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（GenSpark CTO朱凯华演讲精彩片段）
美国旧金山，VB Transform 2025 大会现场。
GenSpark 联合创始人兼 CTO 朱凯华（Kay Zhu）在题为 “Less Control, More Tools” 的专场演讲中，公开披露这支 AI 原生团队的完整运营数据：
45 天，实现 3600 万美元年化经常性收入（ARR）；
20 人核心团队，0 元广告投放，全部靠产品口碑自然增长；
10 周内发布 4 款超级代理产品，累计用户突破 500 万。
这些数字并非会后融资稿里的修辞，而是在 VB 官方主舞台上的现场实时演示，随后也由 GenSpark 与朱凯华本人同步发推、挂图确认。
朱凯华表示：我们验证了一件事——别把时间花在管人，把精力放在配工具，团队就会自己跑起来。
在短短 30 分钟内，他把 GenSpark 的爆发路径拆解成一句高度浓缩的运营方法论：
少管人，多工具。
核心逻辑并不复杂：让“超级代理”像嵌入式合伙人一样，介入研发、运营、销售等全链路任务执行流程；团队的职责不是写死流程或审批权限，而是维护一套能组合、能回溯、能自我修复的工具栈。
接下来，我们将基于在演讲的完整对话实录，复盘这套打法的系统性底层逻辑：
为什么 20 人可以撬动千万级 ARR，而不是靠人海或投流？
如何用“少管人”文化让 AI 团队的迭代速度超过融资时钟？
这套打法对创业者、AI Agent 构建者，有哪些可以立刻试的关键动作？
让我们将镜头拉回现场，看看 GenSpark 究竟做对了什么。
第一节｜代理不是问答，是干活
在 GenSpark 的演示中，朱凯华没有讲什么“模型更强”“算法突破”，而是直接打开 GenSpark.ai 的界面，请 AI 做一件真实的事情：
“第一次来 Entra Connect 分享会，我不太了解背景，我就输入一句话——‘研究 Entra Connect 并帮我做一份幻灯片。’”
代理收到指令后，自动开始行动：
去网上搜索 Entra Connect 的相关资料；
自动调用演示文稿工具生成大纲；
撰写每一页的内容；
页面编辑过程中还主动提示添加图片、改排版、调语气。
这不是静态展示，而是现场运行、同步生成。
这个系统没有预设流程，完全是靠代理自己决定先查什么，再做什么。
这就是 GenSpark 的“超级代理”与普通问答机器人的本质区别：它不是在等你一步步喂流程，而是自己像个新人实习生那样，自主搜索资料、筛选路径、动手交付。
甚至不止内容生成这么简单。
朱凯华在 Transform 大会还演示了一个更社死的功能——让 AI 帮他打电话。
“我一直想把演讲时间调到吴恩达教授前面，但不好意思自己去说，干脆让代理打。”
电话拨通了，AI 自己讲逻辑、摆道理，说得头头是道。
他补充说，这项功能已经被大量真实用户用在更意想不到的地方：日本有用户用它打电话辞职，因为不想自己讲；也有用户用来和伴侣分手。我们只是提供了打电话的能力，没想到用户会这么用。
这不是设计出来的场景，而是真实使用后，用户反馈回来，团队才发现：
超级代理不是在‘帮你完成任务’，而是在替你执行工作本身。
这也解释了为什么 GenSpark 从来不强调“更懂你的助手”，而是强调“更能动手的搭档”。
回顾刚刚的几个例子，不论是自动写报告、整理邮件简历、还是打电话安排行程，代理的真正能力不是回答得准，而是：
能从模糊指令中读出意图；
自主规划、调用合适工具；
不靠你一步步喂流程，而是从头干到底。
在普通用户眼中，这更像是一个“数字助理”，但在朱凯华眼中，这其实是组织里的“AI同事”。
未来每个工作流程里，都会有一位你看不见的 AI 搭档。
这就是 GenSpark 打造超级代理的起点：让它从会对话，进化为能交付。
朱凯华的原则很简单：
少控制，多工具(Less Control, More Tools)。
但要让一个AI不靠人手一步步指挥，还能自己选工具、干到底，这背后到底怎么做到的？
他用了一个关键比喻：我们的目标，是让每个人都有 Cursor 一样的工作体验——像开发者协作写代码那样，普通人也能和AI协作做事。
这句话拆开看，就是两件事：
不强管流程，让 AI 自己决定怎么干；
工具足够丰富，确保它总能找到合适的“动作”。
✅为什么不预设流程？因为流程撑不起变化
工作流程，就是预设好的一串步骤。但现实问题往往超出这个范畴。你一旦设死了流程，代理遇到陌生情况就只会卡住。
他强调，真正有价值的代理，不是只会照流程干活的机器人，而是能在“出错”之后，自我调整的执行者。
这就引出 GenSpark 的一套核心动作结构：
规划 → 执行 → 观察 → 回溯
比如用户让代理写一份数据分析报告，它一开始可能分析了点击率和转化率，但漏掉了时间趋势。这个时候它会自己发现问题，然后“回退”到前一步，主动补上趋势分析，并更新图表。
因为他们我们发现最有价值的能力，不是一次就做好，而是它知道哪里没做好，然后自己回头重来一遍。
这一机制听起来像人在“复查”自己的工作，但这里完全是 AI 自己完成的。
✅为什么要多工具？因为动作决定能力
朱凯华说：你给两个能力一样的人，一个在空白电脑上，一个在装满好工具的电脑上，后者一定干得更快。
GenSpark 给代理配了 80 多种实用工具，从写Python、生成PPT、爬网页、查数据库、调用API、剪视频、打电话……样样都能用。
代理就像在工具商店里挑选需要的模块，组合成一个个完整的任务链。
更关键是：这些工具不是写死的规则，而是“可组合、能协作”的小动作单元。
你可以理解为：
AI 不靠一条大流程走到底；
它是每一步都在“灵活选用”，像搭积木一样，把任务完成。
✅混合大模型，是大脑；工具调用，是手脚
为了让代理会想，GenSpark 用了 9 个大语言模型的混合配置。
不是全靠一个模型，而是根据任务类型分工协作，有点像多个“思维专家”在交替值班。
但光会想还不够，能不能“做出来”还得靠工具链。
所以整个超级代理，其实就是：模型决定思路，工具决定能力，回溯决定成长。
而和 LangChain、CrewAI 这“拼流程图的框架相比，朱凯华非常明确地说：我们不是要编排一条流程，而是要让它在复杂情况里自己找到办法。
这套设计，才是 GenSpark 能在 45 天做到 3600 万 ARR 背后的真正底层逻辑：
不是靠 AI 更强，而是让 AI 有选择、能组合、会复查。第三节｜朱凯华的用人逻辑：无职能，全协作
打造出超级代理以后，另一个问题随之而来： 这么一套新工具链，到底需要什么样的人来用？
在传统企业眼中，AI 是工程师和算法团队的事；而在 GenSpark，整个团队20人，几乎人人都上手写代码、调模型、用代理，没有纯粹动嘴不动手的岗位。
朱凯华这样讲：
“我们只有 20 个人，但每个人都参与 AI 协作开发。不是那种‘设计提需求，工程师写代码’的结构，而是产品经理、设计师、甚至 CEO，都亲自上手做。”
在 GenSpark，“用人”的标准不是你负责哪一块，而是你能不能把一件事亲自交付到可用为止。
✅CEO 是产品经理，设计师也写代码
在圆桌环节中，他分享了一个很典型的团队结构细节：
“我们其实没有传统意义上的产品经理。唯一的PM是我们的CEO Eric。”
一个团队内部的真实案例：我们原本有一个产品经理，后来我们说服他转成工程师——就两周时间。我问他有什么感受，他说变化不大：以前他是告诉工程师要什么、再检查成果；现在他直接告诉 Cursor 要什么，然后自己检查成果。
换句话说，AI已经取代了需求传话这个角色。以前要靠多轮会议、写文档，现在直接给工具指令，它就动手做。
产品经理、设计师、运营……这些分工在 GenSpark 的逻辑里，早已打破边界。
他们不是要每个人都精通所有技能，而是每个人都能独立完成一段‘交付链条’。
✅招人只看一条：你有没有“架构师”思维
那到底什么样的人适合加入 GenSpark？
朱凯华没有用“学历”“年限”这种筛选标准，而是强调一个词：
我们偏好有架构师思维的人。
他解释得很到位：架构师，不是指你写过多少行代码，而是你能不能独立搭建一个完整功能，从输入到输出，从需求到结果。很多人在一个狭窄领域做了十年，但一旦技术变了，这些技能就失效了。
在他的理解里，一个优秀的 AI 原生团队成员，必须具备以下三点：
有动手意识：能直接启动、调工具、试流程，不等别人打基础。
理解交付闭环：不是交任务，而是负责结果——一个功能上线才算完成。
能快速试错和修正：不是一开始就对，而是能发现问题、改进方式、重来不怕。
而团队的组织结构，也不是传统“老板发令、员工执行”的金字塔，而是围绕工具链的协作网络：
谁负责哪一段工具集；
谁来维护哪个代理模型；
谁有能力独立验证结果……
整个团队像一个小型研发共同体，以 AI 代理为基础设施，各自负责一个或多个任务闭环。
第四节｜流程做确定性，代理干不确定性
GenSpark 增长得这么快，很多人第一反应是：“是不是因为你们是AI公司？”
但朱凯华的回应是：超过80%的企业工作，其实用传统工作流程解决是没问题的。我们从不否定流程，只是把流程解决不了的那20%，交给代理。
这句话道破了今天企业引入AI代理的关键误区：
并不是非要“砍掉旧流程、全靠AI”；
而是要知道：流程适合做“标准动作”，代理适合处理“不可预测问题”。
✅ 为什么流程有用，但不够？
流程，是企业过去几十年最有效的组织方式。
它能保证事情按标准步骤完成，比如报销、审批、发货、入职、对账——这些都不需要AI，只需要规矩、清单、责任人。
但一旦流程走到意外情况—比如：
客户提了一个你没见过的需求；
数据里出现一个你不理解的异常；
老板临时问一个不在报表里的问题；
这时候，流程就卡住了，没人能处理，而AI代理的价值才刚刚开始。
朱凯华认为：我们不是要取代流程，而是为流程加一个兜底方案。
也就是，当流程不能回答的时候，代理可以上场；当问题越来越复杂、越来越碎，靠流程成本太高，而代理可以灵活调工具、快速试错。
这一点，在企业客户的使用反馈中表现得尤为明显。
主持人讲了一个典型场景：客户成功团队遇到的问题千差万别，流程根本写不完。我们看到很多代理真正帮上忙的，是那些流程根本没定义、没人管的问题。
主持人还补充说，今天企业在部署代理时面临的最大阻力，反而来自管理层想控制所有事情：
一旦代理上线，董事会问的第一个问题就是：‘你省了多少人？
但真正的问题不是省人，而是提升了处理复杂任务的能力。
✅推荐架构：流程负责跑，代理负责解
一种组合思路：流程系统跑标准任务，代理系统解复杂问题——两者协同，而非替代。
他把这种架构叫做：
确定性流程 × 非确定性代理 的组合架构
简单说：
流程像高铁，有明确轨道、预设站点，速度快、效率高；
代理像越野车，哪里断了，它就绕路干活、重新规划；
未来的企业，不需要变成AI驱动型公司，而是应该拥有一套AI兼容型结构。
只要一件事能成立：当流程跑不下去时，有个“智能搭档”能能接手。
在演讲中，有个数字反复提及：
20 人团队，0 广告预算，45 天做到 3600 万美元年化收入。
很多人不信。没有投放、没有渠道铺货、也没有销售团队——这个产品是怎么“自己火起来”的？
朱凯华回答说：我们没有去做营销，所有增长都来自功能本身带来的转发。
但不是功能越多越好，而是——功能之间能串起来，形成完整链条。
✅ 不是孤立功能，而是能串起来的体验
他举了一个用户场景：
用户上传了一份营销资料到 AI Drive；
代理自动识别内容，生成一份简报 + 幻灯片；
用户觉得不错，继续要求“写一封客户邮件”；
系统完成后，又提示“是否要转发到你LinkedIn账号？”
这个过程中，用户不是用完一个功能就离开，而是被带入了下一步动作，直到完成一个完整闭环。
换句话说，每一个工具都是下一个工具的入口。
这就是 GenSpark 核心策略：不是推单个功能给用户，而是让功能互相连接，形成完整的工作链条。
✅功能彼此连接，用户才愿意留下
他们还观察到一个现象：每次他们上线一个新的工具，如果它能接入现有工具网络，就会带来一次明显的活跃增长。
比如早期上线的“幻灯片功能”，用户用完之后留存很一般。 但后来接入“AI Drive”和“Gmail整合”之后，留存率大幅提高：
用户可以把生成内容直接存入 Drive；
可以在 Gmail 邮箱中调用内容草稿，快速发邮件；
可以继续分析邮件点击数据，生成报告……
因此，工具不是越多越强，而是越能协同越强。
✅真正的传播，来自用户主动演示
还有一点很值得注意：
在朱凯华眼中，最强的增长点不是功能升级，而是：当用户在饭桌上、会议上，主动向别人展示自己是怎么用 GenSpark 完成一项任务的。
也就是说：
不是靠广告吸引人点开；
而是靠“我刚刚用它做完这事儿”这种亲身体验引发口碑推荐。
这和传统的增长逻辑完全不同。
传统 SaaS 是：“我们告诉你产品能做什么”。
而 GenSpark 是：你用完一次之后，你自己就会推荐给别人。
这一节的核心总结只有一句话：
AI 产品增长不是靠营销吸粉来转化用户， 而是靠功能做出好成果来吸引用户。第六节｜上线靠快，打磨靠用户，节奏靠组织
我们是压着时间表上线的，不等产品‘做完’，而是做得差不多就上线。——朱凯华
这背后不是随意上线，而是 GenSpark 自有一套“快节奏 + 强反馈”的产品节奏观。
✅节奏一：上线不是为了完美，是为了获得反馈
朱凯华坦承：我们没做什么测试，也没跑什么大数据分析，基本就是：做得差不多，直接让用户上。
但这个差不多，不是瞎做，而是两个标准：
能完成一项完整任务流程；
每步操作都能看懂。
比如一开始就上线的“AI 写文档”功能，界面非常简单，就是一句输入框：你想让 GenSpark 帮你写什么？
没有多余设置，没有参数调节，一上来就让用户操作主流程。
用户操作后再决定：
哪个环节不清楚；
哪个输出不满意；
哪个地方卡住了……
这些数据，才是后面版本迭代的依据。
这些不是靠团队脑补，而是靠用户告诉他们：‘你这个点不行’。
✅节奏二：打磨靠数据，也靠“盯人”
很多人以为 GenSpark 是全靠自动埋点来优化功能。 但朱凯华特别说明了一点：我们不是靠看报表，而是直接盯着人用。
他说，团队早期最重要的工作，就是：
盯着真实用户的操作流程；
看他们卡在哪儿、跳出来在哪儿、哪些功能是点击率高但留存差；
然后再回去修改。
比如有个典型例子：有一个截图工具，很多人点，但转化特别差，我们后来发现是操作指引写得不清楚，根本不是功能不好。
于是他们立刻在输入框下方加了一句：输入内容后，点击右下角自动生成图文。
结果次日留存明显提高。
这就是他们内部称为“看得见的打磨”方法：不是做功能，而是做得让人看得懂、用得下去。
✅节奏三：组织不追流程，只追上线速度
最后，GenSpark 的快节奏，其实是组织设计决定的。
他们不是一个公司，更像一个工具工坊。
他解释道：
GenSpark 目前没有“产品经理”；
没有“层级审批”；
大部分功能，都是工程师自己想、自己做、自己上线。
他表示：在很多公司，一个功能要跑流程才能上线，我们是谁写谁上线，做完就扔到线上看效果。
这种结构下，不是让所有人来评估哪条路对，而是让所有人去试哪条路快。
他们不是追求一版做完、一次成功，而是追求：
快做出来；
快试错；
快换版本；
快抓住用户留下来的那条路。
所以，Genspark团队相信：产品不是“打磨”出来的，而是“试用”出来的。
结语｜不是降本增效，是换条路径做成事
从 45 天 MVP 上线、实现千万 ARR，到复用团队经验打造 AI 原生工作流，Genspark 和朱凯华其实没讲“AI 多强”，只讲了一件事：
怎么让一支小团队，在 AI 时代活得更快、更准、更有产出。
选最熟的场景，从内容工具切入；
设计能跑通全流程的 AI 代理；
用最低组织复杂度，跑出最快产品节奏。
这不是传统意义上的降本增效，而是一条不同的路径：
少管人，多上工具；
少堆流程，多试版本；
少想一步到位，多靠用户反馈。
对当下大多数初创团队而言，AI 不再只是“辅助工具”， 更是一种组织方式、产品方式和落地方式的彻底改变。
用 AI 干活的人，会先一步活下来。
本文由AI深度研究院出品，内容来源于GenSpark CTO朱凯华在VB Transform 2025大会的分享及相关访谈记录。未经授权，不得转载。
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参考资料：
https://www.youtube.com/watch?v=3pdlTMdo7pY&ab_channel=TaylorHodge
https://venturebeat.com/ai/whats-inside-genspark-a-new-vibe-working-approach-that-ditches-rigid-workflows-for-autonomous-agents/
https://www.linkedin.com/posts/venturebeat_vbtransform-activity-7342287706405654528-LXby
https://digitrendz.blog/newswire/artificial-intelligence/20098/genspark-inside-autonomous-agents-revolutionizing-workflows
https://twitter.com/genspark_ai/status/1924434876776034591
https://www.linkedin.com/posts/gensparkai_45-days-36m-arr-we-may-become-the-fastest-growing-activity-7330203528436637697-Yt1I
来源：官方媒体/网络新闻
排版：Atlas
编辑：深思
主编: 图灵
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