 ChatGPT 也能做，Muse 优势不明。他仅认可电话催单是质的飞跃，结论是 Muse 要做成国民级应用很难。

YouMind 创始人玉伯（@lifesinger）表示自己每天处理 50+ 邮件仍很快清空收件箱，难以理解 Town AI 或 Muse 帮忙处理邮件的增益在哪。他认为 Google Calendar 已足够好用，Personal agent 目前体验增益主要在录音且偏 for Work，质疑日历是否真有这么大需求，并求美国非沿海地区用户用真实案例反驳。

玉伯称这是他见过关于 Jev 最浅入深出的一篇文章，印象最深的点包括：模型该给代码用还是给人用、为什么在 OpenAI 做不出来、什么是杰文斯悖论、不看公开榜单而看内部工作流、用户数据没用、老看 PMF 容易扼杀创新。他还提到借助 Jev 这类模型 SaaS 有大机会，并把 Jev 定义为"系统一模型"，认为系统一模型才刚刚开始，同时表示不看好 neo lab。

玉伯（@lifesinger）认为 Muse 这一届 personal agent 大概率是伪需求：邮件大多可以不看，大部分用户日历空空如也，全球多数人还没坐过飞机，非精英人群对订餐也没那么多讲究。他唯一认可的真需求是退订无良 AI 产品的订阅，并称精英都是纸老虎，为人民服务才是真需求。

不再问应用背后是什么模型 这真的是一个大事件 好开心 AI 应用的幕布 终于徐徐开启 问题来了： Muse 背后究竟是啥模型呢

有 agent 能力的好玩有趣的 chatbot 是 C 端 AI 应用的大机会 可惜已经是共识

硅谷 AI 应用创业公司常出现增长团队与产研团队人数一样多的情况。原因是有 AI 后产品研发只是时间问题，真正决定差距的是增长，谁更会搞流量谁就赢。

玉伯（Frank Wang）分享与 Linear 和 agent Ada 协作过于投入，导致坐过地铁站，随后在 Slack 抱怨时收到 Ada 的即时道歉。他感叹 AI 智能体与人的界线确实越来越模糊。