本月官方发布行业重要事件,探索X站免费下载的魅力:轻松获取资源,畅享便捷生活

,20250930 00:32:13 王璠瑜 550

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本月官方渠道传达政策动向:本周行业协会发布最新研究成果,探索X站免费下载的魅力:轻松获取资源,畅享便捷生活

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蓝鲸新闻 9 月 26 日讯(记者 武静静)9 月 16 日,MuleRun(中文名 " 骡子快跑 ")宣布上线全球首个 AI Agent 交易市场,面向所有用户开放。这家成立不足一年的初创公司,选择了一个尚处早期但潜力较大的方向:让 AI Agent 的开发、部署与交易像电商商品一样普及化。阿里云参与了 MuleRun 的早期投资。上线仅 10 天,平台已吸引超过 21 万注册用户、近 5000 名创作者报名入驻。这样的增长速度,连 MuleRun 团队自己都直言 " 超出预期 "。MuleRun 正在尝试搭建这样一个市场——它既像淘宝,又像劳动力外包公司,更像一个 " 能力版 OnlyFans"。这个市场能走多远,仍需要时间验证。但至少在今天,它提供了一个新的视角:在大模型之后,交易和生态或许才是 AI 应用真正的关键。在 2025 年云栖大会现场,蓝鲸科技采访了创始人兼 CEO 陈宇森与运营负责人李昕瑜,他们详细阐述了 MuleRun 的定位、架构设计、商业化逻辑,以及他们对未来市场的判断。Agent 市场的淘宝MuleRun 的定位一开始就比较明确:它不是一个通用型大模型,也不打算做单一 Agent 工具,而是一个Agent 的交易平台。" 过去,Agent 的开发和部署门槛很高。需要懂代码、申请 API Key、甚至要配置 Docker 环境。普通人没法使用。" 陈宇森说," 我们的价值是降低门槛,让创作者能触达更多用户,让用户能轻松使用。"为了凸显这种定位,MuleRun 采取了 " 完全三方平台 " 模式,不运营自营产品。李昕瑜补充:" 哪怕平台上有带我们前缀的 Agent,那也是设计师同事以个人身份上传的作品。我们要确保创作者生态公平开放。"外界对 MuleRun 的比喻,是 "Agent 的淘宝 " 或 "AI 应用商店 "。这不仅仅是因为它有交易属性,还因为它在架构上更接近电商平台。在 AI 产业版图中,Agent 被视为 " 下一个爆发点 "。从 OpenAI 的 GPTs,到字节的 " 扣子 "、腾讯和百度的 Agent 商店,各大公司都在探索。但到目前为止,还没有出现真正意义上的规模化平台。与许多平台不同,MuleRun 将 " 让创作者赚钱 " 放在第一位。这也是陈宇森眼中与 OpenAI GPTs、腾讯、百度等大厂产品的关键区别。" 没有意识到交易的重要性,是过去很多 Agent 平台没有成功的原因。" 他说。MuleRun 从一开始就搭建了完整的交易链路,包括支付、风控和全球清算。这套体系并不比传统电商简单,甚至更复杂,因为涉及跨境用户和数字劳动力的定价问题。上线 10 天后,就有开发者在平台上获得了超过 1000 美元的收入。李昕瑜提到:" 有位开发者上线了 nano banana 系列的 Agent,仅三天就赚到 1000 多美元,这让创作者对变现的信心大大增强。"在她看来,这是平台能够快速聚集供给的重要原因。用户量和创作者量相互拉动,形成早期的双边市场效应。与通用型 Agent 的分野在 AI 圈,几乎所有公司都在谈 Agent。但不同公司对 Agent 的理解和落地方式差别极大。陈宇森直言:" 我们并不想做一个万能的聊天机器人。Agent 要能稳定解决具体问题,才有价值。"MuleRun 的技术架构背后有一个核心假设:要实现高成功率,需要 " 大量的 SOP(硬编码)+ 少量的大模型 " 这一组合。" 大模型在其中是胶水,而不是主体。" 陈宇森解释。他举例,某大型自动驾驶厂商用类似架构生成了 4000 万行代码,替代 200 人年的工作,其核心就是靠 SOP 流程来保证稳定性。在 MuleRun 平台上,Agent 往往是解决高频、重复、标准化的场景,例如客服、视频标注、餐饮行业的菜品拍摄等。相比依赖对话式交互的通用 Agent,这种设计更接近 " 生产工具 "。" 去年大模型还不够强,这事做不成。今天能成,是因为大模型刚好能支撑‘ 80% SOP+20% 大模型’的模式。"陈宇森说," 创业有时候靠的就是时间点,不能太早,也不能太晚。"MuleRun 在战略上做了一个的决定:不投入开发创作者工具,而是保持 " 框架中立 "。" 几个月前我们决定几乎不在创作者工具上花资源,而是让大家用现有的 SDK 和工具开发,再通过 MuleRun 部署。" 陈宇森解释," 这样我们避免了和大公司在工具框架上的正面竞争,把精力集中在交易和运行平台。"这一选择使得 MuleRun 定位清晰,但也意味着它必须承受比一般 AI 应用创业公司更高的技术复杂度。平台既要保证全球用户的稳定使用,又要承担异构 Agent 的运行和管理。" 如果你横向对比 Manus 这些一线创业公司,我们在技术上做的事可能是他们的平方甚至立方的复杂度。"MuleRun 技术负责人透露。短期壁垒是平台本身的易用性,长期壁垒则是生态。一旦用户和创作者的规模聚集,平台效应将强化领先者优势。商业化是 MuleRun 的第一优先级。陈宇森并不讳言:" 我们要成为 AI 时代最大的劳动力外包公司。"在他构想的未来里,公司组织结构将彻底变化:少数人管理大量 AI Agent 完成重复性工作,成为常态。" 如果把人类大量低门槛的工作交给 Agent,MuleRun 可能就是全球最大的外包公司。"为此,平台的目标用户并不仅是开发者,而是各行各业的专业人士。MuleRun 希望帮助那些有专业知识但缺乏代码能力的人,把知识转化为 Agent。陈宇森认为,这将催生 " 大量一人公司 "。" 过去大家是输出内容,现在可以输出能力。" 他说。MuleRun 试图填补这一空白。但它面临的挑战同样明显,不论在技术稳定性还是在市场竞争中,初创公司能否保持优势仍不确定。陈宇森对此保持冷静:" 现在还早期。未来至少会有几十家公司竞争,那才是真正的硬仗。"
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