Grokbot的终极愿景极其简单：你应该拥有一支AI机器人团队，它们既能协助你的工作，也能服务于你的生活。>> Grokbot是目前全球最火爆的AI产品。这是一个极高的标准，该位置竞争激烈。>> 我们想打造的不仅仅是一款面向开发者和工程师的优秀产品。我们要组建一个内部极小的团队，
闭关约一个月，唯一目标就是构建一款令人惊叹的知识工作产品，将智能体带给公司其他部门。>> 发布仅三周后，我去参加了一个Grokbot聚会。现场数百人，座无虚席。我很清楚你们打造了一些非常特别的东西。>> 一旦你开始跳出“这是一组连接的AI聊天”的思维定式，转而视其为拥有计算机的同事时，
你对能交给AI的任务上限就会大幅提高。>> 你发过推文说，“完全由AI完成100%工作的体验”与“帮你做到90%的体验”在本质上截然不同。>> 让我对Grokbot工作感到兴奋的是，这是第一次在非编码任务中，我觉得可以将工作真正委托给AI，无需过多思考，回来时它已完成。你认为你们做了什么与众不同的事，
使Grokbot如此成功？那是两个在当时看来并不明显、但事后回想起来对Grokbot运作至关重要的早期决策。今天我的嘉宾是Roman Ugarte。我会把介绍保持简短，以便直接进入正题。Roman曾是Cursor的第15号员工，过去两年一直在负责增长事务。最近，他帮助孵化了Grokbot，
一款让我痴迷的产品。它改变了我的生活。我每天用它上百次处理各种事务。可以说，它是目前全球最火爆、最令人兴奋的新AI产品。Roman领导Grokbot的产品工作，从早期原型到至今一直是核心团队成员。我们将深入探讨这一切是如何开始的、未来去向何方，
以及他和团队在发布仅几周后所学到的一切。现在，让我们欢迎Roman Ugarte。Roman，非常感谢你来到这里，欢迎来到播客节目。谢谢。很高兴能在这里。我非常期待你的到来。我对Grokbot着迷不已，我的窗口里开着它，
我每天无时无刻不在使用大约15个机器人。前几天我去参加了一个Grokbot聚会，现场数百人，座无虚席。人们分享着使用Grokbot的各种方式。我很清楚你们打造了一些非常特别的东西。在AI领域脱颖而出绝非易事，
Grokbot是目前全球最火爆的AI产品。这是一个极高的标准，竞争非常激烈。我个人注意到，我很快就把很多使用场景从Cursor和CodeEx转移到了Grokbot上，这感觉意义重大且特殊。我很想探讨许多话题，
我想了解你们是如何做到这一点的、它的起源以及未来方向。到目前为止，你们从这段旅程中学到了什么？首先，做得好，干得漂亮。你们所做的工作非常艰难。>> 谢谢。我记得大约一个月前我亲手指导你上手，起初你可能有些怀疑。很高兴看到你一直在使用它，
看到这么多人真正利用Grokbot真是太好了。>> 我要谈谈那个上手过程，那是运作方式中一个非常有趣的元素。我记得在那次指导中，你让我试着做点什么，比如“来想一条推文推广我最新的播客节目”。我就说：“好吧，想一条推文推广我的上一期节目。”仅此而已。结果它做得非常好，
搞清楚了什么是“上一期”以及如何推广它。我当时就觉得哇，这真的很好。让我们从起源故事开始吧。它是如何开始的？最初的想法是什么？这项工作何时启动的？>> 是的，它始于完全空白的页面，从零开始的构建。我想我们长期以来一直感觉想要打造一款不仅仅面向开发者和工程师的优秀产品，
而这正是我们的起点。我想我们因此积累了大量关于如何构建优秀智能体和有用产品的直觉。但对于知识工作者来说，这样的产品会是什么样子呢？我们决定在公司内部组建一个极小的团队。
只有寥寥数人，闭关约一个月，唯一目标就是构建一款令人惊叹的知识工作产品，将智能体带给公司其他部门。我想从第一行代码到内部发布原型仅用了约一个月时间。那是一个快速拼凑的、简陋的原型。事后看来，如果是一个更大的团队，这几乎不可能实现。
我认为需要一个完全与公司其他部门隔离的小型专注小组。我说的字面意思，那是办公室的一个独立区域供该团队办公，有私密的Slack频道。我认为事后看来，正是这让我们能够如此快速推进的原因：我们需要每天做出许多微观决策。
有些稍后可能会讨论的事情并不明显，也不是我们在其他产品界面上做过的事。如果是一个很大的团队，并且我们考虑的是6到12个月的长期愿景，我们就无法到达最终落地的地方。因此，从第一行代码到这里有一个功能完善、核心团队兴奋不已的有用产品，大约花了一个月。
随后是将此推向全公司、面向所有SpaceX员工推出的时刻。在一次全员大会上，我们分享了迄今为止取得的进展。这是一款全新的产品，我们希望你们使用它。我认为最令人鼓舞的是，虽然那时我们对其充满热情，一直在频繁使用，
但很容易陷入自己构建的东西中，理解其机制和优势。因此这是一次与现实的压力测试：人们真的会切换吗？
还有其他内部工具和外部工具，将 Grok Bot 作为他们的主要智能体界面吗？嗯，在那次全员大会后的第一周里，我真的无法形容人们对 Grok Bot 所表现出的那种发自内心的热爱。这种热情来自一些你可能意想不到的群体，或者是公司里你不太关注的那些部门。比如那些每天使用 ChatGPT 或类似聊天界面的人，他们纷纷将日常的智能体任务切换到了 Grok Bot 上，将其作为处理工作的主要界面。因此，内部的反响非常热烈。在那一两周的时间里，我还能讲出一些有趣的故事。
当我们看到内部反响后，我们立即转向让这款产品面向世界做好准备。要将它扩展到数百万用户身上需要做大量工作。这就引出了几周前我们进行的 GA（通用可用性）发布。本节目由我们的季节冠名赞助商 Work OS 赞助。OpenAI、Anthropic、Cursor、Replit、Sierra、Clay 以及成百上千其他成功公司有什么共同点？它们都由 Work OS 提供支持。如果你正在为企业构建产品，你一定感受到了整合单点登录、SCIM、审计日志等大型企业所需功能的痛苦。Work OS 将这些阻碍交易的难题转化为现成的 API，提供了一个专为 B2B SaaS 打造的现代开发者平台。
我投资的所有初创公司中，凡是开始向上拓展市场的最终都会使用 Work OS。因为它们是最好的平台。无论你是试图拿下第一个企业客户的种子轮初创公司，还是正在全球扩张的独角兽企业，Work OS 都是让你具备企业级资质并解除增长瓶颈的最快路径。它本质上就是面向企业功能的 Stripe。访问 works.com 开始使用，或者联系他们的 Slack，那里有真正的工程师等待回答你的问题。Work OS 让你通过令人愉悦的 API、全面的文档和流畅的开发体验来加快构建速度。前往 works.com，今天就让你的应用具备企业级资质。
好的，这里有很多问题。其中一个非常有趣：显然有 Anthropic 和 OpenAI。他们从拥有编码智能体开始，意识到这是一个巨大的机会，然后发现人们将其用于知识工作，于是决定构建知识工作的组件。因此，Cursor 的产品中演化出了 Co-Work，而 Codex 则投资于让这一切对各类用途都变得有用。有趣的是，你们决定 Cursor 不将其内置进产品，而是从头开始构建全新的东西。这从一开始就是显而易见的吗？即 Cursor 这个产品行不通，我们需要从头开始。这一决定在当时引起了多大的争议？
这完全不是显而易见的。我认为你分析得很对，这是最初的决策之一，当时我们进行了大量讨论。我很高兴最终做出了这个决定。正如你所说，作为一个全新的产品，你可以控制体验的每一个像素，并对知识工作的未来方向保持一致的愿景。所有这些都被包含在这个新事物中，我认为这对成功贡献巨大。但当时确实有很多讨论涉及 Cursor 等编码产品，人们经常将其用于非编码任务。这些编码智能体在某些方面非常出色，但你会遇到一些小的痛点。
有时产品本身对非技术用户来说有些令人生畏，而且这些工具带有品牌关联效应。因此我们评估了那条路径，看到竞争对手的做法是将其作为单一界面，为每种新形态添加新的标签页。这感觉有些杂乱无章，用户能感觉到这不是一个关于工作应该如何进行的单一一致愿景，而是三种不同的愿景共享同一个屏幕。用户可以在其间切换，但这有点像“按组织架构表发货”的方式，我认为用户对这种体验反应消极。
因此我们决定完全从头开始，看看能走到哪一步。也许将其他界面的用户引入这种更偏向智能体的体验中会有惊人的机会，但对人们来说，拥有一个极其简单且强大的体验至关重要。这是一个非常有价值的教训：与其在现有的复杂 AI 产品中增加功能，不如从头构建。有趣的是，Codex 走了另一条路，采用了不同的产品和路径，但他们现在决定将其整合为一件事。这说明有很多方法可以让它起作用，你选择的路径可能会引导你走向某个方向，也许我们会回头看并认为那并非最佳主意。
你提到的另一件独特之事是早期用户的引导过程。我听说你和你的团队手动引导了 200 到 300 人，包括我在内。谈谈你为什么认为这是必要的，你从这段经历中学到了什么，以及这种手动引导持续了多久。你们从中学习了很多，最初的几次引导相当痛苦。很高兴你得到了一个好的体验 Lenny。（笑声）但有些过程确实很艰难，我们学到了很多东西。我认为核心团队成员必须参与其中，当电脑启动缓慢或用户在引导过程中感到极度困惑时，坐在通话中长达 20 分钟。
在那之后你会想：这种情况绝不能再发生，我们需要明天就解决这个问题，因为明天我要引导另一个人，这次必须做得更好。因此大约有两周时间我们处于这种模式，手动引导了几百人。不仅我们对产品学到了很多，我认为有时对于这类产品存在一些群体思维的使用方式。由于 SpaceX 内部的人不断分享使用 Grok Bot 的技巧和窍门，一些模式开始浮现。我们认为这些对世界有用，但我们并不确定，也绝对不想偏颇地影响全世界。有这方面的例子吗？
当我们内部推出 Grok Bot 时，大约有一两周的时间，常见的模式是……
人们与产品互动的方式是，你会拥有五到十个机器人，每个机器人都被赋予不同的范围和领域，这基本上代表了不同工作领域的简写。到了第二周结束时，我们开始在内部 Slack 中看到这样的消息：有人开始推广他们表现突出的某个机器人。这就像是一个主要的个人助理在向他们的幕僚长进行推介，随后他们主要与这位幕僚长交流。而幕僚长则会将所有任务分发到其他机器人，并负责管理团队。有一些有趣的截图显示人们真的在告诉正在推广的那个机器人：“你被晋升了”，而那个机器人则询问自己是否加薪、令牌预算是否增加等。
我们注意到了这一点，我认为越来越多的公司开始朝这个方向轻微转变，但这并非大多数公司的做法。人们使用产品的方式非常不同。因此，在早期的入门会话以及整个早期访问项目中，我们真的不想“引导证人”，即直接说：“创建一个幕僚长机器人。这是幕僚长管理其他机器人的确切方式，看看早期访问用户是否会自行发现这一点。”事实上，我们确实看到许多用户做到了。因此，我们在产品中采取了一种更具观点性的立场：这看起来像是一个正在起作用的模式，我们应该稍微鼓励这种模式，但这不应成为一条单行道。
还有一些其他的内部假设是我们非常希望确保在实际外部使用中能得到验证的，而不必在产品中强加这些设定。有没有其他例子？是的，我认为另一件我们在早期入门过程中特别关注的事情是用户希望看到多少内容。我想这与 Grokbot 相比你提到的其他产品有一些令人震惊或不同的地方，因为 Grokbot 工作的许多内部机制并没有展示给用户。其原因在于我们认为随着这些模型变得越来越智能，就像你的同事一样，你不会要求他们提供关于他们按下每个按钮和访问每个网站的秒级更新。
我认为要求机器人这样做也是过分的，而且说实话，这只会让人感到不知所措，甚至可能弊大于利。因此我们完全转向了另一个方向：你发送一条消息告诉机器人去做某事，它就开始执行。它会酌情向你提供渐进式的更新。你只需要看到那个绿色的活跃圆圈中的打字指示器，就像 Slack 那样：它处于活动状态，正在工作，很快就会回复你。但你不会看到内部机制、工具调用或它在自己的计算机上进行的每一个微小点击。
我们坚定地认为用户不需要看到所有这些机制，这就是我们的起点。我们也收到了一些反馈，比如“我很想看看我的机器人的待办事项列表”、“很想了解它如何大致优先处理任务以及它在做什么”。这些是很好的反馈，但有趣的是，没有人想要那种长长的、不断流出的文本和思维链序列。这也进一步证实了我们走在正确的方向上。你提到你们用一个小团队进行了两三百次入门通话，我知道这个团队后来扩大了，但这仍然是一个巨大的时间投入。
有人可能会争辩说这会分散构建产品的精力，但显然这不是干扰，而是成功的关键部分。你觉得这种规模是人们找出真正需要做什么所必须达到的吗？有一点需要强调的是，早期访问组并不一定是那些具有高影响力的潮流引领者。你是这一类人（Lenny），我们当然希望从你那里获得很多反馈，因为你非常接近市场上的许多其他产品并且是这些产品的重度用户。但我们同时也希望接触到一些非传统的用户画像，这是我们公司此前从未真正接触过的群体。
例如，有一位咖啡店老板是公司的朋友的朋友，他听说了 Grokbot 的故事。有一天核心团队的某个人向他展示了测试版的演示，让他非常兴奋。这位咖啡店老板不仅成为了 Grokbot 惊人的重度用户，也是我们丰富的反馈来源。我们有一个非常活跃的线程，其中包含许多被发现的错误或功能请求，这是一种完全不同的使用场景——经营小型企业。例如，如果 Shopify 集成有点不稳定或者没有以特定方式撰写产品文案，我们会得到非常丰富的反馈。
这与我们在内部“吃狗粮”（自我测试）时获得的反馈类型截然不同，因此我们认为这是一次重要的练习，用于检查我们的盲点。第一，这将是一个非常通用的产品，不仅仅供开发人员使用；事实上，它很可能对非开发人员最有用。我们需要更好地理解这一群体。第二，我们绝对生活在这种硅谷 AI 泡沫中。我认为这是一个有用的地方来推动前沿和这些产品演变的未来，但我们需要主动走出这个泡沫。
因为我认为像这样的产品有机会真正成为主流用户和主流商业客户以有用方式与 AI 交互的途径。让我们快速回到时间线上，以便理解这一点。所以是从第一行代码到内部测试版用了一个月的时间，那之后发生了什么？从内部测试版到公开发布大约用了三周的时间。我想在录制此时，距离公开发布也才过了三周左右。哇，好的。所以第一个月构建初始版本，之后只有三周的迭代时间，然后距离发布也只有三周。
从我所处的视角来看，这感觉改变了世界。太令人惊叹了。在这三个星期的内部测试期间，变化最大的是什么？
比如说是Beta版本吧，我们发布了很多功能。嗯，我真希望能展示给你们看，在距离上线还有两周的时候情况是怎样的，那时我认为我们已经意识到核心团队有很多实验性功能想要获取内部反馈，这很有用。我们还将一些类似开发者的可见性工具放入了Grok Bot中，而不是为这些功能设置单独的观测面板。例如，我们实际上有时会暴露模型的大量内部思考过程以及它存储的具体记忆等所有这些信息，这对调试问题很有用。如果你正在构建产品，你不想去别的地方拉取这些上下文。
但我们必须非常激进地修剪我们认为用户绝对需要看到的表面内容，与他们不需要看到的内容区分开来。我认为还有更多的优化空间，这也是团队目前关注的重点：如何无情地简化这个产品，并抽象掉用户不需要主动思考的任何东西。所以那是一次巨大的推动，我们清理了很多杂乱的东西。然后我认为在那几周里的第二次巨大推动是让产品真正能正常工作。
我想很多人对AI的期望并不是那种带有大量下拉菜单和花哨功能的东西，而是一个你描述一个对你有意义的任务，它就去执行并返回完整的工作成果，或者返回一些让你可以回应并在下一个循环中引导它的东西。为了真正兑现这一承诺，实际上并不需要很多功能产品路线图式的东西，而是要在后台攻克五个非常重要的问题。
许多用户不会直接体验到这些问题，但当你知道你的机器人正在运行却无法点击正确的按钮，或者它正在尝试登录网站却完全停滞了任务进度时，你绝对能感受到这些问题。在那几周里，我们收集了一套非常丰富的数据：人们实际上在交给机器人什么任务？如何量化这些东西？以及如何看到每周在这些类别的任务中，我们在使产品“正常工作”背后那些非常重要的维度上取得了进展。
有没有一个例子，关于你们攻克的那个“山坡”，它是一个技术突破或克服的技术挑战，真的帮助产品变得能正常工作？是的，一个例子来自Grok Bot的推出。公司内部有一个对机器人极度依赖的团队，可以说就是我们的市场团队——销售部。销售使用的一些工具并没有得到良好的MCP支持或API接口。
我认为正是这一点让Bot在这个群体中变得如此强大，无论是之前还是之后：这些都是他们无法可靠地交给其他AI工具做的事情。我们经常会卡在流程的某个部分。然后Bot感觉就像他们有了一个助手，或者像是给他们的个人团队入职了一个新人。你给它一台笔记本电脑，它就能直接运行。
所以有很多小细节，大概有10到20个地方，无论出于什么原因，鼠标可能没有足够的精度去点击Salesforce仪表板上的那个特定部分之类的问题。我们必须把这些带回负责基础设施的核心团队，说：“这是一个非常具体的案例：由于代理无法看到浏览器或屏幕上的像素，导致这个任务根本无法完成。”
这比看着仪表盘上的数字缓慢上升要具体得多。就像解锁了新的工作块，你会立即感受到反馈：你发布了一个幕后基础设施的改进，第二天你就会收到销售团队如潮水般的喜爱和感激之情。现在这个在过去七天里一直失败的工作流程终于能用了，这始终是一个寻找下一个要解锁的任务并解决它们的练习。
所以，“计算机使用”方面的改进似乎是一个巨大的突破。我还听说Adam Ward上过播客，他是招聘负责人、雇佣负责人，基本上就是人才主管。我听到他的团队是Grok Bot的主要用户之一。是的，招聘团队给了我们很多很好的反馈。每当产品出现问题时，特别是在早期阶段，如果有一点小bug，我们会收到招聘团队一些人的通知。
我认为对招聘特别有趣的主要用例首先是它作为一个搜索工具非常有价值。Adam在播客中谈到的一点，也是我们内部招聘理念的重要组成部分是：寻找工作、处于求职市场并不是我们试图雇佣你的前提条件。[笑声] 在某种程度上，你知道，最好的招聘方式真的是看看公司内部有哪些大问题需要有人来负责或推向新高度。
从全球人口中找出最合适的人选，然后无情地追求他们并试图说服他们加入。这是公司从一开始就秉持的理念。所以如果你的心态是这样，那么最好的招聘工作流或要自动化的流程并不是“这里有一堆简历，阅读它们，帮助分类”。最有用的事情是：“这里有整个潜在人才的宇宙。请帮我将其与这个非常具体的业务问题或我们正在招聘的具体职位进行匹配，并帮助我与他们取得联系。”
帮我约个咖啡见见面。让我们全力以赴吧。因此，有一些案例显示以意想不到的方式找到了顶级人才，这甚至超出了在LinkedIn上寻找有趣的人。比如：谁是这篇论文的合著者？PDF文件不存在于Google Scholar中，它只存在于这个会议网站上。我希望你每天早上去会议网站下载PDF文件（如果有任何新的）。
你应该找到所有我们尚未跟踪的新名字。你应该把这些名字添加到电子表格中。你应该进行研究。你应该查看SpaceX的每个人，看看是否有任何直接联系的人。如果有，你应该给他们发Slack消息请求介绍。就是这种类型的始终在线的人才搜索。
“我认为过去那些极其繁琐的人工操作，现在正是人工智能超越人类能力的领域。我们的团队可以专注于吸引优秀候选人并与他们沟通，而不是去整理那些庞大的名单。”
“哇，这真是一个精彩的例子。首先，有人可能会把你刚才说的话转录下来，输入到一个机器人中，创建他们自己的版本，这很棒。另一方面，我认为你们可以把这个机器人的模板卖到十亿美元。如果我们能基本上利用亚当团队寻找最佳人才的策略，并将其转化为机器人，那简直太神奇了，这实现了招聘的民主化。我想回到几个话题。”
“首先是你提到的‘不发布’（unshipping）这一观点。我认为这是一个人们容易忽视的重要点，因为人工智能并不擅长告诉你应该去掉什么内容。它非常善于提供：‘这里有更多想法’、‘这里有更多东西’。”
“播客中多次提到，这是一个巨大的机会。人类继续发挥重要价值的关键领域在于：知道不该发布什么、该砍掉什么以及不该做什么。因此，听到‘不发布’已成为从原型到发布的内部演变中的重要组成部分——即决定砍掉大量功能，这非常有趣。还有别的吗？”
“是的。我们在内部讨论的一个问题是：对于GrokBot我们正在做的任何工作，它的‘发布推文’是什么？也就是我们实际会告诉用户的内容。如果不是值得发推的，我想……是‘发布推文’。如果它不够吸引人，也许我们就不应该去做。”
“更进一步说，我认为存在一种老派的软件思维倾向，喜欢说‘GrokBot现在拥有……’。当你补全这个句子时，通常是指一个按下的新按钮、一个新的下拉菜单或新的集成。相反，我们应该将其重构为‘GrokBot现在可以……’，这是一种更人性化的描述能力的方式。”
“我认为这迫使我们更多地从‘我们可以给GrokBot提供什么工具和能力的框架’去思考，而不是‘我们能向产品添加哪些新功能’。像这样往产品中堆砌功能并不是目标，也不是推动产品前进、使其对更多人有用并产生影响力的关键。”
“关键在于让你的机器人可靠地在后台为你完成真正 impactful 的工作，使其‘即插即用’，并赋予它们执行这些任务的能力。这才是用户真正关心的。”
“因此，在‘不发布’的背景下，我们意识到许多所谓的‘GrokBot现在拥有……的功能’实际上是不需要像素界面的能力。我们要尽可能消灭这些界面元素，让它们成为机器人后台为你操作的东西，你无需直接控制。”
“一个例子是许多竞争对手设置自动化或例程的方式：你需要进入侧边栏，点击加号，选择触发事件是什么。然后你选择它应该采取什么行动。你可能用自然语言描述它，但这非常笨拙，导致人们很少为很多事情设置自动化。”
“我们在编程领域确实看到了这一点。因此GrokBot对此做出的回应是：你应该直接用自然语言定义自动化指令。告诉你的机器人，‘请每天早上8点提醒我’，然后它就自动执行了。”
“你永远不应该看到创建自动化指令的界面。这就是我们做出的决定，现在平台上99%的自动化都是通过这种方式构建的。我认为还有很多地方我们可以这样做。”
“我曾发推表示对GrokBot发布的喜爱，很多人回复说：‘等等，你不是可以用Codecs和Co-work做所有这些吗？据我所知，你能用GrokBot做的所有事情，也能用其他基础模型或编程助手做到。’”
“所以我想问你一个关键问题：你认为你做的哪些与众不同的事情，使得GrokBot如此成功？”
“我认为这是两个早期的决定。在当时看来并不明显，但 hindsight（事后看来）对于GrokBot为何对人们有用至关重要。”
“第一个决定是：你永远不需要思考本地与云端，也不需要思考这些工作流在哪里运行。你的电脑必须保持唤醒状态吗？如果你从手机上启动它，是否需要与你家里的电脑连接？”
“目前当人们试图构想运行时环境位于何处时，存在大量糟糕的体验。我们很早就决定这一切都应该在云端完成。”
“如果它在云端，并且是一个拥有自己电脑的持久化同事，它就可以独立工作。无论你在哪里与它交互，它的状态都是一致的。”
“这开启了许多令人惊叹的机会：你可以给机器人发短信，从手机启动它。未来你应该能从任何地方呼叫你的机器人，让它完成真正的工作。”
“它是一个独立的实体，独立于你的设备存在。我认为这是一个非常重要的决定。目前的产品似乎没有做出同样的选择，因此导致用户每天都能感受到许多‘纸割伤’般的痛点。”
“第二个决定是将这一步再推进一步：这不仅应该是一个在云端运行并以各种方式与之交互的代理循环。更重要的是，这些机器人必须拥有自己的电脑。”
“部分原因是我之前提到的：有很多任务没有完善的MCPs和API。我们人类并不是通过MCPs和API来工作的。我们用电脑，点击像素，在输入框中输入内容。”
“你的机器人也必须具备这些基础能力。但再进一步说，我认为我们正处于一个非常奇怪的时期。”
“回顾过去时我们会惊讶地发现：很多人通过让超级智能的新同事——这些AI机器人——与你共享同一台电脑来使用人工智能。这太疯狂了。”
“如果你要招聘一个人加入你的团队，你说：‘今天是第一天。我来带你入职。你没有自己的笔记本电脑，你要坐在我旁边……’”
我们会永远共享这台笔记本电脑，并且经常互相绊倒。你将拥有我的凭据访问权限，我也将拥有你的凭据访问权限。就像那样……人们之所以不这样运作是有充分理由的。我认为未来的机器人和这类人工智能同事也需要一种类似的方式来让它们上线（onboard）。我们一直试图将产品推向这个方向。
这太有趣了。（笑声）你认为其他公司为什么没有这样做？我的猜测是，他们是在基于现有的编码助手平台和方式进行构建，而这是一种相当大的转变。我认为这在很大程度上取决于从零开始所带来的自由感，我们自己也深有体会：Grok Bot 中的许多基础概念（primitives），我们已经尝试或以其他方式构建过。
例如，我们为编码代理构建了云基础设施；你可以将代理命名为独立实体并与之对话的方式。我们也看到开发者正在采取类似的模式，即将特定命名的代理引入 Slack。但我们没有试图将这些概念 retrofit（改造/适配）到某个新界面或现有界面上——我认为这对许多公司来说将是默认的强选项。
我们决定从零开始。我们决定只是尝试把这些事情真正做好，针对通用知识工作这一新受众；其次是考虑到我们要处在这个时间点：模型非常强大，如果你给它们正确的工具和基础设施，它们能做很多事情。但这些想法并非我们天才般的灵感闪现，我认为这是有原因的。
这些是已经被其他产品关注并实现产品市场契合的基础概念，比如 OpenClaw 的世界。我认为我们从那里汲取了很多灵感，并试图将其产品化为一个更紧凑的界面（surface），这需要较少的设置，我认为这对更多人来说更具可访问性。
因此，我认为我们的竞争对手和其他试图解决这类问题的工具都在看到同样的机会。我们认为市场反馈很多，但如果你被困在现有的范式中，并且在该现有范式中有大量的沉没成本，那么从头创建新事物是非常痛苦的。我认为正是这一点使得产品能够如此顺畅地运作并赢得众多用户的心。
所以我听到的成功关键在于：每个机器人都有一个基于云端的计算机，而不是本地部署；像特定任务那样命名一个机器人。顺便说一句，我们正从“代理（agents）”转向“机器人（bots）”。干得好。感觉你们已经推动了这一转变，现在我们都称其为机器人了。
每个任务用例对应一个非常独特的机器人，而不是像线程对话或一次性工作那样。而且感觉“它能正常工作”是核心部分之一。你提到了达到那种状态花了多长时间，即现在它确实运行良好。
你显然提到了 OpenClaw，这启发了我们。当我第一次使用 OpenClaw 时，我想：“天哪，这是未来，我们怎么可能没有这个？”然后 Hermes 出来了，每个人都在尝试构建一个对每个人都易于使用的 OpenClaw。你能多说一点关于 OpenClaw 及其故事是如何影响你们思考方式的吗？
是的，我认为 OpenClaw 做对了两件大事。当我们看到市场对 OpenClaw 的反应以及我们自己使用该产品时，我们发现这非常令人兴奋。我认为第一点是模型真的很聪明，并且会继续变得更智能，但即使以当前的能力水平来看，如果你能给你的机器人访问你用来工作的工具，它就能在很多人认为人工智能很笨或可能不如承诺的那样有影响力的许多地方取得很大进展。
我认为这在很大程度上是因为它被以错误的方式利用了。所以，如果你给它访问更大范围事物的权限……如果它能访问自己的计算机，你能走多远？我认为 OpenClaw 确实迫使许多人思考这个问题。
然后我认为 OpenClaw 改变人工智能思维模式的第二种方式是，更多地将这些事物视为同事、队友和人，赋予它们更多的人格化特征，使其成为一个 helper entity（辅助实体），拥有访问你生活的权限并可以进一步扩展你自己。
我们从中汲取了很多灵感，我认为 Grok Bot 可能延伸的是：它需要非常容易设置。那种 hacky（笨拙/非正式）的方式，比如你在家里有一个 VPN 和一台 Mac mini 的设置，显然无法扩展到数百万用户身上。这显然不是企业利用这项技术的重要方式，所以我们真的想以此为目标构建一个出色的产品。
其次，我认为有很多地方需要打磨粗糙的边缘，打造令人愉悦的产品体验，让这些事物真正“能正常工作”，并尝试移除 AI 高级用户非常熟悉的一些抽象概念，例如技能（skills）。
我们如何能让 Grok Bot 的用户甚至不需要知道什么是“技能”？他们永远不应该需要输入斜杠命令。这些应该在后台创建为机器人可用的有用基础概念，但对于用户来说，不需要他们总是处于 AI 的前沿。这就是我们尝试创新的地方。我认为在这方面还有更多空间可以拓展。
正如你所说，我的 Mac Mini 上还运行着我以前活跃的 OpenClaw。那是一个时代了，它激发的工作成果非常棒。我知道这仍在继续。我知道 OpenClaw 仍然有很多价值，但当我看到 Claire Vo——她是 OpenClaw 最大的支持者，OpenClaw 已成为她生活、与孩子相处以及完成所有工作的核心部分——她刚刚关闭了她所有的 OpenClaw，切换到了 Grok Bot。
这听起来很可笑，但实际上这是一个巨大的里程碑，标志着事物的巨大转变。那么 Grok Bot 的愿景是什么？它要去向哪里？未来看起来是什么样子的？Grok Bot 的理想柏拉图式版本是什么？
Grok Bot 的终极愿景非常简单，那就是你应该拥有一支 AI 机器人团队。
那些能帮助你工作、也能改善你生活的工具。它应该真正让你感觉像是一个团队，像是那些自主运作的队友在协助你。你可以用多种方式引导它们，不需要进行微观管理。它们拥有完成宏大且雄心勃勃的工作所需的必要工具。我们在产品构建中作为北极星指引的一个核心理念是，随着我们逐渐接近这种“队友未来”，如何在每一个产品决策中思考：少从SaaS产品的视角出发，更多地从“我们正在构建有用的AI队友”这一视角去考量。
因此，有很多例子表明我们需要推动自己更像“同事”。我们有时使用这个术语来描述产品辩论的场景。一方有充分的理由，另一方也有合理的论点，两条路径看起来都合乎逻辑。在产品领域，这可能感觉没有明确的答案。但当你退一步看，跳出科技公司的思维定式，开始思考“人类会如何处理这件事？”时，情况就不同了。
你会希望你的队友在这种确切的情况下怎么做？通常答案非常清晰且高度一致。在房间里的人对于“你希望以某种方式与人类队友合作”往往没有太多分歧。一旦得出这个答案，我们只需要构建它即可。这需要解决产品层面的影响、模型层面的挑战以及许多其他细节才能兑现这种体验，但某种程度上这并非高深莫测的技术难题。
不需要你是天才，你只需要问自己：“如果是一个人类队友，你会希望他怎么做？我们能否推动AI以类似的方式行事？”举例来说，我们在思考这些机器人应有的语音体验。我认为在人类互动的背景下，我们有很好的类比：很多时候我在Slack上与队友来回沟通、共享上下文时，与其打字，不如直接进行一个五分钟的快速会议。
我们只需按下通话键来回交流，我分享屏幕展示我的想法，他们共享他们的屏幕。然后我们结束会议，继续异步协作。这种体验目前没有任何AI产品做得很好，但它深深植根于人类协作的方式中，因此我们要构建类似的功能。此外还有许多其他非常清晰且有效的模式，我认为你在与AI合作时也应该感受到这些特点。
“我喜欢‘同事构建’这个词。”它在整个对话中出现了很多次，成为我们做出这些决策的一条主线。例如你提到的电脑例子非常好，显然人们会有自己的计算机，“命名”也是其中非常重要的一部分。我脑海中有一个很大的疑问：工作与个人的界限？你认为人们会有两个不同的助手——一个用于工作，一个用于个人生活吗？还是认为它们会合二为一？
当人们思考“工作产品”与“消费级产品”的区别时，我认为这背负了过去一二十年糟糕的B2B软件带来的沉重包袱。这导致人们看到某些看似简单的产品时，往往带有偏见。ChatGPT就是这样一种存在，我认为Grok Bot也具有许多此类特性。假设它不是一个纯粹的工作产品或“强力工具”。
在我脑海中，“强力工具”通常让我联想到像Photoshop这样的软件，里面有各种需要精确调节的旋钮。使用这种工具的用户就像是终极飞行员，完全知道每个按钮的作用并能完美操控它们。但我认为未来的强力工具将与这种模式截然不同。
未来，用户主要表达意图并进行良好的引导即可，这些AI工具将抽象掉所有的旋钮。除非你需要直接操作它们（这种情况可能会发生），否则你不应看到这些复杂的设置，并且系统应为此提供极佳的操作暗示。归根结底，这就像是与队友共事一样，因此其界面是非常对话式的。
很多时候，当你看到Grok Bot时——比如我走过某人的办公桌，看到他电脑上运行着Grok Bot——那一瞬间我会想：“哦，他是不是在聊天软件上？”不，实际上这是他们用于完成大量工作的主要工具。关于“是否要为个人生活和工作生活分别设置不同的机器人”这个问题，我认为对许多人来说确实会有所区分。
人们希望将个人生活与工作分开，我认为这很好且很重要。从企业的角度来看，也有许多常识性的理由支持这种分离。但我认为我们的目标和努力方向是：Grok Bot应该成为你日常工作中大部分事务的处理方式。你应该能够将大量工作委托给Grok Bot，从而专注于更高杠杆价值的事务。
同样地，它也应成为你委托个人生活中那些低杠杆部分事务的方式。实际上这两者并不是不同的问题集。在很多时候，解决这些问题的产品形态和方式是基本相同的。因此我的直觉是，我认为一个单一的产品将是同时满足这两者的最佳形态，而这正是我们想要构建的。
“太棒了。”这是一个巨大的潜在市场规模（TAM）。我很爱听这个观点，这非常合乎逻辑。显然问题在于如何避免数据交叉污染，比如个人内容意外泄露或渗透进工作领域。但这感觉是可以接受的。所以我听到的是：这就是方向，问题在于如何执行并确保人们感到绝对安全。
需要像保护袜子一样做好防范措施（指严格的数据隔离），同时还要让用户觉得使用过程非常愉快。本节目由Mercury赞助，提供截然不同的银行服务体验——包括支出管理功能。作为Mercury的老客户多年后，我将所有商业银行业务都转移到了这里，说实话我对此非常满意。
这就是由产品经理而非银行家构建的在线银行应有的样子。
在Spend上，你可以为团队成员分配独立的卡片，设定每人或每组的支出限额，并自动从Gmail或短信中拉取费用收据。你甚至可以为AI代理分配专属卡片，设定其独立的限额和政策。大多数创始人起初都采用同一种方式：公司全员共用一张卡片。这种方式在初期行得通，直到它不再奏效。有人超支、收据丢失，你需要花两天时间搞清谁花了什么钱以及原因何在。
Spend是Mercury内置的费用管理工具，所有团队的卡片、预算和报销都集中在同一平台，与你的业务思维无缝衔接。无需四处追索，无需人工审核，也无需月底手忙脚乱地整理账目。其结果是团队能够快速行动，而创始人不再成为瓶颈。欲了解更多信息并注册，请访问mercury.com。Mercury是一家金融科技公司，而非受FDIC保险的银行。银行业务由Choice Financial Group提供，其为FDIC成员机构。IO卡由Patriot Bank发行，作为Mastercard International Incorporated的授权成员加入FDIC。
让我问几个技术问题。在计算机层面，如何以最简单的方式理解Grok Bot账户所提供的功能？它就像是一个运行在云端、支持多登录的虚拟机吗？还是说每个Bot都有独立的VM实例？我们该如何理解这一点，尽可能多地分享你的见解呢？嗯。是的。我想回到“团队成员”这一产品框架，甚至进一步延伸这个类比：如果我们是一个团队，你和我在一起。我想，你需要手动接管我的电脑、开始点击操作的情况——比如“你知道的，你这样做不对，你应该去这里”，然后手动输入的次数。希望这个数字非常接近于零。
我希望这确实不是你需要对同事或团队成员做的事情。同样地，我认为目前我们在计算机使用方面做得不错，而且正在变得更好。在不久的将来，我想“计算机”这一概念将从用户层面完全抽象出来。你永远不应该点击进入远程虚拟机，也不应该需要接管控制权。如果存在某种浪费路径而你需要将其引导回正确方向时……嗯，所以在中期，“计算机”这一概念对用户来说将是一个重要的认知模型，但实际上他们不会与之直接交互。
因此我认为理解Grok Bot的正确方式是：它是一组Bot团队，是一群为你工作的代理。就访问权限而言，它们拥有你过去与它们交互的长期记忆集。因此我认为目前存在一种范式：为每个离散的工作单元创建一个新的聊天窗口。我觉得这种方法有很多问题，我经常在不同聊天之间复制粘贴内容。我认为这不是分类工作的好方法。相反，就像在团队中一样，你有良好的方式来分组不同类别的工作角色；你应该有不同的工作泳道角色，它应该向你学习并随时间推移变得更聪明。
因此我认为这是一件非常关键的事情：这些是长期存在的代理，不是单次的一次性会话。随着时间推移，这些代理会变得越来越聪明。其次，这些代理拥有你期望人类同事拥有的所有工具权限，比如API、MCP等。这很好，但它们还能访问自己的计算机，可以自由地像人类那样操作电脑。在我参加的那次聚会上，属于GTM团队的Shub演示了一些令人惊叹的东西：因为每个代理内部都有一台计算机，你可以在上面运行很多东西。他当时在Grok Bot中运行另一个Grok Bot——也就是说Bot可以运行自己的子Bot。我知道他将其用于测试和观察回归问题等，但这确实是一个令人脑洞大开的想法。
我很好奇这种嵌套能进行多少层而不会导致宇宙自我崩溃？我也做过那个实验。那其实是非常有用的做法：我为其中一个Bot下载Grok Bot，我的就是一个QA测试员Bot。这样如果有任何Bug报告或我们在测试新构建版本——例如桌面应用的新版时，我只需说：“嘿，这里有10个工作流程我们需要确保在每次发布后都能改进。我想让你测试它，并将结果写入这个Notion文档中，该文档包含我们过去对过往客户端版本所做测试的详尽列表并进行对比。”
因此我认为一旦你跳出“AI聊天加一组连接”的概念——我想大多数人目前仍停留在这个概念层面，转而进入“这是一个拥有计算机的同事”的思维模式时，任何我会要求人类同事在电脑上完成的任务我都可以交给Arpot去做。这提高了我们对AI能力的预期上限。还有其他令人脑洞大开的用例或使用Grok Bot的方式吗？你见过或自己使用过哪些呢？嗯。我观察到许多用户采用的一种模式虽然简单，但如果持续投入优化则具有很大深度。这也是我可以变得极客般优化设置的地方：Grok Bot在某种程度上像一个信息吞噬者，只是消耗海量信息从而减轻你自己的认知负荷，给你安宁感，然后向你推送重要内容。
我认为V1版本的实现方式是许多人都在做的：Grok Bot位于Slack之上，也位于电子邮件之上。我告诉它高层级的信息：“这是我的角色所在”，“这是我关心的事情”。我希望你在这些情况下通知我。在这些情况下，你不需要直接ping我，但你应该将其包含在我每天阅读的日常汇总中。这就是V1版本实现方式。我不确定V10是什么，但我可能处于V3或V4阶段：你可以给这些Bot一个完整的信息洪流。例如，我将它连接到X上关于Grok Bot的所有提及内容，并与我们的内部上下文进行交互。它与QA测试员互动以查看是否能复现我们收到的任何Bug或反馈。我还将其连接到自己的消息服务以便快速响应反馈并与人联系。
我认为这就像一个始终在线的幕僚长实体，它能保持你对真正重要事物的专注，同时一直在监控是否有需要引起你注意的事项。
注意，我们见过一些有趣的案例，人们实际上给他们的Grok Bot赋予了访问权限——我还没有这样做过，但也许很快会做——让他们能够被呼叫。因此，如果发生非常紧急的事情，而他们正在喝咖啡或做任何其他事情时，Grok Bot会呼叫他们。这是一种只有在紧急情况下且你真正信任Grok Bot不会误报时才会做的事情。到目前为止，那些用户报告说这非常有用且成功。但我认为我们会看到更多这类情况，即代理或机器人应该比你主动联系它更加积极主动。我认为这将是人工智能的下一个转变方向。
这让我想到，在观察你们团队运作时，有很多让我印象深刻的事情。一个是速度，我想谈谈这一点；另一个是你们如何意识到这是一个在特定时刻捕获大量市场份额的时机。你们真的想要尽可能多地占领市场，在别人——尤其是基础实验室——推出令人惊叹的产品之前抢占先机。看着你们分发如此多的免费账户，以及专注于用例方面，这非常明智。因为这是一个全新的概念，当你开放它时，人们会问：“我该拿这个做什么？”因此，你们专注于展示人们可以用它做的大量事情。
Twitter上到处都是关于人们使用模板的讨论，这非常有道理。据我所知，这两种关注点——尽可能快地让更多人使用以及专注于用例——是为了在有人推出更聪明的下一个产品之前，迅速获得用户基础。我知道你之前在Kurser从事过上市工作。对于目前将产品推向市场的策略，你有什么想分享的吗？我认为我们在编程方面看到的模式将与通用知识工作有些相似。
我们认为，在上市方面以及更广泛地构建人们实际使用的实用人工智能方面，我们已经学到了很多。我认为我们公司从文化上非常关心不制作“演示软件”，而是构建世界上真正有用的东西，并对此着迷。有很多光鲜亮丽的物体和有趣的原型可以建造，但最终这与将产品交到数百万人手中并改变公司的问题截然不同。所以我认为这是我们在文化上一直关注的重点。
因此，在上市方面，我们看到编程的模式非常简单：有一群早期采用者。这群人会使用这些编码工具并将其推向极限，主要是在个人项目上将其推到极致——在晚上和周末。我想说的是2023年，或者更早的时候。人们下班回家后，在公司使用基本的IDE（这是AI之前的时代），然后在家里的副业项目中，他们会使用Cursor或最新的最佳AI编码工具。
这会给他们带来极大的加速感。他们感觉像是在体验未来。然后当他们回到工作时，他们会要求使用它。他们会说：“我无法想象以其他方式工作。我现在感觉像是在糖浆中行走，这必须改变。”我认为在知识工作中，我们会看到类似的模式。人们有时会在个人层面上真正感受到“顿悟”的时刻。
我认为我们现在在X平台上看到了很多这样的例子。你看到所有这些Grok Bot控制他们的家庭机器人、电脑或家用扫地机器人的例子，或者帮助他们在特斯拉充电谈判中省钱。所有这些有趣的用例，但我认为下一步将是：这不是一个消费级产品。我们认为这将转变企业、转变团队。机器人将进入团队，贡献真正具有经济价值的工作，特别是随着它们变得更聪明时。
因此在上市方面，我们确实在大力推动优先考虑企业，思考的不仅仅是与单个机器人合作的单人用例，而是机器人在更广泛的团队中如何工作？在复杂的、有很多上下文和历史需要理解的真实公司系统中，机器人如何运作？在一个更广泛的组织中，“记忆”是什么样的，而不是仅仅针对单个个人？
我认为那里有很多未解之谜。但我确实认为Grok Bot是创建除编程外公司其余部分向代理转变的正确原语。这是我们目前非常专注的地方。沿着这些思路，你们显然理解分销的力量以及你需要找到绝佳的产品并正确进行分销的重要性。因为你知道Grok Bot很棒，但你们在通过不同方式推出产品方面的聪明才智与分销的结合确实令人印象深刻。我认为这展示了在当今构建真正成功的产品需要什么。
我想问一下围绕这个产品和公司的不同品牌，以便人们可以尝试理解，因为我知道你们正在经历过渡、收购SpaceX等事情。所以有Grok Bot，还有Cursor……谈谈这些产品以及今天如何看待不同品牌的方式。我知道这可能会继续演变，以便我们可以正确地交流这一点。“绝对是的。我认为SpaceX AI目前有三个主要支柱。”
第一个支柱是编码产品，而不是单一产品，目前是Cursor和Grok Build。我们认为为开发人员和组织的工程部分提供专业的工作界面将非常关键。目前，人们有时使用Grok Bot来启动云代理、合并PR或进行QA等许多工程相邻任务，但最终当你交付生产软件时。我们坚信这需要一款为最终用户优化每个像素的产品。因此，我们正在那里进行大量投资。
第二个类别是通用知识工作。”
我们认为，Bot 是朝着那个方向迈出的一个非常令人兴奋的步骤。还有大量工作要做，使其更加有用，扩展到新的应用场景，让它真正像一个你可以委派工作的 AI 队友，特别是在公司内部和企业环境中。这就是第二种支柱。然后是第三种：通用模型的努力。我们想要训练出世界上最聪明、真正具备能力的模型。
我认为 SpaceX AI 与其他一些 AI 实验室略有不同的地方在于，我们的目标不是去追逐超级智能或某种模糊的理想化愿景。实际上，我们的目标非常务实：构建有用的 AI。我们在产品层面这样做，在模型层面也这样做。我认为这部分还涉及文化因素：为这些模型做出贡献的人群是工程师，以及那些带着非常应用导向思维进入模型训练工作的人。我认为正是这种特质推动了公司的发展，这也使其与市场上其他一些竞争对手的方向略有不同。
非常有趣。好的，我有几个方向想深入探讨一下。其中一个是你发的一条推文——我想是你置顶的或者是最近的推文，如果人们查看你的时间线就能看到。推文中提到：“能完成 100% 工作的 AI，与只能帮你做到 90% 的 AI，在本质上是截然不同的。”你表示大幅更新了对 AI 能力的看法。能再多说一些吗？
我认为让我对 Grokbot 如此兴奋并愿意为之贡献的原因在于，这是第一次在非编码任务中，我觉得可以真正地将工作委派给 AI，而不必时刻操心。当我回来时，它已经完成了。我认为工程师们对此感受颇深。大约一年到一年半的时间里情况就是这样了。开发者的工作已经完全改变了，与两年前相比已面目全非，关于这个话题已经有很多讨论。
但我认为，大多数人目前对 AI 改变生活的感受与开发者所经历的那种不同体验相比，其差异被低估了。现在的 AI 使用方式看起来很像两年前的样子：你为任务创建一个新对话，将其输入到文本框中，点击回车，看着步骤逐一发生，得到输出结果。如果不太对劲，你就继续修改它。而 Grokbot 在很大程度上简化了这一过程。
当你第一次看到界面时，你会觉得：“哇，这显然不同。”然后看看它是否真的有效。当你给它一个任务时，它在令人惊讶的程度上确实能工作好。我认为我们会做很多努力让它变得更好。所以我在推文中表达的意思是：当你有一个你只信任 90% 的队友时，你把任务交给它——幸好我没有这方面的经验，因为我与优秀的人共事。但如果你委派某件事给某人，你知道在对方执行时你仍需思考，知道结果可能不太到位，你需要介入并稍微引导方向。
这并不算是完成了 90% 的任务。你仍然在做这件事，感觉也是如此，它会像重担一样压在你心头。这与真正地把“不看传球”（no-look pass，指体育中不看向接球者而直接传球的技巧）传给同事截然不同。你会说：“交给你了，这是背景信息，放手去做吧。”然后你兴奋地看到他的成果。这才是不同的类别。
我认为人们每天在使用 Grokbot 时感受到的就是这种“不看传球”。你完全信任它能完成任务，而它确实做到了。这是一种非常神奇的体验。
是的，我 consistently（一致地）有过这种体验。好的，另一个让我印象深刻且从未见过的操作元素是你们的行动速度之快。当我在 Slack 上提供一些反馈时，我被拉进了一个群组，然后他们说：“好吧，明天我们将发放一些免费代码供你分发。你可以明天就做。”或者，“我们要发布一个带有模板的市场，两天内上线这个功能。”我当时想：“什么？我没时间搞这些啊？”
在这么多事情同时进行的情况下，你们如何保持如此快的速度，同时还能保持一致性、高质量，并清晰地朝着特定愿景前进？这个问题可以分为两部分：一是你们保持如此快速移动的秘密是什么；二是你们如何在与所有人认同并渴望实现的愿景保持一致的同时，避免只是在途中随意修补（band-aiding）。
是的，有一件事让我非常高兴且从未改变的是公司内部依然保持着创业公司的感觉。作为背景信息，当我最初加入 Cursor 时，我们大约有 15 人。后来扩展到超过一千人。而现在我们是 SpaceX AI（注：原文为 SpaceXi，结合语境应为 SpaceX 相关团队）的一部分，这是一个规模更大的组织。与这群极其才华横溢的人一起工作是一件非常有趣的事情。每个人都以每小时 100 英里的速度前进，你深深地信任每个人能执行好他们负责的部分。
有一个清晰的愿景让每个人都充满热情，并且知道需要去执行它。随着公司的发展，我们很幸运地从其他经历过高速增长的公司招聘了优秀的人才。通常在这种情况下，事情会慢下来，你会不断告诉自己：“[轻笑] 我们仍然是创业公司，我们仍然移动迅速。”但实际上你并没有。每个人都知道你没有。说是一回事，真正做到是另一回事。
我希望这种状态能继续保持。我认为如果这能持续下去，对我们成功至关重要。即使我们在扩张过程中，感觉始终如一，就像我最初加入时那样。我认为如果你用人数或融资轮次来定义创业公司，这些都毫无意义。定义创业公司的核心要素正是你所描述的：那种混乱且略显无序的冲刺能量（scramble energy）。
对许多人来说，这并不是一个令人愉快的工作环境，但它具有惊人的特性：你可以在短时间内在特定方向上产生巨大的影响。你从系统中得到的回报完全取决于你的投入。因此，我认为随着……
文化，我认为作为组织以及我们构建自身的方式，确实是为了激发这种特质。我想我们的竞争对手和其他一些人工智能实验室已经变得非常庞大，你能感受到这一点。而且我认为即使我们在扩张过程中，那种初创企业的冲动依然非常重要，它能推动我们快速行动。>> 让我顺着这个话题深入一下，我想问你那个我期待已久的大问题：如果你从外部视角来看 Cursor，它本不应该成功。它本不该持续下去，因为第一，它处于全球竞争最激烈的市场，与历史上增长最快的公司——OpenAI 和 Anthropic——直接竞争。所以这是第一点，这种竞争是任何人都未曾经历过的。
第二，它建立在那些平台之上以获取动力。作为一个局外人，我看到 Cursor 能够获胜、实现巨额退出并继续成功的关键在于你们适应市场现实的速度有多快。它最初以自动补全功能起步，然后发展到与代理对话，接着进入云端，现在是 Grok Bot。对我来说，成功的一个核心部分就是迅速适应现实，并为那些在其他地方也存在的功能打造一流的用户体验。Grok Bot 就是一个很好的例子。你可以在其他地方做类似的事，但 Cursor ID（集成开发环境）提供了最好的编码体验。所以这是我的问题。也许我已经回答了，但你觉得 Cursor 的核心能力是什么？
我的意思是，这其中很大一部分——虽然这是一个模糊的答案——我认为源于文化、你建立的文化以及你所引入的人才和他们解决问题的方式。而且我想对于我们要说，正如你所说的那样，我们从未自满过。我们从未觉得我们已经赢了，始终关注的是下一个目标。而且我认为公司内部有一种深深的信念，即人工智能正在以极快的速度发展。我们的目标是将这些能力转化为客户的惊人产品。但这些产品将会改变，它们需要随着能力的增强而与时俱进。
两年前满足当时需求的产品与今天满足当下需求的产品完全不同。如果我们公司不能在每六个月——最近感觉甚至更短的时间内——完全重塑自己，包括优先事项、核心产品以及用户感受的重大变革，我们将失去一切。而且我认为正是这种始终推动自己处于前沿的精神，从不认为已经结束、已经获胜或做得正确。不断更新我们的信念，这让我们走到了今天的位置。关于这个领域的竞争性，我想指出的一点是，自 Cursor 诞生以来，AI 编码领域一直竞争激烈。当时竞争对手包括微软以及其他十几二十家公司。
值得注意的是，这些竞争对手中没有一个目前处于 AI 编码的前沿地位。这在很大程度上不是因为他们做出了错误的决定或缺乏资源，而是由于文化上无法快速移动和改变以适应瞬息万变的时刻。所以我认为这正是导致我们投资像 Grok Bot 这类事物的原因所在。>> 有没有一些核心价值观，或者具体的表述方式，用来提醒大家这就是我们的工作方式？ >> 是的，有两个价值观我经常回顾。第一个是“删除产品”的理念，我认为这正好与你刚才所说的相呼应：当你审视 Cursor 过去的每一个版本时——甚至当我回顾 Grok Bot 的过去迭代时，我认为我们会感受到同样的事情：东西在消失，而不是新事物的增加。那些因为模型还不够智能而无法自行完成而构建的产品冗余结构，会随着时间推移被移除。我们需要舒适地做出那些可能让一小部分用户或内部人员不悦的艰难决定，以便做大事：简化产品、增强功能并适应未来。所以我认为这非常核心。
第二个方面与执行速度相关，那就是“去做吧”。我发现即使随着公司规模的增长，我仍经常重复这一点：我们都在同一条船上，我们都想赢。如果你看到你认为需要发生的事情，这里不是那种要求许可的文化；你要走出去解决问题，并调动你所需的资源来实现它。我认为这让许多人在这里取得了成功，而且我想这也是我们与 SpaceX AI 共享的特质之一：主动性。正如你可能听到的那样。>> 这是一个有趣的点，其中一个大问题——这可能是我的最后一个问题——是关于护城河的。许多人将 Cursor 视为一个非常有趣的例子：他们在一个技术上可能没有护城河的市场中，但依然持续获胜和成功。你认为 Cursor 的两个护城河是：数据反馈循环（人们进行自动补全，学习他们在做什么并据此训练模型），这是独特的；另一个则是一流的用户体验以及成为一个高日活跃用户产品，并在过程中发现什么有效、人们需要什么。你学到了什么？对于试图自行弄清楚这一点的其他人，关于这个领域的护城河有什么想法吗？
是的，有很多关于护城河的讨论，现在是一个开始公司的非常有趣的时刻。所以我理解为什么这么多创始人都在问自己这个问题，并试图预测未来 12 个月甚至 24 个月后会发生什么，那感觉就像永恒一样。我要说的是，如果 Cursor 和许多其他同类成功公司——我认为如果它们当时考虑过护城河/试图从某种战略图表或更抽象的公司运作概念倒推——我认为那不会创造出这种结果或产品。真正创造 Cursor 魔力的是对构建有用事物的痴迷。
我觉得这始终是一种练习，你可以看到世界三个月或六个月后的走向。模型会变得更聪明，现在无法解决的问题最终将变得可解。我认为 Cursor 某种程度上就是一个反复出现的提示：我们如何将这些东西提前到今天实现？即使这需要额外的工程工作，无论是少量的还是大量的。甚至可能需要以特定方式改变产品，以便用户能够与新功能进行交互。我们如何推动这一进程？然后三个月后，我们可以删除所有这些内容，因为它们将成为产品的基本、最低限度的标准功能。接着我们就会为三个月后的未来构建新功能。
这种不断重复的过程，我认为让用户真正信任了我们，将他们的时间投入我们的产品，并相信我们正在将这些事物带到下一个前沿和未来。因此，我强烈建议许多创始人或刚开始创业的人从这种视角出发：如何使现在不可能的事情变得可能？用户会来使用这个功能。我会将他们带到下一个不可能的边界，通过这一切，我将获得大量的分发优势、数据优势。那里有价值所在。我认为这才是真正的发力点。
我很喜欢这个回答。本质上，就像我思考的那样：构建人们痴迷的东西。不要过度纠结于模式（modes）部分。如果你能持续这样做，你会发现一些东西，在 Cursor 的案例中最终变成了几件事。这实际上最近在我做的另一个播客中也提到了，我不知道它是否会在本期之前或之后发布。这个观点是：模式往往是发现出来的，而不是提前规划好的，很多时候如此。
好吧，让我实际问一个关于 Grok Bot 的问题作为最后一个问题。有些人可能会说：“哦，我得试试这个东西。”“所有这些兴奋是怎么回事？”对于那些尝试使用它的人——比如新手来说，成功的关键是什么？也许对于已经在使用的人来说有一些强力技巧，“哇，我不知道这个。”
是的，我想避免那些超级黑客式的专业技巧。我认为我们团队和公司的理念是：这些东西真的不应该存在。不应有这么多疯狂的旋钮。你应该能够将任务委托给 Grok Bot，它应该能完成它们。所以对于刚下载应用、看着屏幕的新手来说，我认为第一件事是给予 Grok Bot 成功所需的上下文。
就像向你的团队介绍新人一样，让他们访问你每天使用的 Slack、电子邮件和公司记录会非常有帮助。所以我会给它工具权限，然后实际询问 Grok Bot 它能为你做什么，让它去处理你最初设置的那些连接。在我的案例中，我给了它我的电子邮件和 Slack。
当我第一次进行引导时，我感到非常惊讶。那时我们没有任何引导界面。所以我给它的第一个任务是：浏览我的 Slack 和电子邮件，建议五件可以从我工作中分担的事情，以及它需要做什么才能完成这些。我提出了五个要求，其中两个真的很有帮助，我便立即创建了两个机器人来解决这两个问题。
这是我感到“哇”的重大时刻，感觉过去没有任何其他 AI 工具能完成这两件事。它不仅仅是起草一封邮件，而是处理一部分工作。所以我鼓励全新用户这样做。而对于非新手用户，我不断发现新的模式，了解我的机器人如何相互交互和协作。
因此，我开始构建一个框架，规定 Grok Bot 创建的那些工件应该存放在哪里，以及它如何写入对我非常清晰可读的位置。我有一些每天阅读的定期摘要，它会推送到数据库，我可以轻松阅读。所以我鼓励高级用户思考 Grok Bot 如何写入单一存储库，以便你更容易组织其大量输出。
天哪，我们需要另一期深入探讨 Roman 的 Grok Bot 设置的节目，其中可能包含太多私人敏感信息。我们无法展示它，但这没关系。这是一个惊人的建议。Roman，在我们进入令人兴奋的闪电环节之前，你还有什么想分享或补充的吗？
没有。我这边没有其他内容了。我们涵盖了太多领域。真不敢相信这只有一个半小时左右。我感觉我们已经聊了很久，涵盖了我希望覆盖的所有内容。至此，我们进入了令人兴奋的闪电环节。我有四个问题问你。准备好了吗？
我准备好了。哪两到三本书是你最常推荐给别人的？是的，给你推荐两本。一本是我喜欢《猫的摇篮》（Cat's Cradle）。这是一次有趣的推荐，我以前买过很多副本送给朋友。另一本是史蒂芬·普雷斯菲尔德的《艺术之战》（The War of Art），我发现自己经常回来翻阅，即使每次只看一两页。我推荐给任何人。
《艺术之战》。太棒了。这是一本很短的书，而且一旦你读完它……这不是人们可能听到的《孙子兵法》（The Art of War）。是的，但它是“艺术之战”，这是一个双关语。它关于创造力和创作新事物的挑战，以及如何克服阻力。我很喜欢这个推荐。下一个问题：如果你有时间观看任何电影或电视剧，你最近最喜欢的电影或剧集是什么？
是的。近年来，每年我都会重温《卡萨布兰卡》，这是我最喜欢的电影之一。巧合的是，片中还有一个角色姓尤加尔特（Ugarte），我想这是媒体中唯一的尤加尔特例子。所以《卡萨布兰卡》总是很棒的重温选择。在电视剧方面，我有时会偷偷看一集《神探蒙克》（Monk），这是一部侦探剧。我小时候和家人一起看过，现在住在旧金山又回来了。
这就像是90年代末、21世纪初旧金山的一个美好瞬间的快照，那是拍摄的时候。嗯，我真的很喜欢这个片段。“播客上的第一个《第一和尚》引用。”“好的。目前最喜欢或最有趣的AI产品是什么？”你可以说Grokbot，但如果有其他东西，你会得到加分。“嗯，我一直是个AI语义搜索的狂热爱好者。我喜欢任何SEM搜索产品，尤其是那些非同寻常的产品。”
嗯，所以那时候我是Metaphor的早期用户，它后来变成了Exa。我喜欢用Exa在互联网上进行各种可能比较奇怪的查询，但我看到很多例子显示人们正在构建针对嵌入图像库（比如MoMA的）或其他类似内容的语义搜索。我总是觉得玩这些非常有趣。所以，任何针对奇怪数据集的语义搜索引擎我都喜欢。“而Exa是你特别推荐的那个吗？”“我喜欢Exa。是的。”
“非常酷。好的，你经常在工作中或生活中回归到的座右铭是什么？”“不像单个座右铭那么短。嗯，但我喜欢《致知书》（Desiderata），我不知道你是否读过它，但把它贴在我的门上。从我十几岁起我就有了它，每次搬家我都会把它贴在那里。这是一首很短的诗，但每一行我每次读都能发现新的东西，我觉得它真的让人内心安定。”
Roman，这太棒了。嗯，这是一个多么了不起的时刻啊，我们就处于Grokbot以及AI发展的这个时间点。过一年再回顾起来会非常有趣，我们会说：“哇，我们对那么多事情既对又错。”非常感谢你接受这次采访。我知道你的团队现在非常忙碌，所以我真的很感激你能抽出几个小时来聊天。“嗯，你有什么地方想让大家关注的吗？除了查看Grokbot之外，还有什么你想推广的吗？”“是‘查看Grokbot’吗？当然。”
嗯，主要的一点就是请发送反馈。我认为我们仍处于非常早期的阶段。我是说，我们在3周前发布了测试版。而且我们从这一批早期用户那里收到的很多反馈直接转化为我们的构建内容以及我们如何构建它。所以非常感谢大家给出的所有意见。“Roman，你和团队干得漂亮。”我知道在这背后有一个整个团队在运作。嗯，Roman，非常感谢你来到这里。“太棒了。谢谢Lenny。再见大家。”
“非常感谢收听。如果你觉得这很有价值，可以在Apple Podcasts、Spotify或你最喜欢的播客应用上订阅该节目。此外，请考虑给我们评分或留下评论，因为这确实有助于其他听众找到这个播客。”你可以在lennispodcast.com上找到所有过去的节目或了解更多关于该节目的信息。我们下期再见。