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访北京中关村AI原点社区：AI重塑创业方式 “一人公司”涌现,访北京中关村AI原点社区：AI重塑创业方式 “一人公司”涌现_我的网站

A |     　　北京8月24日电 题：访北京中关村AI原点社区：AI重塑创业方式 　“一人公司”涌现　　作者 牛琳 李在阳 杜思凝 李立卓　　在北京市首批四个人工智能创新街区之一——位于北京海淀中关村腹地的AI原点社区，一种新的创业模式不断涌现：公司规模很小，甚至只有一两个人，却能够完成从产品研发到市场推广、售后服务的全链条工作。    Agent背后，是工程化的系统性交付。         作者｜Lynn          编辑｜郑玄          企业正在为一堆「不产生价值的 Token」买单。这句 Palantir 公司 CEO 在节目里说的话，一经播出就广泛流传。　　在AI原点社区，北京灵明智界科技有限公司创始人刘佳颖，一人负责AI潮玩产品的设计开发直至市场投放；北京星动时光科技有限公司创始人徐帅，则依靠两名核心员工和一批“AI员工”，为企业提供AI办公技能培训及智能体开发服务等。

B | 　　他们选择的都是近来备受关注的全新创业模式——“一人公司”(One Person Company，简称OPC)。随着人工智能技术的迭代升级，越来越多的创业者开始借助AI工具降低人力成本，凭借数智工具与外部协作网络，创业者“一人”即可独立完成从产品设计研发到市场投放的全链路商业闭环。　　当AI成为“员工”，创业者专注决策　　刘佳颖的公司没有传统意义上的产品团队。借助AI工具，刘佳颖一人几乎承担了从IP设计、技术攻关到供应链整合的全部工作。抛开背后的商业竞争不谈，这句话被广泛传播，就是因为戳中了当下人们的体感，行业的注意力，渐渐从「模型多强，用了多少 Token」变成：这些 token 到底帮我解决了什么，智能是否真的转变成了生产力。　　这款正在开发中的AI潮玩被命名为“星芽”，它结合音乐和陪伴功能，希望通过智能硬件交互为用户提供情绪价值。　　“每个环节几乎都需要AI辅助，比如市场调研、海报设计、程序代码撰写等，但决策部分需要人来做。”刘佳颖说，她会同时使用多个AI工具，对市场分析、产品设计等进行交叉验证，再根据结果做出最终判断。

C |          Agent 这个产品形态，当初有多 fancy，如今就有多祛魅。一个任务扔进去，模型自顾自跑上几个小时，token 哗哗地掉，交付回来的东西却不一定能用。

D | 　　相比之下，徐帅的公司虽然只有两名员工，但其服务对象包括多家大型企业。在他的公司里，AI承担了多个岗位角色：培训专家、产品经理、技术总监、数据分析师等。

E |          模型强是前提，但只靠模型不够，还需要整套让能力收拢、稳定交付的工程。

F | 比如，开发产品时，AI产品经理并不只是简单执行指令，而是通过不断提问，引导创业者把需求描述清楚。　　徐帅认为，AI的价值并不是完全替代人，而是帮助创业者减少大量基础性、重复性工作，把更多精力投入到宏观决策中。　　OPC降低创业门槛，但不意味着孤军奋战　　作为一名OPC创业者，刘佳颖说，这并不是因为创业者不需要合作，而是合作方式发生了变化。　　在选择OPC创业之前，刘佳颖曾有过创业经历，并由此体会到，创业早期扩大团队往往带来较高的沟通成本。

G | “有时你需要先把想法传达给中间人，再由他们向下传递，这个过程很容易出现信息偏差。”而通过OPC创业，她可以亲自对接和把控核心业务环节，保持信息传递的准确性与执行效率。         从这个视角来看百度搭子最近的成绩，会更有意思。WAIC2026 上，百度搭子入选大会「镇馆之宝」，并且是十大获奖展品中唯一的通用智能体产品。　　徐帅也认为，传统招聘模式成本较高，而AI能够承担部分专业岗位的工作。荣誉只是表象，背后的数字是：自全量上线以来，用户日均提问次数涨了 20 倍。这说明，用户不是来试几个新鲜问题，而是开始把资料整理、信息检索、PPT 生成、内容创作这些真实任务交给它。         01          单点能力跑不远          先说一个越来越公认的事实：做好 Agent，不是给模型套一个 API。         同一款底层模型，交给不同团队，跑出来的结果可以差很远。因为一个任务从进来到交付，中间要过很多关：理解用户需求，拆解小步骤，每一步该调什么工具、哪个系统，执行完还要判断质量、必要时自己返工，最后把过程里的经验沉淀下来。但他同时强调，在客户对接、商务合作、线下培训等环节，AI还无法取代人类。长链路操作鲁棒性考验的就是工程。

H |          如果说模型决定了 Agent 智能的上限，harness 决定了它能不能稳定地摸到上限，它决定了模型往哪走、调什么、何时停、错了怎么办。　　对于OPC创业者而言，减少内部员工数量，并不意味着减少外部连接。中关村科学城管委会产业促进一处工作人员指出，从产业服务视角来看，OPC创业简化了注册流程、降低了创业门槛，但创业者无需孤军奋战。　　中关村科学城管委会产业促进一处工作人员表示，北京市海淀区依托AI原点社区、百年京张AI创新带等载体，打造产业链就近集聚、协同发展格局，配套初创补贴、算力补贴、模型券、人才公寓等扶持政策，联动高校、创投机构、专业服务商常态化开展供需对接、技术沙龙，同时开放公共算力、AI数字工具降低单人运营压力，政府、产业链、科创资源形成全方位支撑网络，为单人创业提供充足外部协作资源。         这也解释了智能体赛道早期的一个现象。不少产品靠一个亮眼功能，或者蹭一波模型红利跑了出来，热闹一阵，没多久就很少再被提起。7月29日，AI原点社区内的原点学堂活动展板。Agent 产品多，卡在半途的 Agent 也很多。

I | 　李在阳 摄　　在AI原点社区，刘佳颖感受到的是产业生态带来的便利。这里聚集着硬件、算法、数据、应用等AI全链条创业团队，需要寻找合作伙伴时，可以快速对接。         因此在 Agent 类的产品中，除了灵光一现的设计，更需要踏实的技术积累。百度搭子在信息检索这一关上幻觉更少、找得更准，靠的不仅仅是模型的智能，还有百度多年搜索的经验——怎么判断信息可信、怎么在一堆结果里定位到有价值的那条，这些经验被搬进了 Agent 的执行链里。再往上一层，每一步该调哪个工具、哪个系统，背后是百度搜索、网盘、地图等成熟能力被接入同一条执行链。         在 OpenClaw 生态的公开 Agent 评测 PinchBench 上，百度搭子以 93.3% 和 93.2% 拿下前两名。

J | 真正值得看的是一组对照：同一款底层模型,放进百度搭子的框架能跑到 93.3%，换到 Anthropic、OpenAI 自己的框架里,则是 89.0% 和 91.6%。模型没变，成绩的差异，就说明了外面这层工程的实力。“上下游很好找，大家都在做AI相关业务，多交流能带来很多启发。         工程之外，还有一关平时不被注意，但做不好不但会影响产品体验，甚至会带来后果的事情：安全。”刘佳颖说。　　徐帅也提到，除办公空间外，园区还能提供工商注册、财务服务、路演活动等支持，帮助创业者对接投资人和同行。　　“一人公司”是起点，而非终点　　尽管AI让创业者能够以更低成本、更小规模启动公司，但刘佳颖和徐帅均表示，OPC并不是企业发展的最终状态。

K | 　　刘佳颖指出，“一人公司”更多是创业早期阶段的一种形态。Agent 要替人类删文件、改系统、发数据，权限就不能是完全敞开的。“如果以后找到合适的合作伙伴，大家一起加入，公司自然就不是OPC了。百度搭子从权限、审计、隔离、确认四个维度兜底——员工能用哪些技能、碰哪些数据是限定的，所有操作可追溯，沙箱和本机环境完全隔离，删除、外发这类高危动作必须人工点头才执行。”　　徐帅也在寻找更适合业务发展的合作伙伴。

L | 他认为，即使拥有大量AI工具协助，企业发展到一定阶段仍然需要更多人的参与，“很多事情必须要人去做”。

M | 这套东西不性感，却决定了企业客户敢不敢把 Agent 放进真实流程。　　中关村科学城管委会产业促进一处工作人员表示，在AI原点社区，“一人公司”持续涌现，正在成为新的创业样板。         大规模落地还有另外一个关键：成本。6 月的引擎升级里，在任务效果不降的前提下，执行过程的 token 消耗压低了 75%。约等于用四分之一的 token，做完了原来的工作量。过去，创业者需要组建团队，以完成大量执行和管理协调工作；如今，借助AI工具，创业者更加聚焦于方向判断和资源整合。未来，公司的规模或许不再单纯以员工数量衡量，而取决于创业者能够调动多少智能资源、连接多少外部力量。而 token 能压下来，又跟百度自己有模型、有云、有芯片布局分不开。正是因为每一层都有布局，联合优化带来的空间才能够更大。

N |          换句话说，跑出一个搭子，背后是一整个百度。         02          从个人到企业，在真实任务里长出场景          工程是说给行业听的。另一方面，对用户来说，一个 Agent 好不好，就一条，能不能把他真正头疼的事办了。         老万，70 岁，长白山的野生动物摄影师，手里攒了一百多 TB 的红外相机和监控素材。

o | 他最头疼的不是拍，是看——几个小时的视频，靠人眼一帧帧回放，挑出有动物出现的画面，眼睛先扛不住。

p | 他不会写代码，也没有团队，只是用平常说话的方式给百度搭子下了个指令：把有野生动物的画面挑出来、单独建个文件夹、再按我的习惯整理一份监测日志。原来要靠人眼熬着一帧帧回放的活，现在他说完需求就能拿到挑好的片段和整理好的日志——70 岁的眼睛，从这道工序里解放了出来。

q |          杭哥，在杭州开缝纫教室，教零基础学员三天速成。他最耗神的环节，是把学员「想要通勤一点」「想显瘦但别太夸张」这样模糊的话，变成能落地的服装方案。过去要反复沟通、反复改图，一张效果图能耗掉一天。现在他把学员的描述丢给百度搭子，效果图、版型建议、面料推荐、制作成本，连带上课用的课件大纲，一次对话就出来了。         这两个案例的共同点是，用户并没有在学习一套复杂软件，也没有为了某个垂直需求单独搭系统。他们只是把目标说出来，百度搭子把背后的工具、数据和流程组织起来。

r |          这两个人都是自己所在领域的专家，没有技术背景。他们的麻烦过去也不是花钱就能解决的。

s | 一个摄影师、一个缝纫老师，不会为筛素材、画版型去搭一套系统，市面上也没有正好接住这种活的工具。现在可以实现的，是过去他们够不着的一副外挂：一句日常的话，就能调动一整套本来不属于个人的能力。

t |          能实现如此专业的系统性能力交付，可以从百度搭子成长路径来看。         百度搭子的成长路径，并不是先做一个轻量聊天工具，再慢慢加功能。更准确地说，它一直围绕「完成任务」来扩展能力：个人版补齐多端共享记忆、Browser Use、PPT 生成和自媒体专业套件，企业版则把这些能力带进团队协作、权限管理和组织资产沉淀。         最新长出来的一个场景，有点出人意料。世界杯期间，百度搭子进了央视频的《超级绿茵场》，在「AI 战术分析时刻」里，把进球、跑位、防守漏洞，拆成普通观众能看懂的战术。把同一套分析能力挪到看球这件事上，它就多出了点陪伴的意味。有意思的是，让它能陪你看球的，正是它平时用来干活的那套分析能力，它能去到哪些场景，其实不由它预设，而由有人把什么样的问题带到它面前。         03          一个 Agent 能走多远，取决于背后的系统          一个 Agent 能走多远，短期看它现在能做什么，长期看它靠什么越做越好。         答案在那条链的内部。全栈的各层之间，不仅在技术层面能够默契耦合的，也成为了数据优化的天然通道。智能体被用起来，产生真实的任务数据，这些数据回过头优化模型；模型的需求，又牵动着芯片和算力怎么调度；产业里的真实场景，则反过来检验这个智能体到底有没有解决问题。转得越快，迭代越快，成本压得越低，落地也越深。         所以，百度搭子站上 WAIC『镇馆之宝』的位置，并不是一个孤立的展会荣誉。公开评测里的成绩，说明它在长任务执行上跑出了结果；央视频世界杯里的战术分析，说明它能进入高关注度的大众内容场景；日均提问次数 20 倍增长，说明用户正在把真实任务交给它。         Agent 这场比赛当然才刚开始。但至少在这个阶段，行业已经不只是在看谁的模型更强、谁消耗的 Token 更多，而是在看谁能把智能稳定地转化成结果。百度搭子这次被放到 WAIC 智能体 C 位，真正被看见的，也是这件事。         *头图来源：百度搭子          本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO          已无更多数据。

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Published on:14:44:24