以下是关于陈志杰和刘晓春创业经历及产品开发的总结分析： --- ### **一、创业动机与背景** 1. **行业机会驱动** - 两人均在大厂（如百度）有多年AI领域经验，长期接触技术落地，对AI发展机会敏感。 - 前次移动互联网浪潮中尝试创业未成功，但AI技术成熟后再次抓住机会，认为这是“必须行动”的时刻。 2. **个人驱动力** - 看到同事朋友创业后，内心“那股劲儿”促使他们尝试，避免未来后悔。 - 对技术方向的信念：认为AI Agent能彻底改变软件工程模式，值得投入。 --- ### **二、产品开发与技术策略** 1. **复杂性与系统工程** - **AI SWE（Software Engineering）** 是一个高度复杂的业务，开发MVP版本已涉及10万行代码，需兼顾用户体验、基础设施、算法模型等多维度。 - **系统化设计**： - **产品**：深入理解用户真实需求和流程，设计高效体验。 - **基础设施**：提供沙盒隔离、服务发现、工具调用等外围支持。 - **算法**：通过用户反馈数据实现端到端的Agent Learning，结合多模型协作（如大模型+辅助模型）。 2. **迭代与优化** - 强调“把事情做扎实、做漂亮”，注重成本与风险控制，而非盲目追求规模。 - 首版产品优化中，平衡复杂性与用户价值，逐步完善。 --- ### **三、团队管理与效率提升** 1. **精简高效** - 团队规模控制在30人左右，工程师占比高（仅2名产品经理、1名UG、2名职能），专注技术开发。 - **减少会议**：日均会议不超过2次，提升执行效率，符合内向型工程师偏好。 2. **文化与凝聚力** - 团队成员有扎实的实战经验，愿意为挑战性项目放弃稳定状态，形成“专注解决问题”的氛围。 - 两人对技术的热爱与对方向的一致判断，成为团队粘合剂。 --- ### **四、未来工程师角色的变革** 1. **从“带人”到“带Agent”** - **初级工程师**：被AI替代，专注于底层实现，效率受限。 - **高阶工程师**：成为Agent管理者，通过协调多个Agent并行工作，实现效率倍增。 - **目标**：未来优秀工程师的核心是“解决问题的能力”，而非代码量。 2. **“Result as a Service”模式** - 工程师负责梳理需求，AI Agent按需求输出成果，形成“需求沟通者 + AI执行者”的组合，大幅减少人力需求。 --- ### **五、创业体验与挑战** 1. **自由与效率** - 创业后减少会议，提升专注力，团队成员普遍感到“特别爽”。 - 对自由的追求（如减少开会）成为核心优势。 2. **长期愿景** - 目标是打造一个“能包揽开发、部署、运维全流程”的AI Agent系统，推动软件工程模式革新。 --- ### **关键总结** - **创业核心**：抓住AI技术红利，通过系统化产品设计实现价值。 - **团队策略**：精简高效，工程师主导，注重执行与问题解决。 - **技术愿景**：AI Agent重构软件工程，高阶工程师成为“Agent管理者”。 - **未来趋势**：从“人带人”到“人带Agent”，效率倍增，人力需求下降。 --- 这种模式体现了对技术趋势的深刻洞察，以及对团队执行力和效率的极致追求，为AI驱动的软件工程创新提供了清晰路径。