Nathan 内森
@code7forzn
Team Misanthropic
가입 January 2021
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LLM强调的是单个任务的解决能力；而Personal Agent强调的是以人为本的连续性任务的“编排”价值。
Personal Agent产品的编排能力越强，它的护城河越高，用户越难迁移。它可能在某一个细分领域的任务能力并不是最优，但整体的任务连续性执行上，它需要是最强的。
首先，它需要有“高打开率”的场景的丝滑体验。这是必须要守住的根据地。如果一个Personal Agent切的核心场景较为低频，那么它很难成为用户的首选，也就失去了入口价值，用户也很难用它的“编排”服务。
这也是为什么我认为，虽然Muse的产品交互体验好，但定位走偏了的原因。
Personal agent的下一步竞争是场景层，像O2O大战一样的场景圈地运动，这个过程中会产生一些并购。
AI不会吞噬一切软件，有客户关系沉淀和价值数据沉淀的行业软件反而会成为并购标的，成为agent的履约层。而龙头的履约层可以和不同的agent合作。
另一方面，开放memory layer给特定许可的B端客户和开发者，成为XXX Inside，在任务履约层上做到更加丝滑。
对创业团队来说，面向开发者的记忆诊断、客服跨系统的记忆层、跨境电商的运营记忆、垂类合规行业的记忆层，把客户记忆养成资产，或许更容易成功。
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