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嘉宾 | 覃睿，BISHENG.ai 联合创始人
AI 在 to B 企业的落地一直是大家关注的焦点，但往往充满了“PPT 上的美好”和“现实中的骨感”。本期《AI 炼金术》邀请到了企业级开源 Agent 平台 BISHENG.ai 的联合创始人覃睿。 覃睿基于服务大几千家企业的真实经验 ，坦诚分享了 AI Agent 在企业中“真正能用”和“听起来好但难落地”的场景 。他深入剖析了企业 AI 落地的四大阶段 、最大的挑战（剧透：不是技术，是“人”），以及为什么他们劝退了大部分想做“智能问数”（Text-to-SQL）的客户 。
这期节目对于所有正在推动或考虑 AI 转型的企业家、IT 负责人和业务骨干都极具价值。你会听到一个一线实战派的真实分享，了解 AI 落地表象之下的关键挑战和务实路径。
� 关键结论
四大真实落地场景： 目前企业 AI 落地最集中的四大类场景是：问答（知识库）、审核（合同、消保）、写报告（研报、尽调） 和 智能问数（Text-to-SQL）。 最“扯”的场景：智能问数（Text-to-SQL）。 覃睿坦言这是他们最谨慎、劝退最多的场景 。原因是这种需求通常来自高层 ，对准确性要求极高 ，但绝大多数企业的数据治理水平根本达不到（如表关系混乱、字段无文档）。 最“不性感”但最高频的场景： 1. 知识库问答（RAG）。2. 情报类应用，即自动监控部委网站、公众号、论文库等，帮员工从“不乐意干”的繁琐工作中解放出来 。 开源是最好的“获客渠道”： BISHENG.ai选择开源，初期是朴素地希望获得快速反馈 。但事实证明，这成为了最高效的获客方式 。严肃的企业客户（特别是大客户）最终仍然会为咨询、实施和定制服务付费 。 中国 To B 赚钱的逻辑： BISHENG.ai已实现盈利 。覃睿的经验是：1. 通过开源筛选正确的客户（主动来的、认知一致的）；2. 做正确的项目（敢于“劝退”不切实际的需求）；3. 抱着**“让客户成功”**的心态，即使短期“算不过账”，也要把真实需求做好，从而赢得二三期项目 。
� 关键认知
企业 AI 落地最大的误区： 企业普遍存在两大不切实际的期望：1. 低估了落地成本 ；2. 以为 AI 无所不能，忽视了 AI 需要被“教”会企业的“弯弯绕”（即业务知识、偏好和隐性规则）。 企业 AI 落地最大的挑战是“人”： 真正的瓶颈不是技术 ，而是如何让业务人员（业务部门）深度参与进来 。他们往往不愿或无法一次性讲清全部需求 ，导致项目需要大量迭代，甚至重构 。 AI 落地四阶段论： 覃睿将企业落地分为四个阶段 ： 玩具阶段： IT 内部的“发烧友”在玩 。 通用阶段： 业务人员开始高频使用通用的 AI 对话工具（如 Deepseek、豆包），开始建立“体感”。 垂类 Agent 阶段： 业务人员主动参与，与 IT 联合共建垂直场景 。 数字员工阶段： Agent 作为自主智能体在企业内工作 。 给企业的核心建议：先到“第二阶段”。 覃睿建议企业不要急于求成（拔苗助长），应先让业务人员在日常工作中（通过类似 Deepseek 或企业版 Minus 的体验）充分感受 AI 的价值 。只有当业务人员建立“体感”并主动提出需求时，第三阶段的“垂类 Agent”落地才会成功 。 BISHENG.ai VS Palantir： BISHENG.ai的模式（包括开源产品）越来越像 Palantir 。其核心是将产品作为高效的“交付工具” ，以更低的成本、更高的效率承接大客户的定制化需求 。
�️ 行动指南
如果你是企业决策者/IT负责人： 诚恳地认识模型能力。 放弃“一步到位”的幻想 。 从“第二阶段”开始： 先在内部署好用的通用 AI 对话工具（体验要对标 C 端产品），让业务人员先用起来，建立“体感”。 选择“不性感”的场景切入： 优先解决内部知识库问答 和情报搜集 这类高频、刚需、员工又不爱干的痛点点。
如果你想尝试“BISHENG.ai”（Bisheng）： 开发者/小公司/个人： 访问官网 BISHENG.ai ，给项目点 Star，加入文档中的社群二维码 。如果部署有困难，群里有“BISHENG.ai达人”可以提供 500 元左右的付费部署服务 。 中大型企业： BISHENG.ai的理想客户是**“细分领域的头部”，预算在几十万到几百万级别 。 ISV / 软件服务商： BISHENG.ai正在招募各地的合作伙伴，可以承接BISHENG.ai覆盖不到的商机，共同交付项目 。
⏱️ 时间线
【01:21 - 02:54】 嘉宾介绍：BISHENG.ai（Bisheng）联合创始人覃睿，企业级开源 Agent 平台。 【03:27 - 04:26】 为什么选择做开源项目？ 【04:26 - 05:53】 开源的朴素想法：获取快速反馈，也许能帮到别人。 【05:53 - 07:12】 开源的商业价值：高效获客、建立标准、吸引人才。 【07:54 - 09:17】 Dify 已经存在，为什么BISHENG.ai还能火？（差异化：企业级功能）。 【09:17 - 10:33】 数字化转型的“大屏”执念。 【10:33 - 11:00】 企业 AI 落地的四大类场景。 【11:00 - 15:29】 场景一：问答（知识库），及客服场景对“确定性”的挑战。 【18:08 - 19:26】 BISHENG.ai的“Palantir”模式：产品是内部的交付工具。 【19:26 - 20:29】 场景二：审核（合同、消保材料）。 【20:29 - 22:30】 审核场景的挑战：业务部门的需求永远讲不全。 【25:15 - 27:38】 场景三：写报告（研报、尽调报告）。 【27:38 - 31:00】 主持人（任鑫）的真实需求：用 AI 写投资 Memo。 【31:00 - 31:24】 场景四：智能问数（Text-to-SQL）——最谨慎、劝退最多的场景。 【31:24 - 33:01】 为什么智能问数（Text-to-SQL）很难落地？ 【33:01 - 35:42】 唯一成功的 Text-to-SQL 案例：核心是先做了数据治理和“业务表”。 【38:26 - 39:34】 市面上最“扯”的场景是什么？—— 还是智能问数。 【40:28 - 41:59】 最“不性感”但最高频的场景：问答和情报搜集。 【42:26 - 46:54】 企业 AI 落地的四个阶段：玩具 -> 通用 -> 垂类 -> 数字员工。 【47:19 - 49:39】 为什么员工宁用 ChatGPT 不用内部工具？（答：体验太差）。 【51:10 - 52:30】 BISHENG.ai社区早期是如何获得关注的？（答：打中了企业刚需）。 【52:30 - 53:32】 在中国做 To B 怎么赚钱？（BISHENG.ai去年已盈利）。 【53:32 - 58:53】 盈利秘诀：筛选客户、做对项目、建立信任。 【58:53 - 59:41】 给传统企业 AI 转型的核心建议。 【59:41 - 01:03:36】 建议：诚恳认识模型能力，先从“第二阶段”做起，建立“体感”。 【01:03:36 - 01:06:33】 企业对 AI 最大的两个“不切实际的期望”。 【01:06:33 - 01:10:44】 探讨 Palantir 的 Ontology（本体）为何如此有价值。 【01:11:14 - 01:14:19】 BISHENG.ai的理想客户画像：细分领域的头部企业。 【01:14:19 - 01:15:28】 如何联系BISHENG.ai？（官网：BISHENG.ai，加入社群）。 【01:15:28 - 01:16:14】 针对个人和小开发者的“BISHENG.ai达人”服务。 【01:16:14 - 01:17:21】 招募城市 ISV 合作伙伴。
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「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！ 商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式
节目主理人：
徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。
任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。
BGM： 片尾：The Ivy - It Was Alwa
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本期简介 这期是第一次正经的线下拍摄。有观众留言说做 AI 游戏和娱乐内容，一个月光订阅就要四百美金，我们就请来做视频和娱乐的朋友姚旭，聊聊 NaukNauk。这是给普通人做日常表达和交新朋友的 App，用户主要在北美和欧洲。聊到：为什么用户用心爱的物件而不是自己的脸来表达；C 端产品怎么当 benchmark 和 eval 用；视频成本、卖 token 和巨头补贴；AI 内容泛滥之后，普通人去哪儿被看见。中间有不少不同意见，比如大平台会不会抄、做 C 端是追 beta 还是 seeking alpha。关心 AI 应用创业的，值得听听一线团队怎么想。
「也不用太焦虑了，以后一定会更糟的。」——任鑫，第一次创业时安慰合伙人 「你应该先卖，卖完再做，先把钱收了。」——任鑫 「大家买的根本不是这个产品。」——任鑫 「定义出这个标准的过程，就是你在干活的过程。」——晓辉 「早点关公司。」——任鑫，给第二次创业时的自己 「要把你大脑中很多的后台进程一个一个都关掉。」——晓辉 这一期反过来：晓辉博士在她的新可能实验室访谈任鑫。从计算机奥赛、电商、写博客被刘强东的助理转发，聊到 AI 让「做东西」大幅贬值之后为什么要先卖再做；从第二次创业从口号出发、晚关公司的教训，聊到晓辉离开腾讯、日更焦虑、帮企业做 AI 转型；最后是听众提问：超市财富自由、没有资本怎么推广、HRBP 怎么用 AI 抢地盘。
「AI 都能做完，但是我验收不完。」——徐文浩 「大家不要以为自己有 taste，你只是有 bias。」——任鑫 「我感觉我今年写了过去 20 年写的代码的量吧，当然不是我写，其实是 AI 写的。」——徐文浩 「点评的网站连信息都不给你看，它都不给人类看。」——任鑫 「它不是一个应该被解决的问题。」——任鑫，谈 AI 要替我们解决的那些琐事 「你卖成两家公司，说明你命好。」——徐文浩 国庆假期，两个老朋友各自开着十几个 AI 窗口，录下了这期闲聊。从 OpenAI DevDay 和突然又火起来的个人助理聊起：为什么在中国连点评都打不开，琐事到底该不该交给 AI，个人助理最后会不会免费；再到任鑫发现放手让 AI 做的视频，数据比自己认真做的还好，以及 Anthropic 找宗教领袖聊 Claude 的意识；最后落在一个程序员这一年的真实体感：代码写得比过去 20 年都多，人却像个快车司机。 【本期嘉宾】 徐文浩：某 AI 创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫：美元基金合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造"今夜酒店特价"用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业"京东到家"开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 【时间轴】 00:00 冷开场 00:31 开场：DevDay、个人助理、用 AI 做视频。 01:13 DevDay 没亮点：额度砍半，Codex 一两天用完，Dot 又慢又不透明。 03:45 个人助理为什么又火了：OpenClaw 之后，Muse、Instinct、Dot 扎堆入场。 06:48 中美两个市场：超级 App 把篱笆扎紧，美国电脑下单多、供给分散。 12:12 老创业者的选择：回避正面战场，还是先想好退出通道。 16:43 琐事是不是小确幸：组局的热心人、拼乐高、花两小时比价。 22:27 文浩的真实用法：Codex 补完一年的报销，带娃挑暑假目的地。 30:24 我们是不是典型用户：白给的 Token 都懒得开。 33:02 个人助理会免费吗：订阅的天花板、广告竞价、意图经济。 38:27 高频打低频：订酒店凭什么切到另一个 App，卖掉也是出路。 43:57 先卖再做：Agentic FDE、A 股题材、卖公司八成靠命。 49:09 ZooWork 发布：不绑死模型的托管 Agent 平台，Opus 四天烧掉 2000 美金。 56:22 产品要有一眼看懂的段子：压力手表的故事。 58:06 AI 做的视频反而更好：是 taste 还是 bias，不同平台要的不一样。 1:04:06 预告：AI 炼金术资料库网站。 1:04:54 Claude 有意识吗：意识是为了做模拟的错觉，还是终究要人扣扳机。 1:12:38 一年写完 20 年的代码：快车司机、外卖员，一天送 200 单。 1:15:45 AI 都能做完，但我验收不完：坐牢感和过度承诺。 1:18:25 去硅谷太贵：赚美国的钱，别在美国花。 1:21:35 本地推理：五千块的显卡跑千问，干小活够用。 1:24:32 听众提问：Dynamic Workflow 和 UltraCode 怎么用。 1:26:45 片尾曲：留一件小事给我吧 【核心观点】 1. DevDay 最大的新闻是额度砍半。文浩的体感是，Claude 的 Opus 重度用一周正好用完，Codex 一两天就用完，「这个玩意儿不具有性价比了」。Dot 只是把需要自己动手组装的产品，变成了买回来直接放进房间的家具，「但是这个产品并没有做得更好」。 2. 个人助理在中国和美国是两个市场。中国的超级 App 把篱笆扎得很紧，点评、淘宝的网页版连人都不让好好看，只有微信、阿里这样的平台能做。美国将近一半的电商交易在电脑上完成，每个垂直领域都有自己的 SaaS，供给分散，机会天然更大。 3. 琐事不一定是成本。任鑫看孩子照着说明书拼乐高，觉得那是花钱「买爽感」。很多人花两小时比价、挑一条裙子，本身就是放松。产品经理想象的用户都忙得找不着北，但大部分人的琐事，「它不是一个应该被解决的问题」。 4. 但真实的摩擦确实存在。文浩用 Codex 加 computer use，一两个小时补完了拖了一年的报销；带孩子挑暑假去哪儿，跟 Codex 多轮商量天气、价格和行程，「它其实是增加我的乐趣的」。 5. 个人助理最后大概率是免费的。订阅制一涨价就伤增长，免费产品靠广告主之间互相竞价：「理想也想卖车，小鹏也想卖车，特斯拉也想卖车。」代价是，这可能只有巨头或者巨额补贴才玩得起。 6. 做不成超级 App，卖掉也是出路。「一个善良的创业者本能想我怎么把这个事情做大……但是如果你想把这个东西卖掉，很多事情是可以做的。」任鑫顺着想到自己的 FDE 公司，也该往「被买」的方向做。 7. 先吆喝，再动手。任鑫把 Agent 版 FDE 的概念直接发布，真有企业带着订单来，深聊下去才发现，「他们根本不需要我做的这个东西」。 8. 认真做的，输给了 AI 做的。任鑫放手让 AI 照他的知识卡片出稿、用他的声音发，数据反而比自己认真口播的好。文浩不同意这么快投降：大众传播上 AI 也许更好，但它吸引来的人，是不是你真正想要的那群人，是另一回事。 9. 意识没那么高级，还是终究只是工具。任鑫觉得意识是为了做模拟、在没有生存压力时多产生训练数据，「有点像撞车实验里面那个假人」。文浩站在工具派：今天的 agent 都还要人去扣扳机。 10. 效率上去了，人却更累。「因为电动车快，不是我快。」东西太容易做，人就容易过度承诺：「AI 都能做完，但是我验收不完。」 一句话总结：AI 让「做」变得几乎免费，真正稀缺的变成了人的判断、验收，和那点不想交出去的小确幸。 【本期提到】 OpenAI DevDay、Dot（OpenAI）、Muse（Meta）、Instinct、Codex、Claude Code、Opus 5.5、OpenClaw、ZooWork.ai、Claude Frontier Academy（Anthropic）、Product Hunt 【关于 AI 炼金术】 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品人和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！ 欢迎订阅「AI 炼金术」播客，以及同名公众号、视频号。 【节目主理人】 徐文浩：某 AI 创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫：美元基金合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造"今夜酒店特价"用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业"京东到家"开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 【商务合作】 公众号「AI炼金术」菜单栏中【商务】获取联系方式 【播客剪辑】
半年前橘子来聊个人助理，任鑫当场杠他：「这个东西太宽泛了……你要不要找一个细分啊？」半年后，Instinct 融资融到天上，Muse 把 Meta 股价都带了起来，Grok Bot、Dot、Cue 扎堆上线——个人 Agent 成了最热的赛道。任鑫的反应是：「感觉时代终于追上了橘子，然后就想把他抓过来，半年前蹭你热点没蹭上的话，半年后再蹭一遍。」橘子接得也干脆：「抱歉了，半年前没有给大家带来爆点，半年后我们再努力一次。」
美国财长贝森特刚放话：Hugging Face 事件是 OpenAI 管理层的责任，不是一群 agent 的责任，政府不会给 AI 实验室免责豁免。徐文浩的反应是：「你不能说挣钱的时候我挣一千万，坐牢的时候说这是 AI 的责任，和我没关系。」