要做電商Agent OS，前釘釘最年輕副總裁創(chuàng)立的「攀峰智能」再次完成數(shù)千萬天使輪融資

文｜王欣逸

編輯｜鄧詠儀

36氪獲悉，近日，攀峰智能已完成數(shù)千萬元天使輪融資，本輪融資由華控資本領(lǐng)投、云時資本跟投，將用于模型研發(fā)、團(tuán)隊(duì)增長以及市場擴(kuò)張。

攀峰智能（K2 Lab）成立于2025年10月，成立僅一個月，便拿到了來自云時資本的數(shù)千萬元融資。其三位聯(lián)合創(chuàng)始人均來自阿里釘釘團(tuán)隊(duì)。CEO王銘曾是釘釘最年輕的副總裁，在釘釘近五年間負(fù)責(zé)AI創(chuàng)新產(chǎn)品、SaaS生態(tài)、大模型與AI生態(tài)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)和戰(zhàn)略終端等業(yè)務(wù)；聯(lián)合創(chuàng)始人兼CSO湯明磊，此前深耕產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和產(chǎn)業(yè)AI的投資與研究十年，在釘釘期間負(fù)責(zé)戰(zhàn)略生態(tài)和投資；聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO趙先烈，曾任釘釘AI PaaS及AI運(yùn)營負(fù)責(zé)人。

攀峰智能面向To C市場，打造了一個內(nèi)容電商場景的Agent OS——Moras。Moras為TikTok上的達(dá)人和商家服務(wù)——用戶只需通過和Moras互動，它便能實(shí)現(xiàn)自動化學(xué)習(xí)，完成選品推薦、腳本生成、內(nèi)容創(chuàng)作、智能剪輯、視頻預(yù)檢和發(fā)布、數(shù)據(jù)分析等環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)出單。

目前，Moras的用戶畫像主要為粉絲體量在五千至五萬的達(dá)人和商家群體，帶貨品類涵蓋服裝、生活用品、家居、節(jié)日用品等。

過去三個月，Moras已完成了首批達(dá)人用戶的共創(chuàng)測試。邀測用戶數(shù)據(jù)顯示，活躍達(dá)人通過使用Moras平均月度成交GMV接近1萬美元，有達(dá)人實(shí)現(xiàn)了月度GMV突破10萬美金的成績。

從具體數(shù)據(jù)來看，有達(dá)人實(shí)現(xiàn)了注冊首周GMV破萬美元，使用Moras的首周出單率已經(jīng)達(dá)到了70%以上，而這一時間還在繼續(xù)變快。

Moras采用的是Multi-Agent架構(gòu)，能實(shí)現(xiàn)自主進(jìn)化。隨著達(dá)人互動頻次的增加，這一工具的選品、腳本、分析等能力會逐漸增強(qiáng)，出單能力也隨之提高。

而受OpenClaw和Claude Code的Agent能力啟發(fā)，攀峰智能如今也在快速革新，已著手建立起A2A原生電商操作系統(tǒng)，來服務(wù)更廣泛的客群。

“人類不想in the loop”

在邀測階段，攀峰智能發(fā)現(xiàn)海外用戶對操作流程的容忍度遠(yuǎn)比預(yù)期更低——哪怕只是多一步確認(rèn)，用戶也傾向于放棄。

“人類不想in the loop。”王銘說。在王銘看來，目前階段，AI還沒有替代人的能力，但AI能把人的短板補(bǔ)齊，把人的長板超級放大。

Moras產(chǎn)品最初的測試版本設(shè)計(jì)的比較簡單，盡管如此，海外的用戶依然覺得很復(fù)雜，這也讓他們意識到另一種商業(yè)模式的可能：AI“雇傭”人類。

成立之初，Moras設(shè)計(jì)了兩種提供服務(wù)的方式，原意也是想測試哪一種更適合市場：

第一種是用戶為Moras付底薪，讓Moras起協(xié)助作用，如調(diào)整選品、制作視頻等，即人類雇傭AI，這種方式平臺會抽成50%。

第二種則是Moras完全托管，包括賬號資產(chǎn)、形象等，AI完全幫助用戶做內(nèi)容、帶貨，即AI“雇傭”人類。在這種模式下，用戶只能拿到極低比例的分成收益。

在邀測階段，攀峰智能將兩種模式同步測試，有意思的是，選擇第二種商業(yè)模式的用戶越來越多。這意味著，在這一場景下，Agent能力越來越強(qiáng)，Human反而不想in the loop（人類不想?yún)⑴c決策）。

“但人類不想in the loop，并不意味著AI可以完全脫離人類。”王銘說，在實(shí)際使用過程中，達(dá)人和商家授權(quán)登錄Moras后，平臺會通過多模態(tài)理解分析粉絲畫像、過往視頻的用戶畫像和視頻調(diào)性，來推送個性化的選品。其中，達(dá)人和商家仍然擁有對選品、文案、視頻的傾向性，可以對內(nèi)容進(jìn)行審核、修改調(diào)整。

王銘告訴《智能涌現(xiàn)》，Moras正在灰度測試另一個版本，達(dá)人和商家可以直接和平臺對話，告訴Moras個性化的風(fēng)格、審美和表達(dá)方式等。未來可能還會上線更復(fù)雜的PC端操作系統(tǒng)，支持用戶上傳專業(yè)知識和Skills等。

坦白來講，Moras目前有60分的帶貨能力，這或許能讓它幫達(dá)人實(shí)現(xiàn)幾千到一兩萬美元的月度營收，但離穩(wěn)定輸出大幾萬美元的能力還有一段距離。

對于Agent而言，“活人感”“網(wǎng)感”等獨(dú)特的表達(dá)方式和銷售能力很重要，要實(shí)現(xiàn)這些能力，還需要大量和人類的連接——這也是攀峰智能正在自研電商場景多模態(tài)理解模型的原因。

而在內(nèi)容電商場景中，理解什么是爆款、理解用戶的風(fēng)格和審美，遠(yuǎn)比生成本身更關(guān)鍵。

王銘認(rèn)為，AI雇傭人類的結(jié)果會是，人類發(fā)現(xiàn)AI真的能賺錢，隨即被帶入行業(yè)之中來，對Moras提出更多訴求，同時也參與到創(chuàng)收的更多環(huán)節(jié)中來。

為了讓產(chǎn)品離錢更近，王銘還透露，Moras正在訓(xùn)練一個自研的電商場景的多模態(tài)理解模型。

在他看來，通用模型更多的是優(yōu)化生成能力，忽略了理解世界的能力，本質(zhì)上還是在批發(fā)Token。如果產(chǎn)品只是在幫助用戶更低門檻消耗Token，而不是幫助用戶提高效果，最后作為批發(fā)商，Token的ROI大概率很低。

這也反映了攀峰智能路線的本質(zhì)不同：選擇了做離商業(yè)化更近的事情——自研爆款理解模型、爆款商品和爆款腳本，從最開始就專注于效果的打磨，讓模型理解爆款的邏輯。

王銘表示，當(dāng)前攀峰的團(tuán)隊(duì)中，有來自字節(jié)的多位內(nèi)容電商專家，將專家的最佳實(shí)踐讓AI學(xué)會后，由AI來做選品模型；人類專家則變成AI的數(shù)據(jù)標(biāo)注員，判斷AI選出來的商品，哪些是真正的爆款。與此同時，所有發(fā)出去的內(nèi)容的數(shù)據(jù)結(jié)果會回流到分析Agent，再反饋給前面的選品模型，形成自進(jìn)化閉環(huán)。

用戶愿意付費(fèi)，產(chǎn)品能帶來盈利，Token本身價(jià)值隨之提高，這就形成一套“ROI Token 經(jīng)濟(jì)學(xué)”。

而對于大廠的競爭，王銘表示，目前，大廠的第一優(yōu)先級仍是搶奪AI入口，AI+電商的垂直場景尚未進(jìn)入其核心視野，這也正是中小企業(yè)切入垂直場景的窗口期。

自建Personal AI系統(tǒng)

今年初，OpenClaw橫空出世，其架構(gòu)由Channel層（通道層）、Agent層（智能體層）和Tools層（工具層）組成，實(shí)現(xiàn)了一個完整的AI操作系統(tǒng)，迅速引發(fā)了行業(yè)對Agent OS的廣泛討論。

這給攀峰智能的產(chǎn)品帶來了新的啟發(fā)。王銘表示，團(tuán)隊(duì)也嘗試過基于OpenClaw進(jìn)行開發(fā)，但發(fā)現(xiàn)其現(xiàn)階段還無法達(dá)到穩(wěn)定的企業(yè)級使用標(biāo)準(zhǔn)，基于OpenClaw做簡單二開的產(chǎn)品，短期內(nèi)仍難以真正落地。

攀峰智能并沒有走把所有產(chǎn)品基于OpenClaw架構(gòu)重構(gòu)的路線，而是借鑒了類似OpenClaw、Claude Code、Hermes Agent等架構(gòu)的設(shè)計(jì)思想——包括多層記憶架構(gòu)、做夢機(jī)制等——自己開發(fā)完整的Agent OS。具體來說，他們想把內(nèi)容平臺生態(tài)的超級個體和商家的Context信息Agent化，整合接入，形成達(dá)人和商家的“Agent OS”，用一個扎實(shí)的OS系統(tǒng)來服務(wù)好客戶群體。

在王銘的構(gòu)想中，Personal AI的Memory做好了，A2A（Agent to Agent）的世界才會出現(xiàn)。目前，用戶使用ChatGPT、Gemini、豆包等中心化AI助手時，不僅需要多平臺切換，不同平臺給出的答案可能還會出現(xiàn)沖突，且記憶無法跨平臺沉淀。

倘若一個系統(tǒng)中不同模型能被自動調(diào)用，生成結(jié)果可以被自動做對比和整合，并持續(xù)積累歷史上下文，用戶的體驗(yàn)將會發(fā)生質(zhì)變。

“未來，每個人可能都會擁有這樣一個消費(fèi)級的通用Personal AI（個人AI）助手，也會擁有一批垂直場景的Agent OS。”王銘解釋，Personal AI的系統(tǒng)能支持用戶自由調(diào)度模型、用自然語言添加Skills、擁有長期的個人記憶等功能。用戶能夠更好地使用產(chǎn)品，也才能更好地被留在平臺上。

基于這樣的判斷，攀峰智能對其產(chǎn)品作出了方向調(diào)整——要幫達(dá)人和商家建立屬于自己的Agent OS，進(jìn)而自建Personal AI系統(tǒng)。

未來，攀峰智能計(jì)劃將產(chǎn)品作為Skill接入到OpenClaw、Hermes Agent等去中心化的Personal AI生態(tài)中，相當(dāng)于把一批商家和達(dá)人的數(shù)字分身直接帶到下一個時代的流量入口里去。

王銘認(rèn)為，Personal AI系統(tǒng)的不斷完善，正是實(shí)現(xiàn) A2A 的重要基礎(chǔ)。從更近的目標(biāo)而言，Personal AI的下一步，是實(shí)現(xiàn)真正的A2A（Agent to Agent）的商業(yè)系統(tǒng)。

用Agent開發(fā)Agent

除了產(chǎn)品方向的變化之外，攀峰智能的開發(fā)范式也在經(jīng)歷劇烈的重構(gòu)。

盡管公司才成立數(shù)月，但他們已經(jīng)經(jīng)歷了3個階段的開發(fā)范式演進(jìn)：第一階段是AI Coding幾乎沒有約束，什么都交給AI去做，結(jié)果各種bug的速度讓人改不過來；第二階段是引入rules和結(jié)構(gòu)化約束，借鑒了Harness的思想以及Claude Code泄露出的架構(gòu)，用更多的條條框框去駕馭Agent；第三階段則是通過通過自研的開發(fā)Agent調(diào)用Coding來開發(fā)Agent，最后交給人類做驗(yàn)收。

王銘表示，目前公司99%以上的代碼都是由AI編寫，甚至很多開發(fā)工作不是由程序員完成的——產(chǎn)品經(jīng)理、人力資源、財(cái)務(wù)、運(yùn)營同學(xué)都在開發(fā)系統(tǒng)。而在最新的階段，他們開發(fā)了專門的Coding Agent，能夠在某個垂直場景里持續(xù)地幫助開發(fā)和迭代，周末團(tuán)隊(duì)休息時，Agent還在工作。

隨之而來的，生產(chǎn)力正在指數(shù)級提升。一個原來需要兩周實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜需求，開發(fā)時長能縮短至1天。

毫無疑問，大模型的發(fā)展速度，仍然是跳脫于人類想象的。對接下來的Agent技術(shù)曲線演進(jìn)，王銘分享了他對于今年Agent發(fā)展的三個判斷：其一，Agent的Memory會有巨大突破；其二，Multi-Agent自主進(jìn)化能力會日趨成熟；其三，Agent自己Coding出各種工具，來解決響應(yīng)問題。千人千面?zhèn)€性化產(chǎn)品的時代快速到來。

對于未來發(fā)展計(jì)劃，團(tuán)隊(duì)透露，下半年攀峰智能將持續(xù)擴(kuò)張團(tuán)隊(duì)至50人以上，并加速打造Agent OS系統(tǒng)。隨著產(chǎn)品全量上線，公司也將進(jìn)入快速市場擴(kuò)張期，同時著手搭建Agent化的供應(yīng)鏈體系，搶跑A2A原生電商。