OpenAI 收购了一家成立不到一年的 AI 旅行 Agent Odessia。创始人 Francis Davidson 宣布加入 OpenAI，负责旅行方向。
Davidson 是连续创业者：他在大学期间联合创办住宿公司 Sonder，用十年时间把公司从零做到营收 6 亿美元、团队扩展到一千多人。Sonder 后来经历上市与经营困境，在与万豪的合作终止后走向破产。
不到一年后，Davidson 带着一支约 8 人的团队重新出发，创办 AI 旅行 Agent Odessia，并获得 Sequoia 领投的约 600 万美元融资。
按他的说法，去年夏天，数万名早期用户通过 Odessia 规划的旅行，按年化计算超过 6,000 万美元。他把这次创业和上一段经历的最大不同，归结为一句话：抛弃旧打法，全力拥抱 Agent 时代。
而在第一时间，他复盘了自己如何用 AI agents 把公司快速做出来：让 Agent 参与产品、工程、设计、销售、财务和客服；给它们接入公司的上下文；用语音快速下指令；再把人的时间留给判断和纠偏。
以下是他们今年十个月的疯狂"Build"之旅：
让 Agent 无处不在，处理所有类型的工作
只要给 Agent 足够的上下文、打磨好的技能、详细的语音指令，再配上前沿模型，它就能成倍提升生产力，有时甚至能一口气完成整个项目。我们说的不只是软件工程任务，还包括战略、合作伙伴关系、设计、营销、客户支持、法务、财务，所有这些工作。
2026 年，我个人使用 Agent 的频率飙升了 25 倍。作为创始人兼 CEO，我脑子里只有一个目标：尽快打造一家优秀的公司。随着我越来越多地使用 Agent，智能所带来的投资回报也持续增长。
把上下文拉满
一次 Agent 运行，就可以调取会议记录、查看云端硬盘里的演示文稿、翻阅邮件往来和 Slack 消息、读取用户反馈，再访问几个业务记录系统。把这些信息放在一起，整体价值会大于各部分简单相加。
我们还为每个决策建立了清晰、共享的文档，让 Agent 能吸收所需的战略背景。Agent 负责维护这套知识库和工作成果记录。
语音指令与技能
要让 Agent 做出优秀的工作，仍然需要大量纠正。但打字写提示词太慢了。语音通常快 3 到 4 倍。我们更喜欢先对 Agent 来一段头脑风暴式的口述，随着想法逐渐成形，把自己的思路也直接说出来。没必要把提示词逐字雕琢得很精致。
以前，几乎任何事情要手动做之前，我们都会先让 Agent 开始试着做。随着时间推移，它交出的工作质量一次次让我们惊讶。比如，产品发布视频就是 Agent 制作的。Agent 还会通过基准测试评估潜在合作伙伴的 API，并把结果整理成电子表格和幻灯片。
我们会把反复出现的纠正整理成技能，让 Agent 在相关任务中主动加载。
反复迭代与前沿模型
一项任务如果手工完成，可能要花 40 个小时。用前沿模型驱动的 Agent，即使经过几轮迭代和反馈，也可能只要两个小时就能完成。生产力提升了 20 倍，而运行 Agent 的成本几乎可以忽略。回报如此之高，理性的做法就是取消使用限制。我们取消额度限制后，生产力明显加速了。
最终的瓶颈会变成你消化 Agent 产出、推动决策的能力。为了更快处理结果，我们越来越常让 Agent 生成一次性的可视化成果。随着 Agent 的自我检查能力提高，更多工作可以在人类审阅前就先完成并修正。比如，让另一个模型批评结果，再让模型循环改进。
知识工作很少是非黑即白的，这正是前沿模型占优势的原因。我们想要高性能软件、漂亮的设计、没有错误的财务模型、扎实可靠的分析等等。但我们也不想每一步都盯着模型、照看它。我们希望只给出高层目标，然后让 Agent 尽可能少经过几轮对话就全力执行。真正的瓶颈是你的时间。
最好的模型能让你用更少的迭代达到质量要求，因此整体成本往往反而低于每个 token 更便宜的模型。不管你怎么写提示词，便宜模型往往还是达不到质量线，最后你只能亲自从头重做，造成巨大浪费。减少迭代次数，比省每个 token 的钱重要得多。2026 年有一条反直觉的经验法则：
前沿模型每个 token 越贵，它的投资回报率反而越高。
补充一点：开源模型常被说成更便宜。但即使不把时间、迭代成本和失败结果算进去，在任何智能水平上，闭源模型都占据整个帕累托前沿的优势位置。
带领一支 Agent 团队
我们的工作日大概是这样开始的：醒来先看 Agent 夜里做了什么，用语音指出需要修改的地方，再启动一个新的 Agent。它可能需要几分钟才能跑完，但你不会只是盯着屏幕等，而是再启动另一个。能让公司变得更好的事情永远做不完。
这要求每个团队成员同时负责多个领域，也要能并行处理很多条工作线。因此我们每天开站会，分工推进并彼此监督。单线程工作、按季度制定路线图的时代已经过去了。
瓶颈应该永远是你，而不是等 Agent 干活。现在每个人都是 Agent 的管理者。好的管理者不会站在团队成员身后盯着他们怎么做，而是先给方向，再审阅完成的工作、提供反馈，反复迭代，直到达到要求。
主动型 Agent 也很关键：它们无需人工逐个启动，就会自己开始工作。比如每天生成分析报告，不只是重复展示同一个仪表盘，还会主动做新的分析；调查每一个线上故障；检查所有客户反馈和追踪记录；核对应付账款；每天站会后更新 Linear；夜间运行冒烟测试。
能做的事情几乎没有上限。企业里的每一份数据，都可以被智能处理，用来改进产品、加快业务增长或提高效率。
疯狂的节奏！！
你可能会以为，Agent 提高生产力后，人类就能少干点活。但事实恰恰相反。越来越多创业公司每周工作六七天，我们也不例外。一个小时变得格外宝贵，因为现在能在一个小时里做的事情比以前多得多。不能让竞争对手抢先一步。这就是杰文斯悖论在我们工作安排上的体现。
我一直很喜欢电子邮件里的“只处理一次”原则：第一次读到邮件就强迫自己回复，之后再也不回头看，也不再惦记它。我开始把这个方法用在任何想探索的产品改进或新点子上：直接启动一个 Agent 去做，不需要任务管理器，不需要路线图、优先级排序或工作排期，只要持续、立即地执行和纠正，直到质量达标。最好的流程就是没有流程。规划和流程的投资回报已经大幅下降。
我妻子觉得挺好笑：我在很多奇奇怪怪的地方，都坚持盯着 Agent 把事情做好。
新的篇章
能在这个生产力超人的新时代里做产品，真的太令人兴奋了。我想到的一些点子，几个小时或几天后就能在现实世界里看到，而不是等几个月甚至几年。回头看，我们曾经用那么手动、那么繁琐的方式运转整个经济，一定会显得不可思议。
任何传统路线图的负责人都知道，其中的取舍有多痛苦，真正能完成的事情有多少，想把一个简单想法交付出来又会变得多混乱、多复杂。
我迫不及待想看到未来几年会出现哪些新能力，也相信它们会明显改变整个经济中的产品与服务。客户会获得更多惊喜体验。那些过去永远排不上路线图的功能，将成为竞争中不可或缺的东西。
原文：https://x.com/fdavidsont/status/2120214953349263473?s=46
