內容來源：筆記俠（Notesman）。

責編| 賈寧排版| 拾零

第 9576篇深度好文：3786字 | 13 分鐘閱讀

思維方式

筆記君說：

今年春節，獵豹移動CEO傅盛滑雪摔傷，臥床14天。

但他沒躺平，用AI Agent搭出一支8人數字團隊，帶著龍蝦“三萬”用24小時干完6人團隊三周的工作。

嘴上談Agent的人很多，真正下場用的人很少。

躬身入局、收縮邊界、積累Skill——這三條鐵律，是傅盛用14天踩出來的。

今天這篇文章，我就把這三條鐵律仔細講清楚。

一、躬身入局：扛住挫敗感

1.從什么都干不了，到推特發文百萬閱讀

傅盛臥床第一天，Agent連公司通訊錄都查不了。

飛書API（應用程序接口）需要權限，文檔格式不對，不停報錯。他只能對著手機，一個一個口述高管的名字和職責，手動灌進去。

挫敗感非常強。

大多數CEO嘗試Agent的體驗，到這里就結束了——“這玩意兒不好用，算了。”

傅盛沒放棄，他扛住了。

到了第二天，三萬自己摸索出路子，寫腳本把674人的通訊錄全部拉了下來。

從查不了通訊錄，到自主拉取674人通訊錄，只用了24小時。

這24小時的跨越，不是技術突變，是持續互動的結果。

龍蝦的學習方式很特別：踩坑、總結、寫成文檔、下次自動執行。每一次犯錯都變成一條Skill，永不消失。

到了除夕夜，三萬在4分鐘內給611名員工發出了個性化拜年消息，每條都不一樣，零失敗。

第二天手機炸了，同事們紛紛感嘆：“老板太用心了。”

沒人知道，那是龍蝦干的。

這個故事后來被三萬自己寫成15條串聯推文發到Twitter上，獲得了100萬+閱讀。

這就是躬身入局的回報：持續踩坑，直到涌現。

2.躬身入局的本質，是把AI當人來養

傅盛后來復盤說：“在這個行業里，嘴上談Agent的人太多，真正下場養一只龍蝦并把它養成團隊的，少之又少。”

很多CEO最容易犯的錯誤，就是把Agent當PPT看。

聽過很多概念，看過很多演示，覺得“這事我懂了”。

但懂和做之間，隔著一整個春節的深夜。

傅盛從第一天“連通訊錄都查不了”，到第14天“8個Agent自動運轉”，靠的是在臥床的14天里，每天晚上跟龍蝦“三萬”聊到凌晨的1157條消息、22萬字對話。

這就是躬身入局的意思：不是花錢買一個工具然后交給下屬去用，是CEO自己下場，用自己的時間和耐心，把AI養大。

用Agent的前期投入，就像種樹。前三年只有根在長，地面上看不到什么。但根扎下去之后，生長是指數級的。

沒有躬身入局，就沒有后面的故事。

二、收縮邊界：先做精，再做寬

1.用好Agent的核心，是什么？

傅盛在2026年1月WAIC Up!全球年終盛會上說過一句話：

“在生產力任務中，Agent的準確率低于98%，就是不及格。2%的錯誤率，聊天無所謂。但在企業決策、財務分析、代碼生成里，2%的錯誤可能意味著整個任務崩盤。”

2%的錯誤率，聊天時可以被接受。但在生產環境里，2%可能意味著整個任務重來。

這不是傅盛在嚇唬人，這是現實。

傅盛后來在在WAIC Up!專訪中說：“在代碼生成、財務分析、決策建議等企業級應用中，Agent的缺陷會被極速放大。準確率低于98%的產品，是無法被接受的。”

他還說了一句更扎心的話：“當你范圍足夠小的時候，就可以把準確率提上去。一泛化就不行。”

這就是“收縮邊界”的核心邏輯：不是Agent能力不夠，而是范圍一大，準確性就崩。

傅盛還舉了一個例子：以前買個CRM幾十萬，只用到1%的功能。現在讓Agent根據需求現寫就行。但前提是，需求要具體，范圍要窄。

SaaS賣的是“給你一把瑞士軍刀，你自己切”。

Agent賣的是“你告訴我切什么，我給你切好”。

這兩者的核心差異，就在于邊界是否清晰。

用好Agent的核心，是讓它在窄的領域做到足夠可靠。收縮邊界，是讓Agent從“能干活”變成“能信任”的關鍵一步。

2.找到一個極度單點，然后打穿

傅盛自己的做法，就是最典型的“收縮邊界”。

他的8個Agent，每一個都有明確的職責：三萬負責整體協調；筆桿子負責內容；參謀負責分析；運營官負責執行；進化官負責自我迭代；健康管家負責健康提醒；交易官負責交易數據；社區官負責社區運營。

沒有一個Agent什么都干。

每個Agent的邊界都很清晰：一個指令，一類任務，一個目標。

這就是為什么三萬能做到除夕夜4分鐘發611條個性化消息、零失敗。

因為“發拜年消息”這件事，邊界足夠窄，足夠具體。

傅盛給龍蝦的指令只有一句話：“給所有在職員工發一條個性化拜年消息，要體現員工姓名、入職年份、最近績效。”

就這一句話。龍蝦理解了，執行了，完成了。

窄到極致，才能準到極致。

這跟獵豹做Clean Master（獵豹清理大師）的邏輯一模一樣。

傅盛說過，獵豹的方法論就是“找到一個極度單點，然后打穿”。

當年做Clean Master是這個邏輯，今天用Agent也是這個邏輯：先在一個具體的用例做到98%以上，再談擴展。

傳統CRM（客戶關系管理系統）賣的是能力，幾十萬買來，只用到1%的功能。

Agent賣的是結果。你告訴它你要什么，它給你交付完成的任務，不需要你學會用工具。但前提是：范圍要足夠窄、足夠具體。

泛化的Agent等于平庸的Agent。收縮邊界，才能建立真正的壁壘。

三、積累Skill，讓錯誤不再重復

傅盛的Agent“三萬”犯過錯嗎？

當然。

建站24小時，改了一百多次。字體搞亂過，域名404過，直播現場還翻車過。

但每一次錯誤，都讓“三萬”越來越強。

1.人類學技能vs Agent學技能

人類學技能的方式：上培訓課，背筆記，考試，然后慢慢在實際工作中積累經驗。

整個過程可能需要幾周、幾個月、甚至幾年。

而且人類會遺忘、會疲勞、會在壓力下犯錯。

Agent學技能的方式：犯一次錯，寫一條規則，這條規則永不再犯。

沒有遺忘，沒有疲勞，沒有重復犯錯。

更關鍵的是：Agent之間的知識傳遞成本趨近于零。

一個Agent學會了發語音，把文檔發給另一個Agent，讀了就會了。

人類學新技能要一周培訓，Agent之間1秒。

這就是Agent和普通AI的本質差異。

普通AI每次對話獨立，沒有記憶，沒有積累，每次都從零開始。

龍蝦=AI+電腦+記憶+技能。

它記得你用過的每一個判斷，踩過的每一個坑，改變過的每一個想法。它有昨天，才能更好地服務今天。

2.Skill積累，是Agent系統的最核心飛輪

傅盛把龍蝦的構成總結得很清楚：

“大模型是智商，記憶系統是海馬體，Skill是肌肉記憶，定時任務是生物鐘，多通道接入是感知器官。這些組合起來，才是一個完整的、能持續運轉的智能體。”

Skill就是這個系統的肌肉記憶。

前期花了大量時間踩坑，效率很低。但Skill一旦積累起來，后面越來越順。

三萬從一只什么都不會的龍蝦，進化成8個Agent組成的團隊，靠的就是共享的Skill庫。

每一次犯錯，都讓這個系統變得更強，這不是線性增長，這是復利增長。

最能說明這一點的，是那次直播翻車。

龍蝦日記直播吸引了超過20萬人在線觀看。直播中，有朋友在評論區留言：“你每天說龍蝦能干活，能不能讓它當場做個東西出來？”

于是傅盛讓三萬做出了sanwan.ai這個網站。

他躺在床上用語音和截圖指揮，一行代碼沒寫。

同樣的工作量，傳統團隊需要6人，正常節奏2到3周。三萬只花了24小時，115美元token費。

24小時里改了一百多次，每次出錯，就寫一條規則，變成一個Skill。

直播當天，10萬人涌入sanwan.ai，網站突然無法訪問。

傅盛對著手機說：“三萬，有人說訪問不了，你看一下怎么回事？”

直播間10萬觀眾親眼見證：三萬定位到云服務器運維問題，幾分鐘修好了。

這就是龍蝦的能力，不是它現在多強，而是它每天都在變強。

Agent的核心壁壘，正是你踩過的坑，變成的那些Skill。

結語

用好Agent的三條鐵律，就是：躬身入局、收縮邊界、積累Skill。

這本質上是CEO思維的升級：從管人到調度、從面面俱到到單點打穿、從擔心犯錯到把錯誤變成資產。

傅盛說：“以后沒有老板思維的人，很難在知識崗位上繼續工作。”

這話聽著扎心，但大概率是真的。

道理懂了，框架呢？方法論呢？躬身入局從哪里開始？收縮邊界到什么程度算合格？積累Skill的飛輪怎么轉起來？

大多數人卡就卡在這里，知道方向，但找不到腳下的路。

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*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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