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AI 创投圈 · 009个人AI资产与经验复利

别只会“用”AI

真正值钱的是你留下了什么

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ISSUE 0092026.08完整原文 · 深度研究

60-SECOND BRIEF

60秒看懂这一期

个人AI资产模块6类

上下文、Skill、知识库、工作流、判断标准与长期记忆共同构成一套可复用系统。

最小学习闭环做→评→改→存

完成任务只是开始;评估结果、记录原因并经确认后沉淀,下一次才会更准。

真正的复利信号越用越懂

重复解释减少、交付更稳定、旧错误不再重犯,才说明经验正在成为资产。

  1. 01

    聊天记录本身不是资产。只有当经验被结构化、可检索、可验证、可更新,并能在下一次任务中直接复用时,它才开始产生价值。

  2. 02

    底层模型相同,不代表最终能力相同。专属上下文、行业知识、做事流程、判断标准和纠错经验,会让两个AI系统在持续使用后走向完全不同的结果。

  3. 03

    长期记忆不是把所有内容永久保存,而是建立“执行—评估—反馈—确认—写入”的学习闭环;错误记忆、过期知识和隐私泄露同样会被放大。

FROM DAILY USE TO COMPOUNDING INTELLIGENCE

个人AI资产地图

把每天与AI完成的工作,沉淀成明天还能调用的能力
01上下文

让AI先理解你和任务边界

研究目标
让AI知道你是谁、服务谁、当前要完成什么,以及哪些事情绝对不能做。
关键指标
重复解释次数、首稿匹配度、因缺失背景导致的错误率。
行动方向
建立个人背景、业务、客户和任务卡;区分长期固定信息与单次任务信息,并标注更新时间。
主要风险
上下文过长、过期或互相冲突会降低可靠性;客户数据与个人隐私必须控制权限。
02Skill

把做事方法变成可调用能力

研究目标
把隐性的经验拆成明确步骤、输入输出、工具调用、异常处理与人工交接条件。
关键指标
任务成功率、工具调用准确率、人工接管率与跨任务复用次数。
行动方向
从一个高频窄任务开始,写清输入、步骤、工具、检查点、例外和最终交付格式。
主要风险
流程写得过死会压制判断;自动化边界不清,可能让AI在不该行动时继续行动。
03知识库

沉淀可检索、可核验的事实

研究目标
让案例、产品、客户和行业资料成为AI可以按需找到、引用和追溯的可靠来源。
关键指标
检索命中率、引用完整度、事实错误率、更新周期与过期资料占比。
行动方向
分类清洗资料,保留来源、日期、版本与权限;优先建设会直接影响真实交付的窄知识库。
主要风险
旧资料、重复结论、权属不清与错误内容会造成“垃圾进、垃圾出”。
04工作流

把AI接进真实交付链

研究目标
从触发任务到交付结果,连接分解、检索、工具执行、人工确认与结果归档。
关键指标
交付周期、单任务成本、失败恢复时间、人工确认点与完整完成率。
行动方向
按“触发—分解—检索—执行—审核—归档”画出流程,先保留关键人工确认,再逐步自动化。
主要风险
单点失败可能沿流程放大;没有权限、日志、回滚和人工兜底的自动化不应进入关键业务。
05判断标准

把“什么叫好”明确写出来

研究目标
将验收标准、红线、正反案例和必须由人负责的判断变成可执行的质量规则。
关键指标
一次验收通过率、修改轮次、拒收率、不同评估者的一致性。
行动方向
为关键任务建立评分表、优秀与失败案例、禁止项和人工签字点,并持续校准标准。
主要风险
只优化分数可能偏离真实用户价值;主观标准未经校准,会把个人偏见固化进系统。
06长期记忆

让纠错与反馈产生复利

研究目标
把偏好、错误原因、修正方式和真实结果转化为下一次可以调用的经确认经验。
关键指标
重复错误下降率、纠错复用率、记忆命中率与长期结果改善。
行动方向
每次任务后记录“哪里错—为什么—怎么改—正确样例”,经人工确认再写入,并保留版本与删除机制。
主要风险
错误记忆、反馈漂移和敏感信息泄露会长期放大;必须支持审查、删除、版本和回滚。

PRIMARY SOURCES · CHINESE DIGEST

一手资料与中文核心提炼

先看结论,再根据需要打开原文
01Sequoia Capital|Own Your Intelligence: A How-to Guide for Sovereign AI|2026.08.19

红杉把竞争焦点从通用模型本身,转向企业能否拥有自己的上下文、工具、评估、领域数据与持续学习循环;前沿模型仍可使用,但生产轨迹需要成为改进系统的燃料。

  • 失败任务可以转化为评估样本
  • 缺失信息进入上下文或记忆
  • 专有评估、领域数据与在线学习共同抬高能力上限
02Sequoia Capital|2026: This is AGI|2026.01.14

文章用功能性定义讨论长时程Agent:它们不只回答问题,还能在较长时间内迭代、修正错误并持续推进真实任务。

  • AI应用正从talkers走向doers
  • 长任务能力来自知识、推理与持续迭代
  • 企业差异会更多体现在Agent如何进入具体工作
03LangChain|Context Engineering Concepts

LangSmith将上下文工程拆到Skill、Agent、版本、分享和权限;可复用能力与运行时记忆属于不同层,二者都需要清晰的更新与治理。

  • Skill是可版本化的复用能力
  • 运行时Store保存偏好、记忆和持续变化的信息
  • 版本、权限与回滚是长期维护的一部分
04LangSmith|How to Evaluate Your Agent with Trajectory Evaluations

只看最终答案不足以判断Agent是否可靠;轨迹评估会检查消息、工具调用和执行路径,并可使用确定性匹配或模型评审。

  • 评估Agent完整行动路径
  • 严格、无序、子集和超集匹配适合不同工作流
  • 复杂任务可用基于评分标准的模型评审
05Harvey|Open-Sourcing Harvey’s Long Horizon Legal Agent Benchmark|2026.05.06

Harvey发布Legal Agent Benchmark,用真实法律工作结构测试长时程Agent;任务不仅要求答案,还要求在限定材料中完成可供专家审查的工作成果。

  • 首版包含1200多项任务、24个法律实践领域
  • 使用7.5万多条专家评分标准
  • 说明行业Agent需要流程、标准和人工审查,而不只是更强模型
06Harvey|Initial Results on Legal Agent Benchmark|2026.05.26

首批结果显示,在严格的全部通过标准下,前沿模型端到端完成复杂法律任务的比例仍低于10%;模型、Agent框架、成本和执行轨迹都会影响结果。

  • 专业任务能力仍呈明显不均衡
  • 最优结果伴随更高成本与更长延迟
  • 高风险领域必须观察过程并保留人工责任

VV YANWEN · ORIGINAL

本期原文

01|你可能每天都在“白用”AI

HOLA。你有没有发现,很多人每天跟AI聊几十轮,写方案、做PPT、改文案,聊完就关掉。第二天再打开,它还像第一天入职一样:你是谁、你要什么、什么能做、什么不能做,全部重新教一遍。

如果你的AI每天都在重新上班,那你可能把最值钱的东西浪费掉了。

8月19日,红杉资本发了一篇《Own Your Intelligence》。它问了一个很关键的问题:当所有公司都能用Claude、ChatGPT、Gemini,未来企业真正的差距在哪里?答案不是谁买了更贵的模型,而是——谁把自己的经验,真正留在了AI里。

02|同一个AI,用半年后可以完全不一样

比如同样做一个销售AI。一家公司只丢给它一句:“帮我跟进客户。”另一家公司把过去几年的成交案例、客户分类、跟进节奏、常见异议、销售话术,甚至“什么情况必须转人工”,全部一点点喂进去。

底层用的可能是同一个模型,但半年以后,这两个AI已经完全不是一个东西。一个还是实习生,另一个已经快变成老销售了。

红杉讲了很多技术概念,翻译成人话其实很简单:模型只是脑子,你还得给它背景、经验、工具和做事方法。真正形成差距的,不是AI本身,而是你到底教会了它多少“只有你知道的东西”。

03|个人真正该养的,是一套“越来越懂你的AI”

这件事,我觉得对个人和一人公司更重要。因为你大概率不会自己训练一个大模型,但完全可以养出一套越来越懂你的AI工作系统。

比如我做内容,我不应该每次重新告诉AI:我是谁、哪些选题不要碰、什么标题容易爆、我喜欢怎么分段、什么语言一看就不像我。更好的方式,是把这些东西沉淀成固定背景、写作规则、案例库、选题标准和工作流。

这样以后我不是每次重新“问AI”,而是在调用一个已经和我磨合过无数次的内容助理。甚至很多时候,它比一个刚来的真人助理,更清楚我想要什么。

销售也一样。什么客户值得追?什么问题说明购买意愿很强?什么时候继续跟,什么时候应该放弃?这些以前全装在一个老销售脑子里,现在都可以慢慢变成AI能调用的经验。

04|别存聊天记录,要存这4样东西

所以真正值得积累的,不是几千条聊天记录,而是四样东西。

第一,上下文。AI到底要知道哪些关于你、客户和业务的信息。第二,Skill和流程。一件工作到底怎么做,先干什么、后干什么、什么时候调用什么工具。第三,判断标准。什么叫好,什么叫差,什么结果你绝对不会交付。第四,纠错经验。AI哪次做错了,你为什么改;哪次特别好,到底好在哪里。

这才是真正的“训练”。不是天天陪AI聊天,而是每做一次事,都让下一次变得更准、更快、更像你。红杉把这个过程叫Online Learning。你不用记英文,只要记住一句话:别让AI每天重新当新人。

05|未来最贵的,不是AI,是你喂给AI的经验

这可能是AI时代个人竞争力最大的变化之一。以前你的经验主要存在脑子里,你离开公司,很多东西也就散掉了;以后,一个资深职场人、一人公司甚至一个小团队,可以把五年、十年的行业经验,一点点变成自己的AI系统。

所以以后别只问:“我今天又学会了哪个AI工具?”更应该问:我今天和AI一起完成的这件事,有没有留下明天还能复用的东西?

因为模型会越来越便宜,工具也会越来越像。真正拉开差距的,是为什么同样一个AI,到了你手里以后,就是比别人更懂这个行业、更懂客户,也更懂你。

我把这套方法整理成了一份《个人AI资产地图》,包括上下文、Skill、知识库、工作流、判断标准和长期记忆,帮你看看每天和AI协作,到底沉淀了什么。想要的,评论区敲1。

未来真正值钱的,不只是“会用AI的人”,而是那些能把自己的经验,一点点装进AI里的人。我是vv燕文,【AI创投圈】第九期。下周一见,Chao。

ABOUT VV YANWEN

关于 vv 燕文

AI创投研究AI产品实践市场与投放跨业务项目

我做了十几年市场和投放、内容和流量,参与过月流水亿级业务,也负责过跨团队、跨业务的大型项目。

从外企、创投、互联网教育到AI项目实践,我长期关注的并不只是流量趋势和新技术本身,而是:一个趋势怎样进入真实业务,怎样变成产品、用户、收入和可复制的增长。

现在,我一边研究AI创投与产业变化,一边亲自带学员做AI项目、做产品、跑交付。我希望把机构报告、产业数据、真实项目经验,翻译成创业者、管理者和职场人真正能用的商业判断。

「AI创投圈」不是资讯搬运,而是一套持续更新的深度研究:看懂技术变化,也看清客户、成本、交付和商业结果。

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