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模型是租来的,知识库才是你的:我用一支 AI 智能体团队经营一人公司

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原频道:Leo Kane · 原标题:I Run a One-Person Company With an AI Agent Team · 原片上传:

模型是租来的,知识库才是你的:我用一支 AI 智能体团队经营一人公司
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ABOUT THIS VIDEO

这一期,聊些什么?

AI Workflow Pro 频道的 Leo Kane 分享他如何用一支 AI 智能体团队经营一人公司。他把个人偏好、品牌资产、业务内容、标准、工作流和工具整理成一个 AWP 知识库文件夹,对应“你是谁、你做什么、你怎么做、你怎么推进”四个维度,再用 Herdr 会话复用器在一个终端里管理董事长、总经理、内容经理等固定角色,让任何席位接入 Grok Build、Claude Code、Kimi Code 等不同模型。核心观点是:模型是租来的,只有知识库才是真正属于你的资产。本页全程中文配音由阿里云通义千问 qwen3-tts-flash 生成(Leo Kane 为 Ethan 音色),并以低音量保留原视频声音作为背景。

配音与字幕辅助理解,内容以原视频为准。在原平台观看 ↗
RECAP · 图文回顾

看完再回顾:这一期讲了什么

点击任意时间戳,可跳到对应位置播放中文配音。

一句话核心观点

模型人人都能租,真正的差异化在于你自己的知识库:把「你是谁、做什么、怎么做」整理成结构化文件夹,再用 Herdr 会话复用器调度多角色、多模型的智能体团队,像运营一家公司一样工作。

分章节要点
  1. 模型是租来的,知识库才是你的
    • 开场抛出问题:模型一样、工具一样,为什么别人能成、自己不行?答案在于知识库
    • 大模型迭代极快:二月 Anthropic 发布 Claude 4.6(100 万 token 上下文),六月 GLM 5.2 发布,七八月新模型源源不断
    • 新模型一发布大家第二天就能用上,所以唯一能做出差异化的,是自己的上下文窗口
    • AI 实践只有两块:模型侧(各家公司的服务)和我们的上下文/提示词
  2. 知识库其实就是一个文件夹
    • Leo Kane 在目录里建了一个叫 AWP 的文件夹,作为整个知识库的大本营
    • Karpathy 之前讲过知识库对智能体的作用;他的知识库已积累到几千万字、一万多个文件
    • 这个文件夹可以整体丢进任何智能体或框架,开源、闭源模型都能用
  3. 维度一:你是谁
    • 「你是谁」分两个文件夹:owner(所有者)和品牌
    • owner 文件夹管个人倾向:偏好、判断、核心价值观和思维模式
    • 品牌文件夹存发布平台、视觉资产、人设,例如 AI Workflow Pro 的主色选绿色,做网站和设计都用它
  4. 维度二:你做什么
    • 业务部分分两个主文件夹:商业(commerce)和业务(business),涵盖个人或公司的主营业务
    • 以 YouTube 业务为例:录视频、写脚本、做幻灯片、准备背景资料和提示词,都放进业务目录
    • 每个人的岗位不同,比如财务的业务就是处理发票、做账、登记入账
  5. 维度三:你怎么做——标准、工作流、工具等
    • 标准文件夹汇总 YouTube 等平台的最佳实践与标准要求,是整个知识库的架构和约束主干
    • 工作流定义每次做事的过程,比如发推文:怎么搜资料、怎么写、标题怎么起、怎么发到 X
    • 工具文件夹存 CLI、凭证和最佳实践
    • 此外还有研究(查资料、看书、学最佳实践)、仪表盘(监控本月/本周/下月任务)、收件箱(归档过期内容)
  6. Herdr:一个终端里管理多个 AI 智能体
    • Herdr 是 AI 智能体会话复用器,像记事本一样让每个终端的智能体对话一直在线,断线后会话、工作和上下文都还在
    • 通过内部通信机制追踪每个智能体的状态:工作中、已完成或空闲;会话之间还能互相发消息
    • AWP Mini 里是 Mac Mini 上的智能体团队:董事长(不在时自动安排任务)、总经理(指挥其他智能体)、内容经理 CM、视觉经理、开发经理、基础设施经理、情报经理
  7. 固定角色、临时席位、任意模型
    • 固定角色相当于替代自己的一部分,每个智能体路径固定,角色下有操作手册和常用工作内容
    • 另设临时会话,直接指向 AWP 根目录,留给偶尔指派的临时任务
    • Herdr 内置了主流智能体 CLI 和模型:Grok Build CLI、用 Claude Code 加载 GLM 5.2、前端能力强的 Kimi K3;相比之下用 Codex 只能用 ChatGPT 自家模型
  8. 两个任务与多模型策略
    • 任务一:语音派给内容经理,按工作流写一篇 AWP 官网文章,配一张正文图和两张封面,发布到 Ghost 官网
    • 任务二:用 Fleet CLI 快速创建三个临时窗口,让 Grok 4.5、GLM 5.2、Kimi K3 用完全相同的提示词同时做四季天气页面
    • 为什么不能只靠一个模型:Fable 5 六月上线两天就下线了
    • 他的模型分工:主力 Claude Opus 4.6(指令遵循和智能体能力强),Grok 4.5 图快(响应至少是 Opus 5 的两倍),前端设计用 K3
    • 平时他甚至不坐在电脑前,用 Moshi 应用语音唤起 Herdr 分配复杂任务,跨设备同步
  9. 结果:文章、三个天气页面与 X 推文
    • 文章已完成发布:自动配图、符合 SEO 最佳实践、有一二级标题和结尾 FAQ,口吻完全来自品牌文件夹里存的个人语气和方法论
    • 三个天气页面:第一个有小瑕疵但动画完美;GLM 5.2 有较明显瑕疵但雪花闪烁效果不错;Kimi K3 的太阳最圆,前端能力略强
    • 最后让内容经理基于文章跑 X 工作流,直接发推文到 AI Workflow Pro 账号,连图片都复用了
关键人物 / 产品 / 数字

人物

Leo Kane
视频主讲人,AI Workflow Pro 频道主,演示了自己以 AWP 知识库和 Herdr 复用器驱动智能体团队的工作方式
Karpathy
视频中被提及,他之前讲过知识库对智能体的作用 [01:59]

产品与概念

AWP 知识库文件夹
Leo Kane 建立的整个知识库大本营,按「你是谁、做什么、怎么做、怎么推进」组织,可整体丢进任何智能体
Herdr
AI 智能体会话复用器,一个终端里管理多个智能体,断线后会话仍在,支持固定角色、临时会话和各家主流模型
Fleet CLI
他专门写的 CLI,用来快速创建临时窗口 [11:38]
Moshi 应用
手机上的语音入口,用语音指令唤起 Herdr 会话管理器、分配复杂任务 [14:54]
AI Workflow Pro
他的主要品牌,品牌文件夹里存发布平台、视觉资产(主色绿色)和人设
Claude Opus 4.6
他的主力模型,指令遵循能力强、智能体能力强、输出可读性好 [13:30]
Grok 4.5
他的第二个模型,响应速度至少是 Opus 5 的两倍,适合不需要复杂任务的日常内容 [13:51]
Kimi K3 / Kimi Code
前端能力很强的模型,前端设计任务推荐用它 [10:03]
GLM 5.2
六月发布的开源模型,视频中通过 Claude Code 加载使用,参与天气页面对比
Ghost
官网发布平台,内容经理按工作流把文章发布到 Ghost 官网 [11:06]
Codex
被拿来对比:用它就只能用 ChatGPT 自家的模型,无法用其他公司的强模型 [10:16]

视频里提到的数字

one million token
二月 Anthropic 发布的 Claude 4.6 模型的上下文窗口大小(a one million token context window)
几千万字、一万多个文件
他的 AWP 知识库已积累的规模(tens of millions of words and more than ten thousand separate files)
一张正文图和两张封面
按工作流为官网文章配图的要求
三个窗口
总经理临时委派三个窗口,让三个模型同时输出天气页面
两天
Fable 5 大模型六月上线后,仅两天就下线
两倍
Grok 4.5 的响应速度至少是当前 Opus 5 的两倍
金句摘录 · 中英对照
“Our models are rented, but the knowledge base is entirely your own.”

模型是租来的,但知识库完全是你自己的。

— Leo Kane
“The only thing we can really do, since everyone has access to the large language model, is to figure out how to create our own unique characteristics within our own context window.”

既然人人都能用大模型,我们唯一能做的,就是想办法在自己的上下文窗口里创造自己的独特之处。

— Leo Kane
“In my view, it is really just a folder. It is very, very simple.”

在我看来,它其实就是一个文件夹。非常、非常简单。

— Leo Kane
“So for everyone, building such a knowledge base is actually your biggest value growth point.”

所以对每个人来说,搭建这样一个知识库,其实就是你最大的价值增长点。

— Leo Kane
“Whether it's for our companies or our own work, we really can't just rely on a single model anymore.”

不管是对公司还是我们自己的工作,我们真的不能再只依赖单一模型了。

— Leo Kane
“So it is definitely about using different models. For different types of tasks, you really should use different models.”

所以关键就是用不同的模型。不同类型的任务,你真的应该用不同的模型。

— Leo Kane
“It's entirely in your own voice, and that's what makes it so authentic for your audience.”

它完全是你自己的口吻,而这正是让观众觉得真实的原因。

— Leo Kane
可以借鉴的做法 / 启发
  1. 把个人偏好、价值观和做事方式写进 owner 文件夹,把立场、视觉资产、人设存进品牌文件夹,两者分开管理,让 AI 产出始终「像你自己」。
  2. 为每类业务沉淀一份可复用的工作流(搜资料、写作、配图、发布各步骤写清楚),派任务时只需让智能体「按工作流执行」。
  3. 不要绑定单一模型:按任务类型分工——主力模型管复杂任务,快模型管日常琐事,前端交给前端强的模型,并保留随时切换的能力。
  4. 用固定角色(内容、视觉、开发、情报等「经理」)承接长期职责,用临时会话承接一次性任务,各司其职、互不污染上下文。
  5. 知识库做成一个普通文件夹,可整体打包、同步到云服务器或多台电脑,配合语音入口,不在电脑前也能调度整个「公司」。
回顾 / 思考问题
  1. 如果按「你是谁、你做什么、你怎么做」三个维度整理,你现在的知识库里每个维度分别会放哪些文件?
  2. 你的工作中哪些流程可以被写成一份固定的工作流,让智能体每次照着执行?
  3. 你目前是否只依赖一个模型?如果它明天下线,你的备选方案是什么?
  4. 针对你常做的几类任务(写作、编程、设计、查资料),分别用哪个模型最合适?你做过对比测试吗?
  5. 视频里的「董事长—总经理—各经理」角色结构,哪些角色最值得你先为自己的工作搭建?

本回顾由 AI 根据英文逐字稿整理,时间戳、引文与数字已对照逐字稿核对;如有出入,以原视频为准。

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