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🚥 本周「十字路口」邀请到了 AirJelly 创始人黄柏特，以及他的天使投资人、CreekStone 合伙人李一豪。
柏特 24 岁，在字节期间做过开源项目 MineContext，也亲历了这一代 Agent 创业最残酷的一课：当 Claude Code、Cowork、OpenClaw 一路演进，很多看上去成立的产品形态，转眼就会被更强的基础能力“吞噬”。那么，创业公司的壁垒还能建立在哪里？
最近，随着 AirJelly 的发布，他们也逐渐找到了一个真正值得下注的方向：下一代 Agent 的关键，不在对话框里，而在 Context ——去捕获用户真正的意图，理解跨 App、跨文件、跨工作流的连续上下文，再在恰到好处的时候主动介入。
Cursor 重新定义了 Tab，Typeless 重新定义了 Fn，而 AirJelly 想重新定义的是 Enter。人类表达意图的三个最主要通道——IM、chatbot、浏览器搜索——其实都汇聚在同一个键上。每一次 Enter，都是一个高光时刻。与其做全量录屏，不如精准捕获这些节点：就像历史并不记录每一天，而只记录那些真正改变了什么的时刻。
在 2026 年，“主动式 AI”正在成为越来越强的行业共识。我们认为 Agent 产品真正的分野，将不能仅仅局限在“能不能做事、能把事做得多好”，而是“知不知道你为什么此刻要做这件事”。
如果你是 AI 创业者、投资人，或者正在思考下一代主动式 AI / Agent 的产品方向，这期节目会给你一个具体的、也很值得展开讨论的观察角度。
🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。
📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。
🟢 00:00:33 快问快答
24岁、西安电子科技大学、ENTP/摩羯座；AirJelly 是“主动式上下文感知伙伴”；已完成天使轮；团队 8 人；此前在字节做 MineContext。
🟢 00:01:26 从记录工具到主动伙伴
真正的升级，不是“记下更多”，而是“开始替你行动”。
- AirJelly 围绕事件、任务和意图组织记忆。
- 接入执行能力后，产品第一次出现了真正的 magical moment。
- 从“看见你做过什么”走向“知道你下一步要做什么”，这是范式变化。
🟢 00:03:46 重新定义 Enter 键
- Cursor 重新定义了 Tab，AirJelly 想重新定义 Enter。
- 每次按下 Enter ，都在抓住用户表达意图的瞬间。
- 最有价值的 context，不是屏幕内容，而是你决定做什么。
🟢 00:07:20 创业公司该做什么，才不容易被大模型吃掉？
如果 Vibe Coding 很快就能做出 80 分，这件事多半不值得创业公司做。
- 团队做过 task engineering 但很快发现容易被 Claude Code 覆盖。
- 真正值得做的，是那些听起来简单、做起来全是 bad case 和工程脏活的部分。
- context 的获取、理解和召回，正是这种难而脏、却可能形成壁垒的方向。
🟢 00:11:22 从搜索到主动式 Agent
真正的跃迁，不是“搜到信息”，而是沿着你的历史与意图继续推进任务。
- 他们开始直接用 AirJelly 帮自己解释代码、修改功能、提交 PR，产品第一次形成自我增强闭环。
- 真正的 proactive，不是多提醒，而是同时理解意图与上下文，顺着用户的延长线往前走。
- 传统搜索在断点处结束，主动式 AI 则像侦探一样，把历史事件、任务线索和下一步动作拼起来。
- 很多产品做不成通用主动式 AI，本质上不是执行不够强，而是拿不到足够广泛的 context。
🟢 00:22:15 记忆与感知是护城河
不是记录一切，而是抓住关键节点；不是执行更猛，而是先看到更多世界。
- 全量记录看似完整，实际噪音巨大，真正重要的是高密度的意图采样与关键节点捕捉。
- 如果主动式 AI 成立，用户迁不走的可能不是某个功能，而是长期积累下来的个人工作史与记忆系统。
- OpenClaw 像“龙虾”，视力有限、强在执行；AirJelly 是“水母”，强在感知，他们相信主动式 AI 的上限先取决于能看到多少世界。
- 当产品开始像一只被“养成”的 Agent，用户关系、留存逻辑和产品心智都会一起变化。
🟢 00:26:30 Agent 的产品边界
真问题不是“能不能做”，而是“何时打扰、做多通用、接多少终端”。
- 主动式 AI 最难的不是提醒，而是 timing：用户切换应用时，往往才是更适合被打断和接受帮助的时刻。
- 2026 值得看的三条线是垂直 Agent、Agent Infra 和 Agent Hardware，背后都是在补齐 context 与执行链路。
- 做通用不是没想清楚，而是不想过早限定 workflow；AirJelly 赌的是用户会自己发明更多用法。
- 团队先从 PC 切入，再逐步拼接手机、微信与硬件，长期目标是跨设备、跨场景的生产力记忆系统。
🟢 00:39:30 AI native 组织怎么长出来
- 团队强调招会用 AI 工具的人，并尽量减少低效会议，让简单问题流式沟通、复杂信息系统沉淀。
- 他们想先把公司自己做成一个 AI native 的组织样板，而不只是做一个 AI 产品。
- 在这样的时代里，投资人提供的不只是钱，更是前沿方向的信息校准、关键人才网络和资源协同。
- AI 公司之间的差异，未来不只体现在模型和产品，也体现在组织方式本身是不是 AI native。
🟢 00:45:32 隐私是第一场战争
主动式 AI 的关键，不只是更魔法，而是让用户觉得这份隐私交换是划算的。
- 想拿到更多 context，首先必须回答“为什么值得信任”。
- 但隐私不只是技术议题，也是情感议题和用户教育议题。
- 产品最可能的失败路径之一，不是方向错了，而是在隐私与效率之间没找到平衡。
🟢 01:03:35 创业，时不我待。
“童年是和平年代的假象。”
- AI 时代的创业窗口已经压缩到 1 到 2 年，“再准备几年”可能只是旧时代留下来的安全感幻觉。
- 不是等准备好了再出发，而是时代已经不允许慢慢等。
- 这也是为什么这代 AI 创业者普遍带着更强的抢跑感和时间焦虑。
🟢 01:05:13 跳变还在后面
- OpenClaw 只是开场，更强的 computer use、长程任务能力和 agent 协同还会继续突破。
- 不给 2026 设上限，因为 2025 已经远超预期。
- 这期最值得听的，不只是 AirJelly 本身，而是一种对下一轮范式跳变的前置判断。
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