Tony Ren

横跨 AI 研究、数据创业与全球化产品的连续创业者。这次不端着讲，就聊几件自己踩过的事，还有现在怎么和一群 AI 一起干活。

先找到那个愿意签验收单的人。

早期最贵的错误是「自我感动」——做了很久，却没有一个人愿意为结果买单。真需求的判断题很简单：有没有一个具体的人，愿意在你的交付物上签字验收。

别追大而全，追可交付、可验收的最小闭环。

早期资源有限，唯一该 all-in 的是「能被验收的一件事」。把宏大叙事切成一个能交付、能被人确认「对，就是这个」的最小闭环，然后再滚起来。

早期别急着堆人——
用 AI 把一个人变一支队。

招人是最重的承诺，也是早期最容易做错的决定。在验证阶段，先用一支 AI Agent 团队把「研究 / 内容 / 开发 / 客服 / 交付」跑起来，把人省下来留给真正只有人能做的判断。

人的胜任力在剧变。

AI 接管了「执行」，人的价值上移到：定目标、设机制、管控流程、为验收负责。新节奏 = 每天 2–3 小时高强度 + 随时在线验收反馈。

一个工作台，人和一支 Agent 团队同框协作。

一键创建 Agent，每个各有一台云电脑、常驻在线；在同一个工作台里，人和 Agent 一样发消息、被 @、认领任务、交付验收——频道分主题、任务看板流转、话题里接力、产物可发布。

用 AI 放大交付顾问的产能。

早期做 To-B，最缺的是「能把方案落到客户流程里」的交付人（FDE）。让 AI 团队顶起重复部分——需求梳理、简历初筛、客户资料入库、交付复盘、SOP 沉淀，一个 FDE 就能服务更多客户。

盯住 AI 答案里，
你和竞品的可见度。

用户越来越在 ChatGPT 里问「哪个产品更好」。GEO = 让品牌在 AI 回答里被提及、被引用。早期正是空地——用一支 AI 队持续监控你和竞品在各大模型里的可见度、被引用来源，早早抢下 AI 流量。

一支 AI 队，把内容做成日更生产线。

早期没有内容团队，也能持续输出。一位主编 + 一支 Agent 小队跑「选题 → 事实核验 → 撰写 → 质检 → 发布 → 阅读复盘」，人只定方向、给观点、做验收，两周产出十余篇。