Relay.app创始人Jacob Bank以40个AI Agent、月均500美元成本重构营销体系，实现150万展示量的“一人部门”奇迹，颠覆了“AI即实习生”的浅层认知。文章深度拆解其“Super IC（超级个人贡献者）”工作哲学：从构建“AI教练”实现即时反馈，到模块化组装Agent团队，再到“解雇”低效Agent的敏捷迭代。

你能想象整个营销部门只有一个人吗？不是那种初创公司勉强维持的一个人，而是能创造出150万LinkedIn展示量、持续产出高质量内容、监控竞争对手动态、分析数据趋势的那种营销部门。更让人震惊的是，这个人一年前完全没有营销背景，甚至讨厌在公众场合分享任何关于自己的事情。他是Jacob Bank，Relay.app的创始人兼CEO，前Google产品负责人。他的秘密武器是40个AI agent（AI代理），每月成本只有500美元。如果用传统方式雇佣4个高质量营销承包商来完成同样的工作，每月需要花费5万美元。这100倍的成本差异不是炒作，而是正在发生的现实。

我最近看到Jacob Bank的一次访谈，听完后感触特别深。他分享的不是那种”AI能帮你提高10%效率”的渐进式改进，而是一种彻底重新定义工作方式的范式转变。这让我开始重新思考一个问题：我们对AI的理解和使用，是不是还停留在非常浅层的阶段？我们是不是只发挥了AI能力的1%？Jacob说得很直白：”AI被严重低估了。”这句话让我深思了很久。

AI不是你的实习生

一年前，Jacob自己也认为AI就像实习生一样。这是当时几乎所有人对AI的理解：把那些琐碎的、重复性的任务交给AI，就像你会交给实习生一样。听起来很合理，对吧？但Jacob后来意识到，这个心智模型完全错了。AI能做的事情远远超出实习生的能力范围。

实习生能做什么？整理数据、发送邮件、做一些基础的内容编辑。但AI能做的事情包括战略分析、竞争对手分析、内容创作，这些都是实习生绝对做不到的。Jacob给了一个非常具体的例子：他自己不擅长销售，没有销售背景，这件事对他来说一点都不自然。但销售电话中有一些技巧是非常有价值的。于是他搭建了一个AI销售教练，这个教练会审查他所有会议的文字记录，然后告诉他：”你这里可以讲得更好，你可以更清楚地表达这个价值点，或者你太急于跳进演示环节了，你应该问更多发现性问题。”

这让我想到一个关键点：如果你去雇一个好的销售教练，每周见一次面，每月要花1万美元。但你可以自己搭建一个相当不错的AI销售教练，经过一些训练和文字记录的输入，每周运行成本只要5美元。这不仅仅是成本的差异，更重要的是可获得性和反馈的即时性。传统的人类教练只能每周给你一次反馈，但AI教练可以在每次通话后立即给你反馈，甚至可以实时监控你的对话并提醒你。

Jacob提到他现在的思考方式是：当有一个新的角色或职能需要承担，而我没有经验或者不觉得自己是专家时，我怎么能建立一个正确的教练关系？我可以把我正在做的原始数据提供给教练，然后让它以正确的节奏给我反馈——可能是每次通话后，或者每天一次总结，或者每周一次总结。这种思维方式的转变非常关键。不再是”AI能帮我做什么任务”，而是”AI能如何帮助我成长和学习”。

我自己也有类似的体验。过去几个月我一直在做深度内容创作，但我不确定自己的写作风格是否真的能引起读者共鸣。如果按照传统方式，我需要雇一个内容顾问，定期review我的文章，给我反馈。但成本很高，而且反馈周期也长。现在我可以让AI分析我所有发布的内容，告诉我哪些主题、哪些写作风格效果最好，哪些应该多做，哪些应该少做。Jacob也是用这种方式——他有一个AI教练每周告诉他：”这些主题和风格对你效果特别好，多做这个，少做那个。”这就是为什么他在LinkedIn上有几篇非常成功的帖子。比如他那篇关于40个marketing agents的帖子，目前已经有150万次展示和LinkedIn历史上最多的评论数。

我认为这里有一个更深层的洞察：AI的价值不仅仅在于执行任务，而在于提供持续的、个性化的成长反馈。这是传统工具从未能做到的。Excel可以帮你算数，但不会告诉你你的财务分析思路有什么问题。Photoshop可以帮你修图，但不会告诉你你的设计风格有什么可以改进的地方。AI可以。

未来的工作：人人都是Super IC

Jacob在Google工作时，有一个角色叫做Tech Lead Manager（技术主管经理），这是一个混合角色。你既要是技术专家，了解整个代码库，能审查技术设计、解决最难的问题，同时你也是管理者，负责协调团队中的其他人。这是一个非常难的角色，很难同时做好技术工作和管理工作。但Jacob认为，这就是未来所有人的工作模式。我们都需要成为Super IC（超级个人贡献者）。

他的逻辑很清晰：如果你的工作是作为初级内容营销人员，拿到一个YouTube视频然后基于它写一篇博客文章，这个工作将不复存在。你不能只靠做这种单一的内容重新利用任务来建立一份工作。如果你的工作是在大公司管理一个1000人的团队，他不想说这个工作会消失，但他认为这个工作会变得越来越不重要，因为公司会变得更小。我们会有更多精益的、更小的公司。所以管理1000人的技能会变得越来越不重要。

未来每个人都会像Jacob现在这样：大约三分之二的时间是个人贡献者工作。他在做实际的事情——制作YouTube视频、编辑博客文章、发布内容、与客户交谈。然后三分之一的时间是在协调他的AI agent团队，这些agent帮助他完成这些事情。

我特别认同Jacob说的一点：这种Super IC的未来之所以令人兴奋，是因为这正是我们大多数人喜欢的工作。他说，大多数处于非常初级角色的人都会说：”我希望除了写这篇被要求写的博客文章之外，我能对我们在做什么、为什么做有更多战略影响力。”而每一个处于完全组织管理角色的人，包括他自己在Google时，都会说：”我希望我能更接近实际工作。我希望我能回到产品中。我希望我能更接近客户和用户。”

所以现在，未来的每一个角色都会结合两全其美。我们都需要足够战略化、足够资深，能够决定需要做什么，能够看到好的结果是什么样子，这样我们才能给出正确的指导。但我们也需要仍然足够动手，能够实际编辑博客文章、编辑推文、自己制作视频。这就是工作场所的未来。

这让我想起我自己的工作状态。我既要思考整体内容策略、确定方向，又要亲自写文章、编辑视频、与读者互动。过去我可能会觉得这很累，因为我在同时做两份工作。但现在我意识到，这恰恰是最理想的状态。我既能保持对实际工作的感觉，又能有足够的战略高度。而AI agent正是让这种状态变得可持续的关键——它们接管了那些耗时但不需要创造性的部分，让我能够同时做好战略和执行。

如何构建40个Agent的系统

看到Jacob有40个AI agent，你可能会觉得这太复杂了。但Jacob强调，如果你点进任何一个单独的agent，它们都非常简单，而且都有非常具体的工作。比如：每次创建新的YouTube视频时，自动创建一篇LinkedIn帖子。每次创建新的YouTube视频时，自动创建一条推文。每次竞争对手的CEO在Twitter或LinkedIn上发帖时，通知他们在谈论什么。每周查看竞争对手的定价，如果有重要变化就通知他。

Jacob是一个一个慢慢建立起这个AI agent团队的。他发现，试图构建一个能同时做25件事的单一agent效果不好。这可能是与人类员工的一个区别——当你雇佣一个社交媒体营销人员时，你希望他们负责所有的社交媒体营销。但对于AI agent，特别是如果你是初学者，应该从简单开始：创建一个能做一件事的agent，创建第二个能做第二件事的agent，创建第三个能做第三件事的agent，然后也许有一个agent坐在它们之上，在必要时帮助调用它们。然后随着时间推移慢慢建立起来。不要一开始就想建立一个40个agent的组织架构图。从一个开始。

这个建议非常实用。我看到很多人对AI agent望而却步，觉得太复杂了。但Jacob的方法论很清晰：从最简单的、最重复的任务开始。比如你可以先建立一个agent，每次你发布新内容时自动在社交媒体上分享。然后再建立一个agent，监控某个关键词并通知你。一个一个慢慢加，每个都很简单，但加在一起就形成了一个强大的系统。

另一个非常重要的点是：AI agent不是”设置好就忘记”的东西。你不能只是构建一个AI agent然后说：”这东西会永远为我工作。”Jacob在不断修改他的AI agent。他举了一个例子：他做新客户评估电话，花30分钟与客户一起识别他们业务中AI的机会。他想，如果通话后客户能收到一份来自他的个性化Google文档，里面有他们讨论的内容、5个具体用例和模板链接，那不是很酷吗？他觉得这太棒了，所以构建了一个AI agent来帮他做这件事。他对agent说：”你的工作是把这个会议文字记录转换成一个格式非常好的Google文档发给客户。”

但在做了10次之后，他意识到：”这个格式不对。客户们不读Google文档。我应该直接包含在邮件里。”所以他”解雇”了那个agent，说：”我们实际上不再需要做这项工作了。”他重新利用了那个agent，说：”你能把那个总结直接放进跟进邮件里吗？”

有时候你就是不再需要某个功能了。比如他们一年前非常专注于SEO，然后他们意识到这对他们来说现在不是重要渠道。SEO带来的新用户占比很小，而且工作量相对较高。所以他们不再专注于SEO了。Jacob告诉他的AI SEO agents：”你们现在可以停下来了。我以后会回来找你们的，但现在你们可以停止做你们正在做的事。”就像你会告诉一个SEO机构：”我们现在暂时不需要SEO服务。以后会再和你们合作。”

而真正酷的是没有情感包袱。没有分歧。没有协调成本。他只是有一个想法：”嘿AI agent，你能帮我做这个想法吗？”它们会说：”是的，当然，我们开始吧。”我特别喜欢Jacob说的这句话：他不想把这看作是替代人，而是把它看作是给自己超能力。他希望他有时间做所有这些营销活动，因为他喜欢做它们，它们对公司非常有价值。现在他可以做到了。

我觉得这里有一个很深刻的观察：我们都想在工作中做更多事情。我们都是有雄心的人。我们都是有动力的人。我们都希望我们能做更多，现在我们有工具可以这样做。这不是关于裁员或替代人，而是关于让每个人都能发挥出更大的影响力。

职业风险的重新定义

Jacob谈到了一个让我特别有共鸣的话题：什么是风险职业，什么是安全职业。在他父母那一代，安全的职业是在一家大型财富500强公司工作40年，退休时拿到你的手表。而风险职业是创办自己的公司或者每几年换一次公司。Jacob认为这已经完全颠倒了。

现在最风险的职业是如果你的技能过于依赖某一家公司的环境，而这家公司可能随时间而改变。最稳健的职业是那些创办自己公司、拥有多种不同生活经验的人。他举了个例子：他们团队的很多人都是从Google招来的，因为他们之前在Google一起工作，现在在做这个创业公司。如果你问10个人什么更有风险，留在Google还是加入创业公司，大多数人会说留在Google更安全，加入创业公司更有风险。

从明年的现金薪酬来看，是的，确实如此。Google明年给你的现金会比大多数创业公司多。但如果你从长远的职业生涯角度来思考，关注的是你建立了多广泛的人际网络、学到了多少新技能、你如何推动自己发展新的经验，那么留在Google这样的公司要比加入创业公司或创办创业公司风险大得多。

这个观点我深有感触。我看到太多人选择留在大公司，觉得这是安全的选择。但他们忽略了一个关键问题：在大公司里，你的很多技能是特定于那个公司的内部系统、内部流程、内部政治。一旦离开那个环境，这些技能的价值会大打折扣。相反，如果你在创业公司或者自己创业，你被迫学习各种通用技能——如何从零开始构建东西、如何快速学习、如何在资源有限的情况下解决问题。这些技能是可迁移的，无论你去哪里都有价值。

Jacob说他从来不想传达你应该冒更多风险。他框定讨论的方式不是你应该冒更多风险，而是你应该优化你的职业生涯以实现个人成长和学习新技能。通常创造个人成长和学习新技能的方式是进入更新的、更不确定的环境，在那里你会有更多责任，你不太确定会发生什么。他不认为这有风险。他认为最有风险的事情就是停滞不前。

对他来说，这完全是关于重新框定关于什么是风险的对话。风险就是停滞。进步意味着学习、成长和推动自己。所以他总是希望人们优化进步、成长和推动自己。

我完全同意这个观点。在AI时代，这一点变得更加重要。如果你的工作技能可以被AI轻松替代，那你的职业就非常脆弱。但如果你持续学习新技能、适应新环境、解决新问题，你就在构建一种AI无法替代的能力——适应性和学习能力。这才是真正的职业安全。

Jacob自己也是个例子。他没有营销背景。他对营销很糟糕。一年前他甚至不在任何社交媒体平台上。他讨厌在公众场合分享关于自己的事情。对他来说，成为负责营销的人深感不适。但他意识到有机社交媒体和LinkedIn上的营销是他们公司成功的最佳渠道。所以他努力学习了一年，变得擅长这个。现在他热爱这个。

这本可以感觉像：”把这么多精力投入到我们没有尝试过的营销策略上太冒险了。”但不是，这是一个利用不确定性在新方向上学习和成长的机会。这就是我认为的关键态度：把不确定性看作成长机会，而不是需要回避的风险。

给下一代的职业建议

Jacob谈到他思考很多关于他孩子的职业会是什么样子。他有两个核心观点，我觉得非常有洞察力。

第一个是清晰表达的能力。能够清楚地阐明什么是重要的、需要做什么、如何去做的指导，这将永远是重要的。在未来这只会变得更重要，因为我们的工作将更多地是如何有效地指导AI需要做什么，而不是我们自己如何做所有事情。所以Jacob花很多时间，他真的希望他的孩子学习逻辑和哲学，因为他真的希望他们能够非常清楚地表达他们想要什么。

这让我想到，在AI时代，prompt engineering（提示工程）可能会成为一项基础技能，就像今天的打字或使用Excel一样。但prompt engineering的本质不是学习一些技巧，而是学会清晰思考和清晰表达。你需要知道你到底想要什么结果，你需要能够把这个结果准确地描述出来。这需要逻辑思维能力和语言表达能力。

第二个是个性化和社交连接的能力。Jacob希望他的孩子思考他们的独特个性和能力能在哪些领域以AI无法做到的方式闪光。这就是为什么他录制自己的YouTube视频，因为这是他个性的表达，人们建立社交连接。这将是未来工作场所的两个基本技能：你有多擅长表达你想要什么并告诉AI？你有多擅长与他人建立社交连接？他认为这些将是任何职业未来的持久技能。

我深深认同这一点。在一个AI能够完成大部分技术任务的世界里，人类的价值越来越体现在两个方面：一是提出正确的问题和目标，二是建立人与人之间的信任和连接。AI可以写文章，但它不能替代你作为一个真实的人与读者建立的连接。AI可以分析数据，但它不能替代你作为领导者给团队带来的激励和信任。

Jacob还提到了一个有趣的观察。他住在旧金山的Potrero Hill，非常接近Waymo和Zoox的主要测试区域。Zoox是亚马逊的自动驾驶汽车部门。他送两个大女儿去学校时，她们坐在后面的货运自行车上，会喊”Waymo，Zoox，Waymo，Zoox”。对她们来说，看到没有人驾驶的汽车是如此正常。她们觉得很酷是因为车上有很多摄像头和激光器，但对她们来说，汽车可以自己驾驶这个想法是如此自然。

Jacob说他非常高兴他的孩子们可能永远不需要自己开车，因为当所有这些车都是电动的时候，这会更安全、更方便、对环境更好。对于他的孩子们来说，AI驱动的世界将是默认状态，而不是需要适应的新事物。这让我意识到，我们现在所经历的AI转型，对下一代来说将是理所当然的。他们不会记得没有AI的时代。所以我们现在教给他们的技能，必须是在AI时代仍然有价值的技能。

我的一些思考

听完Jacob的分享，我有几个深层的思考。第一个是关于”构建AI agent是未来30-40年的基础技能”这个观点。Jacob说，就像过去40年知道如何使用Excel这样的电子表格是一项要求一样，未来40年知道如何构建AI agent将是一项要求。这不是夸张。

我观察到，现在大多数人使用AI还停留在最表层——偶尔问ChatGPT一些问题，或者用AI工具生成一些内容。但这就像只会在Excel里输入数字，而不会用公式和透视表一样。真正的AI使用能力，是能够设计和构建适合你特定工作流程的AI系统。这需要一种新的思维方式：不是”AI能帮我做什么”，而是”我怎么设计一个AI系统来解决我的问题”。

第二个思考是关于工作的未来形态。Jacob提出的Super IC概念非常有洞察力。我们正在进入一个时代，每个人都既是执行者又是管理者——管理的不是人，而是AI agent。这要求我们同时具备两种能力：足够的专业深度来知道什么是好的结果，以及足够的技术能力来构建和管理AI系统。

这对教育和职业发展有深远影响。传统的职业路径是要么走专家路线（一直做个人贡献者），要么走管理路线（逐渐远离具体工作）。但未来的职业路径可能需要同时发展这两条线。你需要保持技术的手感和对具体工作的理解，同时也要学会设计和管理复杂的AI系统。

第三个思考是关于成本结构的根本变化。Jacob的例子很说明问题：传统营销团队每月5万美元，AI agent团队每月500美元。这不是10%或20%的效率提升，而是100倍的成本差异。这种差异会重塑整个商业世界。它意味着小团队可以完成过去需要大团队才能完成的事情。它意味着个人创业者可以拥有过去只有大公司才有的能力。它意味着竞争将更加激烈，因为进入门槛大大降低了。

但这也带来一个问题：如果每个人都能以低成本获得AI能力，那么竞争优势在哪里？我认为答案在于Jacob提到的那两个核心能力：清晰表达和建立社交连接。技术能力会越来越平等化，但人的判断力、创造力、社交能力仍然是稀缺的。

最后一个思考是关于AI agent的管理哲学。Jacob强调每个agent做一件简单的事，而不是一个agent做很多事。这个原则很重要。它反映了一种模块化、可组合的系统设计思维。每个agent都很简单，容易理解，容易调试，容易替换。但组合起来就形成一个强大的系统。这和软件工程中的单一职责原则是一样的道理。

而且Jacob提到的”解雇”agent的概念也很有意思。这提醒我们AI agent不是一次性投资，而是需要持续管理和优化的系统。你需要根据业务需求的变化来调整你的agent团队。有些agent可能不再需要了，有些agent需要重新设计，有些新的agent需要被创建。这种灵活性正是AI系统相比传统软件的优势——它们更容易调整和进化。

我相信我们正处在一个转折点。未来五年，每个行业都会经历类似Jacob在营销领域经历的转变。那些早期拥抱这种变化、学会构建和管理AI agent系统的人，将会获得巨大的竞争优势。而那些坚持传统工作方式的人，会发现自己越来越难以竞争。这不是关于AI会不会取代人类的问题，而是关于会使用AI的人会不会取代不会使用AI的人的问题。答案已经很清楚了。