PODCAST · 乱翻书

2026 年 9 月节目

6 期 · 6 期带分节

  • 09-24277.从提醒你，到替你办：Today想把Personal AI带到哪一步？
    1. 02:11不说术语，Today 到底想做一个什么样的助理？
    2. 03:48埋头做了半年，突然全世界都在讨论 Personal Agent：被验证了，还是得跑快点？
    3. 06:58这轮热潮证明市场可能很大，眼下能办成的事却还很少。
    4. 08:29为什么Today选择现在公开上线？
    5. 10:57从 Monica 到 Today：Suki为什么越来越在意“用户有了想法，离事情办成还有多远”？
    6. 14:10高策从 AI 基础设施转向 Personal Agent：模型能力不再是唯一瓶颈。
    7. 17:01先服务 AI 重度用户，还是从普通人愿意交出去的事情找起？
    8. 19:31为什么最早用上个人 Agent 的，往往是那些特别忙、又愿意折腾的人？
    9. 22:27Today 的一天：简报、日程、团队协作，以及下班后的一束花。
    10. 25:31工作和生活本来就混在一起，个人 Agent 与办公 Agent 会走向融合吗？
    11. 28:55豆包、千问也会接入干活能力，Today这样的独立产品还有什么机会？
    12. 30:10市场目前仍小、产品尚未验证，大厂何时会真正重兵投入？
    13. 32:22给助理起名字、赋予身份，会让它更好用，还是只增加拟人感？
    14. 35:34养过一群 Agent，为什么最后希望用户只需要面对一个助理？
    15. 41:18邮件、日历、手机里都有信息；同样的上下文，为什么不同产品读出的东西不一样？
    16. 44:28Today 想怎样把记忆和主动服务接起来？
    17. 52:17人会换工作、结婚、生孩子，旧记忆什么时候应该更新？
    18. 57:19四千封未读邮件：“经常出现”和“真正关心”是两回事。
    19. 59:15“小孩发烧了怎么办”：Agent怎样分清一家人的身份与健康信息？
    20. 01:02:43意图识别、任务路由能否交给更快更便宜的模型？
    21. 01:04:56想要做好Person AI，理解模型、Agent 框架和产品的人都稀缺
    22. 01:07:21不同任务怎么选模型？表现、速度、成本之外，还有什么会影响体验？
    23. 01:08:53没有记忆的主动容易变成骚扰；只有记忆，又只是一本档案。
    24. 01:09:45Today现在会怎样主动出现？信息推荐和跨场景发现，有哪些真实例子？
    25. 01:10:00主动服务像两种下属：一个等你派活，一个知道什么事对你重要。
    26. 01:11:28早晚报、事件提醒、任务推荐：怎么判断什么时候该出现、什么时候该闭嘴？
    27. 01:13:40AI 整理完会议又生成八项待办，为什么不能顺手把活干了？
    28. 01:15:14从提醒、准备、确认到执行：Agent 最终能在多大程度上自己动手？
    29. 01:16:47好的个人助理，首先得学会少说废话。
    30. 01:18:26Muse 有资金和分发优势，Instinct 与 Town 各有切口；Today 怎么选择？
    31. 01:21:55Personal Agent 是短期过热、长期仍被低估吗？
    32. 01:24:30创业公司的广度与深度：什么都能做，如何避免什么都做不透？
    33. 01:28:11垂直场景更容易验证价值，Today 为什么坚持做横向的个人助理？
    34. 01:30:31安排约会、发送邮件、跟进长期学习：哪些小事能让人先用起来？
    35. 01:36:32一年以后，用户会怎样描述 Today？它究竟替人省下了什么？
  • 09-22276.当AI给出所有答案，年轻人如何找到自己的问题？
    1. 02:59使用AI以来，你什么事情交给了AI？
    2. 05:37年轻人面对AI：兴奋、焦虑，还是不知道该干什么？
    3. 08:32一直追逐风口，为什么容易停在“中不溜”？
    4. 10:47为什么要一边读博，一边创业？
    5. 12:56一个理科生，为什么选择看起来最“文科”的公共关系？
    6. 14:50读博、创业和打黑客松，是三套完全不同的游戏规则
    7. 17:05AI把学习循环加快了，大学不该再用四年“出新手村”
    8. 18:27为什么在一家百年美妆公司里，也能做前沿科技？
    9. 22:07AI最大的应用场景，可能不是聊天，而是科学研究
    10. 23:18大学最珍贵的地方，是替年轻人承担试错成本
    11. 26:54高考结束后，为什么突然就被要求“报复性学习AI”？
    12. 28:17AI接管了学徒的活，传统职业成长路径被打断了
    13. 30:06AI缩短了试错流程，但没有消灭试错
    14. 32:03小心“认知缴械”：团队里不能全是Yes工程师
    15. 34:07当工具能力被拉平，公司还靠什么挑选年轻人？
    16. 36:37实习生如何证明自己不是AI答案的搬运工？
    17. 38:38职场第一条原则：不要做二传手
    18. 40:04哪些工作应该晚一点交给AI？
    19. 43:33能做什么越来越不重要，决定做什么越来越重要
    20. 45:04每天留一段不用AI的时间
    21. 45:53为什么黑客松偏偏选择信息最少、边界最模糊的题？
    22. 46:37“没有答案，才有机会找到版本答案”
    23. 50:02上下文越少，人的问题意识反而越重要
    24. 50:31做了20多年的校园义卖，为什么还要继续？
    25. 52:08文科生也可以更细腻地使用AI
    26. 53:41个人的偏见、审美和怪癖，可能正是你的护城河
    27. 54:50AI时代最危险的工作方式，是一根筋
    28. 57:02人必须保留对AI说“不”的权利
    29. 57:34AI擅长局部最优，但不知道你的人生北极星
    30. 58:30AI可以填满章节，但题目必须由人提出
    31. 59:06为什么管培生仍然需要轮岗、站柜和接触消费者？
    32. 01:00:43一家美妆公司为什么持续办黑客松、参加世界人工智能大会？
    33. 01:02:38未来五年，最值得训练的三种能力是什么？
    34. 01:05:51AI生成的东西，为什么必须由人署名？
    35. 01:06:45更高的职位、更热的赛道，就是精彩的人生吗？
    36. 01:09:31“我想过一种作品型的人生”
    37. 01:11:04技术发展越快，人越要追问自己
  • 09-21275.AI办公的热闹还没散，个人Agent的战争已经开始｜拆解Town、Instinct、Grok Bot与Muse
    1. 07:42产品还没真正普及，估值已经冲上百亿美元：真实需求爆发，还是VC提前制造恐慌？
    2. 15:13从Siri、ChatGPT到办公Agent，为什么这一轮还需要一个新的“Personal Agent”概念？
    3. 16:16工具与“人”的分界线：长期理解、持续记忆，以及不等指令的主动性
    4. 18:09办公Agent围绕任务组织Context，Personal Agent围绕用户本人组织Context
    5. 21:40Personal AI并不站在工作的对立面：你是什么样的人，它就会长成什么样
    6. 25:17第一印象决定AI的用途：从桌面端开始，它更像同事；从手机和IM开始，它更像生活助理
    7. 30:14Town、Instinct、Grok Bot与Muse：四款产品都在做助理，为什么走出了四条完全不同的路线？
    8. 30:28Town的赌注：先把邮箱做深，用一次次谨慎交付换取用户的委托权
    9. 31:46Instinct的赌注：取消独立App，把交代任务的成本压缩成一条消息，并进一步接管支付
    10. 32:24Grok Bot的赌注：给每个人组建一支Bot队伍，但多Bot究竟是执行力，还是情绪价值？
    11. 33:22Muse的赌注：免费、分发和专用虚拟机，用Meta的现金流直接培养整个市场
    12. 34:40小扎的补贴战争：当巨头直接免费送算力，靠订阅活着的创业公司怎么打？
    13. 36:48同样住在IM里，为什么Poke没跑出来，Instinct却制造了病毒式传播？
    14. 39:33分水岭不在聊天体验：Instinct把信用卡、屏幕和麦克风都接进来，第一次真正替用户把事办完
    15. 41:16小龙虾为什么成了先烈：产品太糙、门槛太高，还是云端执行能力尚未成熟？
    16. 42:39做一个24小时在线的Agent有多难：设备、云服务和执行环境之间的状态如何保持？
    17. 45:22大厂的产品形态困境：塞进原有产品、另做独立App，还是同时留下三个入口？
    18. 49:16为什么Personal Agent最早跑通的不是宏大任务，而是退订、改签、预约和账单？
    19. 50:39两种截然不同的生意：用户花钱雇一个私人助理，还是商家付费养一个消费中介？
    20. 52:41“人人都需要一个助理”：过去只属于高净值人群的服务，能否被AI真正普惠？
    21. 53:55Town意外破圈的地方：美国学校邮件和家长群，成为投资人没有想到的高频场景
    22. 54:42Today海外用户的真实用法：三个孩子、家庭采购、缴费和育儿，被放进同一个长期Context
    23. 56:36豆包能不能华丽转身：它已经拥有用户，距离Personal Agent还缺哪一层能力？
    24. 57:42有记忆不等于懂你：当AI把毫不相关的问题强行关联到你的日本签证
    25. 58:46一个暴论：豆包真正缺的，可能是与抖音用户数据的彻底打通
    26. 61:31从争夺注意力到赢得理解：Personal Agent会不会终结信息流时代的旧入口？
    27. 64:35超级App、手机厂商、模型公司和创业公司，分别握着什么，又分别缺什么？
    28. 68:31“AI手机”会不会重演AI浏览器：一个App已经能做到的事，为什么值得用户换设备？
    29. 71:33小扎讲述的Muse故事：把Instagram收藏的食谱，变成采购、聚会与关系维护
    30. 72:07收藏内容原来是“没有兑现的意图”：Meta能否从种草平台升级成决策和交易平台？
    31. 74:26反方意见：购物可能只是小扎为了支撑免费模式，讲给投资人听的商业故事
    32. 75:32Muse真实需求排序：行政杂事、旅行、省钱和购物，谁才是Personal Agent的主战场？
    33. 76:57AI适合替你买东西，还是会毁掉“逛”的乐趣？
    34. 79:44Personal Agent需要独立App，还是应该主动存在于WhatsApp、iMessage和微信里？
    35. 80:35Today走过的弯路：先接入微信和Telegram，最后为什么又做回独立App？
    36. 81:19GUI的新角色：它不再负责完成操作，而是给用户一张探索Agent能力的地图
    37. 84:57Instinct与Grok Bot的Onboarding差异：纯文字交流与角色化Bot，谁更容易让普通人理解？
    38. 87:03一个人真的需要一支Bot队伍吗，还是只需要一个能够自动调度的总管？
    39. 88:34住在别人的IM里，接口不属于你，产品的命运也不属于你
    40. 90:35一个总管、多Bot、多Thread和单Session，哪种形态最符合普通人的直觉？
    41. 91:35现场插曲：美国大三创业者赵凯突然申请连麦
    42. 92:25Suki为什么离开AI教育，转而押注Personal Agent？
    43. 95:50美国大学生版Personal Agent：管理作业、安排选课、预约教授，再帮学生找实习
    44. 97:54从“超级课程表”到校园Agent：每一轮创业潮，为什么都从大学生入口开始？
    45. 99:12Instinct为什么拥有如此夸张的融资能力：技术、团队、年轻天才，还是讲故事的能力？
  • 09-16274.从全面屏到中折叠，小米的高端化这次找对路了吗？
    1. 01:15小米高端化以来，哪款手机给你留下特别深的印象？
    2. 04:452016年的MIX全面屏留下了什么？
    3. 07:36一个长期不买折叠屏的重度用户，这次为什么动摇了？
    4. 11:57为什么手机厂商会集中涌向折叠屏这个品类？
    5. 13:08偏重的场景，你必须去PC上完成闭环
    6. 17:29高端化到底在高端什么？
    7. 20:01给用户一个高频展开的理由
    8. 24:56内外屏分工，展开等于打算认真干某些事情了
    9. 26:27折叠屏真正的问题已经不是怎么折，而是为什么它值得展开
    10. 28:38让硬件去接近已经存在的大屏软件世界
    11. 30:20「我曾经一度认为折叠屏是伪需求，到底谁在用？」
    12. 33:54看合同跟看文档完全是两个概念，合同右边有大量律师批注和业务批注。
    13. 36:20有了AI以后，这种中等复杂的任务反而会越来越多
    14. 38:35不是AI需要大屏，是人需要监督
    15. 40:46「只有做高端，才能够倒逼公司在技术上去寻求突破」
    16. 42:03手机本身就是一个算力平台
    17. 44:05「只有高端化的企业，才能够养得起自研的旗舰芯片」
    18. 47:28人车家与上下文，让AI跟着人走
    19. 50:54如果没有新的交互，最重要的AI硬件还是手机
    20. 54:43小米是如何提前布局高端化的？
    21. 57:38小米18 Fold不止意味着万元手机市场，也是在试图定义下一轮手机产品的形态。
  • 09-14273.逛完外滩大会，发现蚂蚁找到了新位置
    1. 00:15逛完今年外滩大会，有什么感受？
    2. 01:19这届大会离普通人的生活更近
    3. 04:45「蚂蚁今天应该被单算成一个厂商」
    4. 06:11往期推荐：《支付宝20年对话陈亮》
    5. 06:22过去这6年，蚂蚁集团的战略重心经历了哪几次转变？
    6. 07:26「它的幸运和不幸都在那个节点。幸运是正好赶上了AI，不幸是AI变得太快。」
    7. 08:50支付宝要保住那个“1”的焦虑
    8. 10:36AI时代还需不需要入口？
    9. 11:17用什么框架理解蚂蚁的AI布局？
    10. 14:34诺亚方舟：带哪些动物上船
    11. 16:39放到中美个人Agent的框架里看阿宝
    12. 18:41Code、worker、design，这几个叙事风水轮流转，但听起来都太牛马了
    13. 21:16阿宝是给支付宝加了一个聊天机器人，还是要用AI要把超级App重做一遍？
    14. 25:02「从争夺注意力到赢得意图」
    15. 25:45从流量漏斗到意图放大器，这个意图放大器以后可能是个什么样的画面？
    16. 31:47模型必须往前走
    17. 34:34阿福可能是蚂蚁离意图最近的产品？
    18. 38:11阿福的竞争优势来自医疗模型本身，还是来自看病就医各环节构成的服务闭环？
    19. 41:36村医助手和“医生的阿福对我的阿福”
    20. 42:09健康AI的竞争重点不在模型问答，在谁能获得连续的身体数据
    21. 44:05阿福可以成为健康领域的Workbuddy，它需要一个大家觉得确实好用的时刻
    22. 46:07支付宝这种从入口到交易再到生态的模式，优势和挑战是什么？
    23. 50:25商家接一次，分发给所有终端
    24. 51:56“碰一下”的三千万个触点能变成什么？
    25. 57:39权限、风控与责任归属
    26. 62:01移动互联网这波以来，市场一直在奖励那些再多做一步的人
    27. 63:35四块业务被拆成四个可单独定价的资产，信号是什么？为什么是现在？
    28. 66:39集团公司的定价困境
    29. 69:39国际化：Alipay+与时光机理论
    30. 75:06OceanBase：从数据库变成Agent的上下文容器
    31. 77:31“主权AI”本质是个销售主导的概念，翻译到企业身上就是企业主权
    32. 80:24蚂蚁数科的定位是一家金融科技解决方案公司、AI企业服务公司，还是蚂蚁内部技术商业化的集合？
    33. 81:42一只翅膀是应用，一只翅膀是基础设施，中间的模型、数据库、技术后台为两侧提供支撑
    34. 84:55如果重新介绍蚂蚁，第一句话怎么说？
  • 09-02272.从飞书基座到Agent优先，豆包工作All in one紧追WorkBuddy
    1. 01:13豆包工作这次整合到底整合了什么？
    2. 05:55All in one是几个月前就能预判的
    3. 09:24Coze、Trae、Aily之前跑出来了吗？是绝对的市场领先地位的服务吗？
    4. 11:04飞书起了个大早，为什么是WorkBuddy先跑出来了？
    5. 14:58原生家庭的“托举”
    6. 15:43豆包工作的产品细节，和使用感受
    7. 23:13「字节这一步反而不仓促」
    8. 26:08千问办公、WorkBuddy、豆包工作，三家产品从功能上有什么区别吗？
    9. 29:02功能会趋同，胜负回到上下文归属
    10. 30:22AI办公是飞书vs钉钉的老战争换皮吗？AI到底改变了什么，还是什么都没改变？
    11. 33:38为什么叫豆包工作，不叫豆包办公？
    12. 36:33飞书还剩下什么？是不是已经沦为了豆包的“外挂存储”？
    13. 37:34只有底层的模型和上下文数据是有壁垒的，入口没有壁垒，迁移成本很低。
    14. 41:31布局录音笔、AI眼镜等硬件，硬件在抢上下文？
    15. 44:26文档沉淀，AI时代的文档长什么样？
    16. 48:05自研模型捆绑vs开放多模型（BYOK）
    17. 52:15模型团队和产品团队之间，到底是谁在拖谁的后腿？
    18. 57:55三家的包袱不一样
    19. 64:04未来IM和Agent会是什么关系，IM优先还是Agent优先？
    20. 68:22已经亮出的牌都是Agent优先
    21. 72:42产品在All in one，模型为什么越来越垂直？
    22. 78:02定价与商业模式
    23. 85:07FDE和当年的客户成功
    24. 92:51「Coding Agent才是第一个跑通的办公Agent的场景」
    25. 95:22创业公司还剩多少空间？创业者能够往什么方向去涌呢？
    26. 95:50「大厂在破坏国内的Agent生态」
    27. 97:25模型即产品，产品即渠道