最近对 ai agent 的理解有升级,感觉到很兴奋,可能是生财有术未来的进化方向。
这是生财创始人亦仁发布的一条方向判断。他从智能体已经能把内容从创意到发布整条链路自动跑完、成本几乎归零这件事入手,指出规模化的真正卡点不在产能而在账号,于是给出一个从交付方法转向交付结果的合作设想:内容方出内容,圈友出账号,按分成结算。文末列出他愿意合作的几类内容方向。
把 AI 能力本身,做成能交付、能收费的东西
这个项目说的是把 AI 的能力本身做成能交付、能收费的东西:给一类数据做接口让别人付费调用、把自己的经验固化成可复用的技能、给企业搭一套真能干活的数字员工。它和用 AI 提效的区别在落点,那些做的是给自己业务省时间,这个做的是把能力本身变成商品。下面的内容里既有官方对这一年的判断,也有圈友从零搭出第一个智能体的完整过程。
为什么值得看:这可能是少数还在早期、门槛又刚好够得着的方向。官方在 2026 年 8 月连开两期专题训练营,参与的圈友超过七千人。下面这批人里有把流程做成付费数据服务卖出去的,有一个人指挥几十个智能体干活的,也有从零起步、不会写代码却把工具交付给甲方的。
要注意的是,这个方向的工具和平台几个月就换一轮,今天学会的框架可能明年就没人用了。真正能沉淀下来的是对业务流程的拆解能力,以及能不能判断出哪一环值得做成能力。下面这些帖子基本都在这几点上反复讲。
这里做的是「脱敏解读」:把每篇帖子讲了什么、作者拿到了什么结果挑出来给你看,但具体怎么做的那部分方法,完整保留在原帖里。这样既不侵犯原作者,也方便你先挑出真正想看的那几篇。
这个方向走到哪一步了,官方和一线的人怎么看。
这是生财创始人亦仁发布的一条方向判断。他从智能体已经能把内容从创意到发布整条链路自动跑完、成本几乎归零这件事入手,指出规模化的真正卡点不在产能而在账号,于是给出一个从交付方法转向交付结果的合作设想:内容方出内容,圈友出账号,按分成结算。文末列出他愿意合作的几类内容方向。
这是一篇面向零基础读者的智能体教学分享,作者用口语化的笔触把入门设置和进阶打磨分成两段来讲。上半段解决怎么让 AI 认识你,下半段讲智能体为什么要垂直、指令该怎么一轮轮迭代;最后把自己的真实使用场景和配套内容一并放出,也反复强调想不清楚需求才是用不好 AI 的根源。
这是圈友潇墨写给完全零基础人群的一份智能体上手分享。作者自己也不是技术出身,在一次线下大会被点醒之后断断续续摸索了两周,发现主流平台搭智能体的门槛远比想象中低,于是把自己踩过的路完整写了出来。整篇的落点是:平台会换,底层的那套组合却没变过,普通人日常提效完全够用。
这是生财创始人亦仁「100 系列」的第三篇,通篇是认知更新而不是操作指南。他把 Agent 时代那些正在悄悄失效的旧生意常识,按从大盘、选方向到带队伍、修自己的十个板块逐条翻过来,每条先说过去怎么想,再说为什么现在不一样了。文末另附一版只留十条的浓缩清单。
这是一位在智能体落地赛道摸爬两年的从业者写下的长文复盘。他判断企业端真正缺的不是技术,而是对能力边界的清醒认识,以及把专家脑子里的经验写进系统的能力。文中把落地场景、不同规模客户的交付逻辑、以及效果、成本、数据三方面的壁垒都过了一遍,最后给出对大模型趋势的判断。
这是一篇写给非技术人的协议科普。作者从官方定义出发,讲清这套协议到底解决什么问题,再用两个生活化的例子说明:大模型原本只有脑子没有手脚,接上它之后才真的能动手办事。后半段他带着读者在本地完整走了一遍配置,也顺手列了几个现成可用的服务和一个聚合站,方便直接上手。
这是一篇面向零基础读者的概念科普加实操演示。作者本职是程序员,因为自己也怕看满是专业名词的官方定义,于是用一套生活化比喻把 MCP 讲清楚,说明它解决的正是各家平台各自造工具、彼此没法复用的老问题。文中把协议放进几个能跑通的小场景里做演示,最后还整理出一批可以直接逛的工具市场。
这是一篇近三万字的企业 AI 落地趋势分析。作者过去半年服务了几十家企业客户,又把国内外同行研究了一遍,从为什么非做不可、难在哪、有哪几条路可走三层搭出一张全景地图,把落地难拆成若干类典型困境,并给出一个新职业正在成形的判断。文末还附了一份针对这类人才的调研报告。
这是圈友周知写的一份 AI agent 系统长文,把提示词、上下文、装置、循环这四个被反复提起的词,收进一张层层嵌套的同心圆里。作者从零基础读者的处境出发,先讲清这四个词各自管什么,再给出按症状找层的诊断思路,最后落到一句判断上。全文不要求读者会写代码。
第一次把一个想法变成能跑起来的智能体。
这是一个业务人闭关一个月后的使用复盘。他判断这类能自己动手的智能体,价值完全取决于使用者对业务的熟悉程度,于是把手上几项日常工作逐一交给几个独立的智能体去跑,同时也踩了不少坑:任务跑久了会忘掉前面的步骤,不盯过程它就会自己编内容。
这是一篇把智能体从「装好」用到「能干活」的配套分享。作者在企业 AI 转型咨询公司做产品与落地,把半个月的折腾过程写成一份清单。他反复强调的核心不是配置本身,而是换一个心态:别把它当聊天机器人,当成一个刚招进来的远程同事,先想清楚要它干什么,再谈怎么搭工位。
这是一篇从一个异常数据切入的观察。作者翻出某智能体框架作者过去半年的代码提交记录,发现他有一天提交六百多次,还出现过六次提交只隔六十多秒的情况。顺着提交信息往下看,他判断这些代码不是人敲的,而是一条自动发现问题、自动修复、自动测试的流水线在运转,人只负责定目标和边界。
这是一份写给新人的搭建实录,作者是产品经理,主业在做视频与 SaaS 类网站出海。他把一套开源的智能体框架放到云服务器上跑,再接进日常用的在线办公工具,让这个机器人替自己写代码、出图、出视频,还能直接读社区里的实操帖并给出建议。全篇从部署、接模型一路记到踩坑排错。
这是一位刚离职全职做智能体方向的圈友对一次开源项目爆火的复盘。他在旅行途中用手机指挥自己的智能体,做出一个能让智能体一键接入十几个平台的开源项目,代码一行没自己写。项目上线后星标迅速破七千,单条帖子三十多万浏览,还带来了涨粉与定制需求。文章讲的是机会判断和出手速度。
这是一位产研管理背景圈友的实操分享。他给一场万人大航海当教练,顺手搭了一个微信群信息助理,用来在开了免打扰的群里找出需要自己看的消息,整理成摘要、待办和回复草稿,再由人工审核后回复。全篇既给了跑通的思路,也把边界说清楚了:只做发现和起草,不代替人做判断。
这是一篇把某个本地智能体从认识到变现讲透的长篇手册,作者是把它接进多个聊天频道、用它做知识管理和流程规划的圈友。他先划清这类智能体与普通对话工具的边界,再谈权限、插件、技能清单、流程规范和多智能体分工,最后落到五种变现路径与多个真实商业案例。全文落点在配置这件事本身。
这是一篇新手视角的智能体使用心得。作者刚接触 AI 编程不久,不讲怎么部署,只讲部署完之后怎么用:把链接、群聊和项目长期丢给同一个助理,让它自己读、自己查、自己判断,再把结论沉淀进知识库和需求池。他着力解决的是独立开发者找需求、找方向时最头疼的那个问题。
这是一篇给新手的智能体搭建实录。作者是公众号日更作者和工具类产品作者,把自己从零装起一个私人助理的全过程连同踩过的坑一起写了出来,包括运行设备怎么选、环境怎么配、常见报错怎么排。全文的定位是把一个只会聊天的 AI 变成能接任务、能自动调工具的助手,适合完全没接触过这类系统的人看。
这是一位圈友用一年时间让 AI 帮自己长出工具系统的实践复盘。他做出的十多个小工具每天自动运转,负责信息筛选、内容摘要、笔记整理和每日复盘,把 AI 从对话工具变成常驻身边的工作系统。着力点不在代码,而在整套思路:一切先转成文本、把能数据化的东西喂给 AI、让工具之间互相调用。
这是一份把 AI 编程从玩具做成生意的打法分享。作者不是科班出身,却能把过去需要两三个程序员做上一两个月的小系统,压缩到自己两三周交付,报价从几千到十几万。文中不教安装步骤,只讲他怎么把规划与执行拆成两套分工、怎么给开发立下不能碰的红线。
这是一篇移动端远程开发的方案实测。作者是独立开发者,日常重度依赖 AI 编程类工具,为了出门不带电脑也能接着干活,花了一个晚上把能在手机上跑通终端开发的几条路径摸了一遍,并按任务轻重分别使用。文中给出三种方案的能力边界对比、实测截图和手机端操作技巧,也讲清了自己最后选了哪条路。
这是一篇多智能体团队翻车实录。作者把二十来个 AI 员工编成一支内容生产团队,跑起来之后却接连出状况:主助理被后台消息堵住、故障汇报到他这里全断了、群聊里的每个机器人都要读一遍消息再判断与自己无关。文章复盘了这些现象背后的设计问题,并给出了他最终的调整方向。
这是一篇智能体自托管部署的实操记录。作者是独立开发者,把自己那套带持久记忆的智能体装到服务器上,并接进日常协作平台,让它在群里替自己答问题、按时推送状态、自动汇总周报。文中交代了多种安装路径、平台接入的选择逻辑、几个落地场景,也把踩过的故障记了下来,属于过程完整摊开的技术分享。
把重复做的事情沉淀成可复用的能力。
这是一位内容创作者把整套 AI 知识库拆开讲的长文。她将定位、写作风格、方法论和产品体系全部放进本地笔记库,让编程助手启动时就能读到这些材料,公众号从月更变成日更、单篇耗时从大半天压到一小时,小红书一天能产出二十篇笔记,还做出两份在卖的虚拟产品。全文讲的是知识库为何越用越强。
这是一位美容行业老兵的方法论分享。作者做了十五年门店,自己开三家、帮同行代运营二十几家,很早就开始把 AI 往实体生意里塞。他把搜索词、真实差评、顾客场景和 AI 串成一条链,围绕顾客真正的顾虑整理出可复用的拓客资产,也把过程沉淀成了几份调研和选题。全篇讲的是这些判断从哪里来。
这是一篇一人公司经营者的内容系统拆解,作者把本地知识库和 AI 编程助手打通,做成一套会持续积累她个人判断的内容工作台。她刻意让内容生产只占其中一小部分,更多精力放在知识的沉淀、反思和归档上,并用多个真实场景展示这套系统如何同时服务于内容产出和商业决策。
这是一篇小红书业务提效的实操复盘,作者把自己做智能体的思路完整讲了一遍,重点回答为什么批量生成的内容可用度很低。他把原因归到 AI 的自由度太大,也提出从真实工作流出发去找那些反复发生的动作,把 AI 当成协作合伙人,按节点拆出多个分工不同的助手。
这是圈友参加主题航海后的一份复盘。作者跟着教练的节奏,从零把一套内容工厂系统跑通:批量采集同行的图文内容,自动做数据分析和选题洞察,再据此生成新内容并送进发布后台。原本要花一周的内容工作,现在几个小时能做完,文中也点出了几个新手容易踩的坑。
这是一篇把知识库问答机器人从架构到落地的完整拆解。作者在此前版本的基础上做了升级,给机器人加上身份设定、深度问题理解和联网搜索,并把它接进群聊场景。文中讲清了对话层与业务层如何解耦、资料库如何分层组织、内容如何持续填充,也给出了这套系统后续可能演化出的产品方向。
把一类数据或接口做成别人愿意付费调用的能力。
这是生财创始人亦仁的第十七条超级标,给的是方向判断而不是操作方法。他认为智能体带来的流量已经超过人类,而给智能体提供数据本身会成为一个独立赛道,其中垂直细分领域的付费 MCP 很适合圈友切入。文中给出他对数据生意空间的几条推演、一批值得留意的方向,以及判断机会成立该看的几件事。
这是一篇社区官方对自家数据接口的答疑汇总,回答它是什么、能做什么、装完该怎么问。作者把外部 AI 读不到封闭社区内容这件事,解释成回答平庸的根源,又用几位圈友的真实用法说明差别其实出现在提问方式上。文中还提醒了权限、时效和幻觉带来的风险。
这是一篇工具玩法分享。作者注意到工作流平台的配置本身就是结构化数据,天然适合交给 AI 处理,于是找到一套已经把这些配置整理成标准接口的现成工具,让 AI 自己读文档、自己写配置、自己部署上线。文中完整记录了他从安装到跑通的全过程,也包括第一次执行失败、结果不完整这些真实状况。
这是一位 AI 博士兼社区教练写的完整项目拆解实录。他先把社区里的内容变成可统计、可检索的数据,据此看清哪些方向正在起势,再从中挑出最贴合自身资源的那一个,把一个模糊的业务想法一路推到需求、系统,最后做出一个可部署上线的内容生产工具,并原样分享了开发中踩过的三个坑。
从单个智能体到一支各司其职的员工团队。
这是一位全职创业者的 AI 系统搭建全过程公开,他把自己在两个月里把生活和业务全面接入 AI 的经历拆成一条可复用的路径。文章反复强调重点不在工具,而在顺序:先回到真实业务里定下一个能看见交付物的任务,其余环节都围绕它长出来,最后再用真实反馈回头修正前面的部分。
这是一位不懂代码、做流量和内容业务的圈友,线下沙龙的分享整理稿。她把业务里最重复的三个岗位动作交给 AI 去接,从原本打算招人,变成每天只花几分钟交代任务;并给出一套判断哪些活能交给 AI 的维度,以及人必须在哪些环节保留判断。全文重心不在工具,而在先把自己的业务拆清楚。
这是一篇偏科普的入门体验分享。作者把这类能在电脑上动手的智能体当成数字员工用了一段时间,最让他兴奋的是它可以全天候自己跑流程,于是尝试让它自己去接单平台找活干,结果因为任务一长就丢上下文而以失败告终。文中把它的工作方式、几个上手玩法,以及一套成本很低的部署方案讲得比较清楚。
这是一位内容创作者用智能体拆解短视频、重建内容生产流程的长文复盘。他讲了为什么从手动拆解转向 AI 拆解,重点落在一条先证明拿到完整作品、再确认原文、最后才谈学习与二创的证据链上,并交代了每一步为什么设门禁、哪些环节必须交给人、版本怎么衔接,文末还给新手留了一个最小闭环。
这是一篇针对海外社区做需求挖掘的智能体分享,作者把选品之前的需求调研环节交给 AI 自动跑完,从找线索到判断相关性,再把散落各处的讨论整理成一份可以持续查看的结果。文中也提到这套思路可以往外延伸,比如把讨论内容沉淀成数据库,或者直接产出对外的内容。
这是一篇用 AI 与智能体替代部分团队职能的项目复盘。作者长期做知识付费与 IP 孵化,今年新起了一个小众垂类博主的培训项目,让 AI 深度参与从赛道筛选到课程交付的各个环节,最后靠一个小团队把引流到交付的全流程跑通。他的落点不在工具,而在于重新划分人和 AI 各自的位置。
这是一本面向一人公司的实操手册式的分享。作者把自己和 AI 员工一起做的一份两万字手册的精华搬了过来,讲的是同一件事:AI 员工的记忆、身份和能力其实都靠文件承载,所以一个人用 AI 越用越乱,往往不是模型不行,而是没给它一套文件系统。文章从选框架一路讲到场景落地和安全底线。
把搭好的能力交付给甲方,或做成可收费的服务。
这是一位教育行业老兵的参赛复盘。作者在高校做 AI 教学交付,带七人小组参加一场线下大课的黑客松环节,实际动手九个小时,做出一套面向训练营的教学交付工具,从六十个组里进了前十、拿了亚军。全篇不讲怎么开发,讲的是他为什么选这个方向、那八个卡点从哪来,以及产品够用却在台上没讲明白。
这是一位很年轻圈友的实战复盘,讲他如何把一人公司的提效经验打包成对企业交付的服务。他带一位做本地生活代运营的老板,用三天搭起一套盯采集、对标与数据监测的自动系统,把原本几个人轮班盯的活换成一套系统加少量人力,单次交付就换来五位数收入。
这是一篇 AI 编程类的实操分享,作者长期做 AI 编程和智能体方向。他受圈内一个成熟监控方案的启发,让 AI 编程工具把竞品选题分析这套流程搭出来,从每天为写什么发愁,变成早上打开电脑就看到一份自动生成的竞品报表,还能顺势让 AI 基于真实数据给出选题建议。
这是一位 00 后算法工程师转创业者的 B 端成单复盘。他去年毕业进社群,今年初离职做面向企业的图像算法服务,靠线下活动认识的圈友介绍,接下第一个近两万元的定制订单。全篇几乎不讲代码,讲的是他怎么把技术语言换成客户听得懂的生意语言,以及他为什么敢在签约之前先把东西做出来给对方看。
这是一篇传统行业老板的自研系统复盘。作者在家具建材行业带一支二十多人的团队,先花十二万找外包做定制系统,做了一年、上线一个月就被他亲手停掉;后来他用一个月重新做出一套跑得通的系统。文章着力复盘两次尝试的得失,也讲清一个懂业务的人为什么可能比技术人更适合改造自己公司。
这是一篇程序员视角的 AI 实战复盘,作者把自己用 AI 的过程分成对话、本地项目、业务服务三个层级,说明 Token 消耗会在哪一层跳台阶。文中用视频剪辑工具排障和销售报告脚本两个案例,讲清为什么必须先调研再动手,落笔处是他帮朋友做的一套下单后自动生成报告的交付系统。
这是一篇圈友的智能体接单复盘。作者是产品经理出身,自认代码小白,从社区里一条变现风向标起步,最初只敢接很小很简单的单子,边做边学,靠一个反复改需求的低价单撑住,后来客户主动找回来做二期三期,报价也一路涨了上来。文中把工作流和自建插件都摊了出来,属于少见的技术向实操分享。
上面这些帖子里写的是思路和结果。真正的执行细节,每一步怎么做、用什么、怎么复盘,都在生财有术星球里,作者的原文完整可读。
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