北京
抓住風(fēng)口
本期要點(diǎn)：Agent即將帶來(lái)服務(wù)規(guī)模化時(shí)代！
你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評(píng)論。
如果每個(gè)人都能隨時(shí)調(diào)用巴菲特一輩子的經(jīng)驗(yàn)來(lái)做投資決策，會(huì)發(fā)生什么？
我想告訴你的是，這已經(jīng)可以很方便地實(shí)現(xiàn)了。
最近，有人將巴菲特的決策框架做成了一個(gè)AI工具，也有人把已故的知名高考咨詢師的報(bào)考建議方法做成了一個(gè)可對(duì)話的技能包。這些工具都可以在OpenClaw或Claude Code上面安裝運(yùn)行。
我們也親測(cè)了這些玩法。
在周日的前哨AI小課中，Tina老師就詳細(xì)演示了如何搭建一個(gè)“AI版巴菲特”，也歡迎感興趣的朋友前來(lái)學(xué)習(xí)。
高考咨詢師的技能包更是一鍵安裝，其中不僅收錄了他關(guān)于高考志愿的言論，還提煉出了他做決策的心智模型和思考原則。
這些做法背后的技術(shù)基石，叫做“LLM Wiki”。
它由前OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）提出，并快速在開發(fā)者社區(qū)走紅，得到廣泛實(shí)踐。
簡(jiǎn)單說(shuō)，LLM Wiki解決了過(guò)去AI知識(shí)庫(kù)“健忘”的根本缺陷。
以往的RAG系統(tǒng)，也能基于資料進(jìn)行回答，但每次都會(huì)像第一次看到你的資料庫(kù)，要重新翻一遍才能回答。
LLM Wiki的做法則不同，它讓AI扮演圖書管理員的角色：當(dāng)你把文章、筆記、會(huì)議記錄這些原始素材交給它，它就會(huì)像編寫維基百科一樣，為重要的概念、人物、觀點(diǎn)建立獨(dú)立的詞條頁(yè)面，并注明它們之間的關(guān)聯(lián)；當(dāng)有新的資料加入，它還會(huì)自動(dòng)更新這些頁(yè)面，甚至能標(biāo)記出不同資料間的矛盾之處。
于是，知識(shí)庫(kù)就從雜亂堆積的文件夾，變成了結(jié)構(gòu)清晰、內(nèi)部關(guān)聯(lián)、并且能自主生長(zhǎng)的活系統(tǒng)。
這意味著，一場(chǎng)靜默的變革已經(jīng)啟動(dòng)，曾經(jīng)一個(gè)專家最獨(dú)特且寶貴的能力，也就是他面對(duì)復(fù)雜問(wèn)題時(shí)的決策框架，正被AI清晰地抽離出來(lái)，封裝成一個(gè)能不斷成長(zhǎng)的數(shù)字資產(chǎn)。而且，這個(gè)數(shù)字資產(chǎn)可以全天候地同時(shí)服務(wù)成千上萬(wàn)人。
大升級(jí)
首先，你或許已經(jīng)意識(shí)到了一點(diǎn)：你的公司那套手工作坊模式該升級(jí)了。
這個(gè)LLM Wiki瞄準(zhǔn)的，就是你業(yè)務(wù)中最不穩(wěn)定的因素，同時(shí)也是你們?cè)鲩L(zhǎng)的天花板，即對(duì)核心人才的依賴。
現(xiàn)在，大多數(shù)深耕某個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的公司，基本上都是手工作坊。它們最值錢的東西，是幾個(gè)關(guān)鍵人物，準(zhǔn)確的說(shuō)，是他們的經(jīng)驗(yàn)、直覺(jué)和臨場(chǎng)判斷。
創(chuàng)始人靠所謂直覺(jué)把控發(fā)展方向；CTO知道系統(tǒng)架構(gòu)該怎么設(shè)計(jì)，但他很難說(shuō)清全部邏輯；銷售總監(jiān)清楚大客戶該怎么攻破，但這套心法只在他腦子里。
可是，這就帶來(lái)了三個(gè)與手工作坊一模一樣的瓶頸。
其一，質(zhì)量不穩(wěn)定。老師傅今天精神好，做出來(lái)的產(chǎn)品就是精品；他狀態(tài)差，產(chǎn)出質(zhì)量就會(huì)波動(dòng)。
其二，規(guī)模上不去。老師傅一天只有24小時(shí)，想接更多訂單就只能寄希望于能找到另一個(gè)老師傅，或者花時(shí)間再培養(yǎng)一個(gè)。
其三，人走茶涼。當(dāng)老師傅離開或是退休了，產(chǎn)品生產(chǎn)也就無(wú)法繼續(xù)。一切從零開始，公司也將陷入危機(jī)。
因此，就像工業(yè)革命用機(jī)器流水線突破手工業(yè)的產(chǎn)能瓶頸一樣，我們就需要通過(guò)AI把“老師傅”們的經(jīng)驗(yàn)和能力盡可能地固化下來(lái)。
比如，當(dāng)決定是否啟動(dòng)某個(gè)熱門業(yè)務(wù)時(shí)，以往可能是由產(chǎn)品經(jīng)理拍腦袋決定，那么不管做不做，都有可能是一個(gè)錯(cuò)誤決定。
但未來(lái)，這可以變成一套清晰的決策流程：相關(guān)人員填入市場(chǎng)數(shù)據(jù)、用戶反饋和所需資源，系統(tǒng)基于預(yù)設(shè)的規(guī)則和歷史上的成功模式，給出風(fēng)險(xiǎn)提示與優(yōu)先級(jí)建議。
這樣，即便是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)相對(duì)少的新經(jīng)理，也可以用這套系統(tǒng)完成整個(gè)流程，維持決策質(zhì)量的平均水平，并大概率避免新手級(jí)的致命錯(cuò)誤。
同樣的，技術(shù)選擇、客戶評(píng)估、銷售方法，都可以變成一套不斷更新的實(shí)戰(zhàn)AI手冊(cè)，而不只是一堆藏在老專家、市場(chǎng)經(jīng)理和銷冠腦子里所謂經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。
我們想指出的是，這其實(shí)就是在構(gòu)建一個(gè)“智慧工廠”。公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力變成了一套越用越厚、持續(xù)進(jìn)化的決策系統(tǒng)，不再依賴于某個(gè)人的大腦，哪怕某個(gè)關(guān)鍵員工離職，公司也能維持穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)。
服務(wù)規(guī)模化
不過(guò)，有了智慧工廠后，更關(guān)鍵的是要意識(shí)到，你的生意規(guī)模就將可以無(wú)限擴(kuò)展。
過(guò)去，一個(gè)專家的價(jià)值其實(shí)非常有限，就是賣書、賣課、做咨詢。前兩者容易過(guò)時(shí)，后者又受限于時(shí)間精力而無(wú)法擴(kuò)展。
但比如那個(gè)高考咨詢師的技能包，就成為了一套不斷生成結(jié)論的決策系統(tǒng)，給我們演示了一種新的潛在商業(yè)模式。
我們做了測(cè)試，找了個(gè)這個(gè)咨詢師沒(méi)講過(guò)的、比較偏門的學(xué)校和專業(yè)進(jìn)行提問(wèn)，但系統(tǒng)也沒(méi)有用“我沒(méi)說(shuō)過(guò)”之類的話敷衍了事，而是調(diào)用了這個(gè)咨詢師的思維模型，并結(jié)合當(dāng)前的公開就業(yè)數(shù)據(jù)、行業(yè)趨勢(shì)信息，給了我們一個(gè)比較獨(dú)特和接地氣的分析。
客觀說(shuō)，回答質(zhì)量比直接問(wèn)豆包、DeepSeek等大模型要深入得多。只是，它還沒(méi)有用戶的信息，不能馬上給出非常個(gè)性化的答案而已。
我們想強(qiáng)調(diào)的是，這其實(shí)就一定程度上實(shí)現(xiàn)了服務(wù)的規(guī)模化，讓專家級(jí)服務(wù)能像賣光盤一樣指數(shù)級(jí)擴(kuò)展。
以往這位咨詢師精力有限，要服務(wù)那么多人，最終導(dǎo)致身體不適，但如果他咨詢服務(wù)的核心，也就是那套決策邏輯可以通過(guò)AI以極低的邊際成本分發(fā)給成千上萬(wàn)的用戶，不僅造福了更多人，也能解放他很多時(shí)間和精力。
同時(shí)，這套系統(tǒng)的價(jià)值會(huì)隨著服務(wù)而得到延續(xù)和增長(zhǎng)，即便這位咨詢師不再參與運(yùn)營(yíng)了，未來(lái)他的公司仍然可以用這套系統(tǒng)運(yùn)作下去。他的團(tuán)隊(duì)也可以在此基礎(chǔ)上，不斷添加新的認(rèn)知和思考框架。
對(duì)于用戶而言，這意味著一種全新的價(jià)值關(guān)系。
任何一位考生都可以訂閱這個(gè)系統(tǒng)，從而獲得咨詢服務(wù)；而且不像買書和買課那樣，只是獲得過(guò)去的存量知識(shí)，這套系統(tǒng)還會(huì)不斷增值，吸引用戶為這個(gè)數(shù)字資產(chǎn)的進(jìn)化潛力而持續(xù)付費(fèi)。
所以，這也是一個(gè)強(qiáng)烈信號(hào)——隨著基礎(chǔ)設(shè)施的成型，服務(wù)規(guī)模化的時(shí)代將很快到來(lái)。任何擁有專業(yè)壁壘的個(gè)人或機(jī)構(gòu)，是否準(zhǔn)備好掌控其中的紅利了呢？又準(zhǔn)備如何開始第一步？
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