4個月銷售近億，精準學CEO楊仁斌說：從第一天起就不是做學習機的，而是做超擬人一對一老師Agent

來源｜NOUS努斯學社

編輯｜商業與生活

不久前，《商業與生活》與雙派機器人創始人楊宇智談論到杭州的AI與機器人創業情況時，他站在一個創業者的角度觀察到，有兩家創業公司的商業化進行的比較好，一家是做外骨骼的程天科技，另一家是做AI教育的精準學。

日前，看到努斯學社的

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超級個體：設計百名

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4

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收入近億

而且，他們沒有在線下做任何推廣，也沒有線下渠道，95%以上的銷售都發生在抖音直播間。根據精準學CEO楊仁斌的采訪，我們發現能取得這個銷售成績，有兩個原因：

一個是，產品真的好用，經得起用戶的“7天無理由”檢驗。另一個是，公司內部對AI大模型能力的應用，比如，主播借助借助AI大模型打磨的話術，能夠帶來更多的購買轉化。

是的，精準學不僅僅在研發、售賣AI學習機，公司內部，也在基于AI進行組織和人員重構。比如有面試官Agent，短視頻創意Agent，直播間場控Agent，主播陪練Agent等。

在AI重塑生活和商業版圖的今天，精準學的故事，對于從事AI行業、借力AI的企業來說，很有現實借鑒意義：該如何打造一個爆款的AIAgent（智能體產品）？公司如何借助AI進行組織重構？

以下對話，基于努斯學社與楊仁斌的對話進行整理：

01

“登臺亮相的時候，必須是已經擁有了旁人無法追趕的加速度”

提問：去年拿下阿里巴巴近2億元投資后，為什么突然“銷聲匿跡”了？

楊仁斌：聚光燈下死得早。面對比自己強大100倍的競爭對手，要學會先消失在公眾視野里。登臺亮相的時候，必須是已經擁有了旁人無法追趕的加速度。大廠永遠想的是“大力出奇跡”，想的是“后發先至”，所以，創新公司只完成PMF驗證（市場產品可行性）是不夠的，更要構建起增長引擎，必須能持續保持每個月30-50%的增長速度、一年能有10倍增長的時候，才能浮出水面，否則死無葬身之地。

我們過去沒有花過一分錢在品牌推廣上，很多到我們直播間看了15分鐘演示就下單的用戶，第一個問題就是“你們是什么品牌”。

現在，到這個銷量了（近億元），如果還躲在水下，友商和行業其實是拿著手電筒一直在照著我們的，反而只有目標客戶看不到我們。不藏了，藏也藏不住了，不如勇敢面對。

提問：4個月就實現了銷售破億，有什么感想？

楊仁斌：現在只是剛開始，路還遠著，大家也都會進化，保持敬畏，努力做成進化和增長最快的產品。

能超過一代巨頭的，從來都不是同一個物種。挑戰Google的不是另一個Google，而是Facebook，是ChatGPT；遇事不決，問的不是另一個百度，而是小紅書、豆包、夸克。

智能精準學從第一天起就不是做學習機的，而是做超擬人一對一老師Agent。我們的學習機，你可以理解為是，買了“寒雪”這個AI老師后，“白送”的機器。

從第一天起，我們的AI老師“寒雪”就必須能使用自然語言溝通，她需要有自己的黑板，能看得到孩子的試卷，能聽得懂孩子的話。

最能幫助孩子學習的，就是一對一的老師24小時相伴。從教學效果來說，一對一的教學服務也是效果最好的。事實上，家長也用錢投了票：愿意為大學生家教付200元/小時，但只會為網校名師付60元/小時。我們的目標，就是讓孩子能擁有一位專屬的超擬人一對一老師Agent。

02

“好的產品永遠是在模擬人類五感最自然的交流方式”

提問：精準學的老師Agent，和老牌的學習機有什么不同？

楊仁斌：很多老牌教育公司虧錢賣學習機，是為了讓你買到它學習機后，方便再給你推銷網課和培訓班的，培訓班才是他們的利潤來源。要是買了學習機太好用，再也不報課，他們就虧麻了。

我們設計產品的初衷就是讓孩子們以后不用再報輔導班，都已經把“寒雪”老師請回家了，還報啥網校。所以我們不是在跟他們的學習機競爭，而是在跟他們的網課在競爭。

AI技術是人類史上第一次可以用規模化方式，提供幾乎零邊際成本的智力供給，來滿足個性化需求。你要做顛覆性創新，就從這個第一性原理來思考，技術紅利才是產品最大勢能，也是增長的第一勢能。

提問：通用AI大模型爆發后，許多學習機品牌也在往Agent上發力，為什么精準學會率先成功？

楊仁斌：做產品的公司首先想的永遠是創造什么用戶價值，滿足什么用戶需求。大模型在三年之內的技術發展方向，和真正做出一個用戶愿意去用、能夠去用的產品，中間的Gap才是創業公司當下就應該做的事情。

技術永遠為產品服務，產品才能給用戶創造價值。我們是一家做產品的公司，當依靠AI原生能力做不出一個讓用戶體驗過60分的產品，我們首先思考的是，要用當前的什么技術組合才能做到。

真正的創新產品，一定是誕生在技術還沒有完全成熟的階段，技術成熟期就是巨頭的收割期。

看一個AI學習機是否是真正的AI Native（AI 原生），看一眼它的首頁長成什么樣就能判斷。放一堆入口圖標，還是完全語音對話。AI Native的產品一定是伴隨著交互革命的，教育產品當然是語音，任何其它交互方式都是落后的。所以第一天我就告訴研發團隊，我們產品必須是100%語音交互。當時全中國所有能接入的語音技術我們都試過了，聽不懂，說不對，最后我們不得不自研語音端到端大模型，80%的AI研發投入扔在這里了。所以，我們首頁就是對面坐著一個AI老師，全程自然語音對話。

ChatGPT和各種AI產品的交互界面本質是命令行。UI技術進化了30年，從鍵盤敲到鼠標點，又到了手機點點劃劃，現在又退回去了，讓人用跟DOS命令行一樣的玩意兒。

好的產品永遠是在模擬人類五感最自然的交流方式。而人在學習的時候，根植于我們記憶中最自然的情景就是：有個黑板，老師面對面地跟你說話，學生有不懂的就隨時提問。

所以，行業的通用做法是AI和孩子像發微信一樣進行溝通。我們則像是視頻連線AI老師一對一，還有小黑板，給孩子邊講邊寫。不會的題目，老師能在原題上面畫重點拆解。

再舉個例子，行業里接入大模型做拍照講題，大家的做法是拍出照片發給AI老師，然后典型的文生文的對話模式：問一個問題，AI給你吐一行文字，不行就再吐一行文字，最多再給你一個提前拍好的講解視頻。而我們的產品，老師面對面就跟你說話，一邊講一邊在上面寫板書，有不懂的隨時可以提問，就像兩個人是真的坐在一塊兒。

如果產品經理跟我說，接入大模型直接就給孩子像成人一樣使用，我會讓他立馬走人。大家都知道在使用AI的時候，能向AI提出好的問題是多么困難。如果成年人都提不出好的問題，對于孩子而言就更難。如果你把這么一個難以上手的產品丟給學生去用，這就是產品經理不作為。

提問：依靠AI原生能力做不出一個讓用戶體驗過60分的產品。做到及格線以上的關鍵突破是什么？

楊仁斌：AI Agent 沒有壁壘，誰能先做到60分，利用好數據閉環持續提升到90分，并能把握先發優勢進行閃電式擴張，決定生死。用戶接受你，使用你，就能產生新的數據，這些新的數據是寶貴的，是讓產品體驗速通到90分的關鍵。

AI老師一定要基于自然語言對話，但做到60分真的非常非常非常難！里面的臟活累活會做到讓你懷疑人生。不光我們，所有AI巨頭都被這個難點卡住。為什么？最核心的問題是過去教學場景是個離線服務，缺乏對話數據。

今天為什么大家都說沒有互聯網就沒有AI？因為互聯網產生大量的在線數據，變成養料支撐起今天的AI。但是教學這件事情是從來沒有在線化的。

有人可能會疑惑，那些網課、大班直播課、錄播課，是不是在線的？其實不是。這些都是單向的輸出，沒有雙向數據。缺少學情數據會導致只有老師的內容，而無法判定學生到底聽懂了沒有，以及缺乏當堂的學習情況、掌握度、薄弱知識等等細分數據，老師就無法針對性地迭代自己的教學內容。

我們最早開發了一套給老師的“教學導航引擎”，是一套個性化教學系統。當時我們把它提供給教培機構，幫老師實現精準教學。上課時，老師可以在平板端給每個孩子布置個性化的題目。

當時，我們有1000多家合作連鎖機構，客戶又有數千家店，這些機構分布在全國各地。我們的系統也借此做了152個考區的本地化適配。這也是阿里投資我們的重要原因之一。我們在國內每個地區都提供了定制化的教學內容。大模型出現之后，這些定制化內容和數據就成為了核心競爭力。

沒有這些數據作基礎，不可能訓練出一個能雙向語音對話的垂直模型。我們當時花了很大的力氣去做語音的多模態。而當時，行業的標準做法是花大精力去做機器解題，成立科學家團隊，專門訓練自己的模型。我們從第一天開始就認為解題模型這件事，所有的開源模型都會不斷超越，最終達到一個相對完美的效果。所以，交給通義千問吧。

當然，提到數據和AI大模型，也特別感謝阿里。沒有阿里的全力支持，就沒有今天的我們。

阿里云把通義千問的最新技術供我們使用，我們可以依據規劃去完成能力的互補。夸克，在題庫的質量上絕對是行業里面頂級的，我很感謝吳嘉（夸克CEO），如果沒有他們給我們提供題庫以及標注好的題庫信息，我們不會在這么短的時間內達到行業的頂級水準。還有釘釘，把我們嵌入到他們的學校的主場景“家校溝通”，他們是中國體量最大的個性化作業布置系統，我們為釘釘提供AI老師技術。天貓也給了我們很大的支持，但我們暫時還沒在天貓上主賣，因為在自己主場打贏不算贏，必須先到別人的主場去打贏。

03

“決不能讓組織擴張的能力和速度限制了業務成長速度。所以我們核心的思路是，創造AI員工，承載業務的快速增長”

提問：現在收入保持每月30%-50%的增長？這個加速度來自于哪里？

楊仁斌：創業公司只有做復雜的事，才能抵御巨頭的競爭，只有別人不愿意干的臟活累活才是創業公司的壁壘。但這也只守得住一時，真正的壁壘是能支撐“快”的能力。

產品開發的第一個內測版本出來后，我每天會花4個小時聽內測用戶的錄音。有次，我聽到“寒雪”在講二元一次方程里的“消元法”。當孩子說“要消Y”的時候，她識別為“校外”，說咱們先不要扯“校外”的事了，我們專注于把這道題做好。然后學生就關機，退貨了。

當時，市場上所有語音轉文字的技術，都會把“消Y”的聲音理解成“校外”。因為從來沒有一個中文詞語叫“消Y”，但是這樣的例子，在學生學習的時候比比皆是。比如學生說“老師，是X加上3，括號，不對，括號應該寫在左邊，再在右邊打一個括號，再加上5”，把這樣的語音內容轉化為數學式的需求，會讓市面上的語音轉文字產品集體崩潰。

公司第一版本的對話日志分析Agent就是我寫的，內測時，它會自動把學生出戲的對話全部識別出來，我會讓所有產品經理和工程師都來聽，然后想辦法解決，當然這里所有語音數據是經用戶授權使用的。

像教育這樣既復雜又需要精準的業務，串行的鏈條環節非常多，但每一個環節比別人好20%，乘起來就能好上6、7倍。所以創業公司一定要做復雜的事，才不會被輕易超越。

提問：這么快的增速，公司組織變革上是如何適配的？

楊仁斌：AI時代一家公司的發展速度會遠超傳統企業和互聯網公司。當業務增長速度遠超組織增長速度，你不可能短時間能招到這么多靠譜的人。你所有核心崗位都應該不是人，必須是Agent，才能支撐閃電式擴張。

只要這個崗位是在電腦前就可以完成工作的，是在線上就能跟人完成溝通的，你的第一反應就應該不是招聘人，而是能不能寫個Agent出來讓它來干，這個才是AI Native的第一反應。

在增速如此之快的情況下，依靠團隊招聘去招攬人才，會拖慢整體節奏。決不能讓組織擴張的能力和速度限制了業務成長速度。所以我們核心的思路是，創造AI員工，承載業務的快速增長。

除了“寒雪”之外，我們的第一位Agent員工是產品經理崗位的AI面試官。創業初期，Leader的時間與精力分配決定公司競爭力和業務增長速度。但應聘員工小于1/100的通過率意味著最能干活的骨干99%的時間都花在面試上。

誰痛苦誰動手，所以我親自做了這個Agent。現在幾乎所有應聘員工初面都是語音通話AI面試官，一般溝通時長都超過1小時。有一次，一個候選人面試沒通過，但他問我們能不能給他AI面試官的代理權。我直接送給我很多創業者朋友用了。

我們重生于AI時代，從第一天開始，就圍繞著用Agent來構建我們的核心崗位，面試官Agent，投手Agent，短視頻創意Agent，直播間場控Agent，主播陪練Agent，甚至對外合作都是由Agent負責介紹產品。

人的培養與能力成長以月為單位，而Agent的每一次迭代，修改個提示詞、流程，最多用Cursor改點代碼，最后跑個測試集，可能幾十分鐘就迭代了一輪，誰都不依賴，一個人就全能搞定。設計者的水平有多高，Agent的能力就有多大。

所以，我很反對在公司里面講“用AI給組織提效”這個說法。提效意味著只是改良，還是舊的人、舊的思想。AI的真正價值應該是創造新供給，提供接近0邊際成本的知識工作者，并且規模、時間可彈性。

04

“CEO不親手寫Agent的公司是沒有競爭力的。不僅如此，所有的核心骨干都應該是AI的設計師”

提問：你是如何規劃公司里硅基員工的存在的，成本你核算過嗎？

楊仁斌：我很久前就在思考張一鳴的一句話“要像打造產品一樣打造公司”。以前，這只是一種企業文化與愿景。但此時此刻，你會發現，它已經可以真正實現了。

我們剛剛核算過，目前公司硅基員工的工資（時薪），主要是算力成本，已經超過了碳基員工。比如，對主播進行話術迭代的Agent，工作4個小時需要4000塊錢，但它能跟主播一起打磨每一句話，讓主播的每一句話都更具轉化性，主播的轉化率直接等于公司收入增長率，杠桿率很高。放在過去，主播播4個小時后講過什么都忘記了，是沒法復盤迭代的。

我們公司整個的架構設計，就像一個Agent的設計一樣，用workflow（工作流）來跑通。我們甚至沒有那么強調團隊協作了，我們接受那些特別有想法但不合群的人，這個有點反常識。因為很多工作已經通過人和Agent的協同來完成業務目標，而不是人和人的協同。我目前想做的一件事是把公司互聯網風格的大開間，改造成一個個獨立又開放的作戰室。

提問：真人員工的作用是什么呢？

楊仁斌：第一個是公司在運轉Agent協同的時候，總要有人來牽引設計，我是總設計師，但每個Agent都需要人來持續迭代，叫做Agent設計師。

第二個崗位是AI助手或者說是被Function Call的人。比如教研質檢Agent認為一道題目的解析不完整，它會先通知另一個教研員Agent先去完善，如果還不滿意，就會通知和安排真人老師去補充，然后把任務丟給下一個環節質檢的Agent。

我還訓練了一堆特殊Agent，我把它叫做CEO專家顧問團。我手捏了很多位不同領域的AI專家，專門跟我討論從戰略到執行中間的策略，它們的任務是幫我最短時間成為各領域的行業專家，擁有判斷力。

AI時代之前，要在某個方向上快速積累認知，我需要通過請教業內頂尖前輩去學習。我出差一來一回兩天，最后只能跟一個人聊天，雖然會給我輸入很多洞見，但這個效率太低了。我現在的做法是，先跟專家討論一些看問題的角度，把這些角度輸入給AI，然后跟AI去探討，逐步深入形成我自己的理解，同時訓練它能以我的思維方式給我完善認知。我發現這樣訓練出來的AI行業專家能夠看到更本質的底層原理。之后，當我成為了半個專家，再去約行業的真專家，我會更有方向和辨別力。

比如，訓練的廣告投放AI專家，我們會從一個廣告的素材是如何出現在用戶面前開始聊，聊排序、競爭機制、策略、算法等等。最后，我會把我們討論出來的方案去實踐，出來各種結果又會跟它一起來分析。再后來，我們識別到原來抖音廣告系統的設計對于高客單價的商品投放有很多挑戰，你必須采用完全不一樣的思路。總結來說，就是凡事需要回到第一性原理。即使從這個基礎出發，最后做法跟所有行業都不一樣，甚至相反，最后的結果一定是好的。

提問：你在公司倡導的Agent協同化其實是種顛覆性變革，你作為CEO有什么改變？

楊仁斌：首先，我認為AI最大價值不是取代現有崗位的人，而是勝任新崗位。其次，我認為Al時代，CEO會真正回歸“首席執行官”的角色，CEO不親手寫Agent的公司是沒有競爭力的。不僅如此，所有的核心骨干都應該是AI的設計師。

真要談取代，放在傳統的組織管理語境中，大家可能會認為AI出來之后，最先被干掉的是普通員工，但其實AI取代的不是普通員工，而是公司管理層，在我們這里，只動腦不動手的管理者活不長。

在傳統企業組織里時，有三層架構。第一層CEO代表戰略層，掌舵。再往下一層叫業務策略分解：老板提出一個大目標，用什么樣的策略來實現。再往下就是執行層。

AI時代的公司，只有戰略層和執行層，CEO直接帶著執行團隊來做，我們只要Leader，不要Manager。

為什么過去會有策略層？因為CEO要么懂產品不懂銷售，或是在營銷、供應鏈有短板，總之這個“O”一定不全能。因為你去學習任何一個領域，可能都要五年、十年的積累，才能對這個領域有本質的理解和見解。

但進入AI時代，AI掌握了人類歷史上積累的所有知識。一個具備驅動AI能力的人，可以把想法、問題、困惑，一一跟AI探討，幾乎可以挖掘出這個領域所有的知識和經驗，形成自己的判斷力和業務策略。當然，作為CEO，你必定要擁有更底層的元認知和決策能力。

AI的迭代、響應速度極快。你跟下屬去改個產品，你都得明天再看。你跟AI協作，10秒鐘之后就能看到。搭配AI，CEO做出高質量決策的可能性和速度都會大幅提升，整個企業決策、執行、迭代的速度也會變得更快。

所以，整個組織就回到我剛才講的那個觀點：AI時代的公司，如果你的CEO不是自己親自寫Agent，對于AI的訓練和把握做不到基本能“干掉”中層管理層、策略層，這家公司很難成功，這家公司一定沒有競爭力。

—End—

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