课程概览
AI Agent 从"给建议"走向"把活干完"，但产品推出后，GTM、内容、用户三层运营才是决定能否扩散的关键。
王碧豪以逗逗AI 等千万级 AI 产品的真实实践为案例，拆解了 Agent 在增长、内容、用户运营中的完整闭环：从 Agent 合格的三条标准，到 GTM 大规模沟通（三层调研知识库、adex 广告投放、influencex 达人营销），再到"消费即创作"的内容价值循环与 build in public 的用户融入。
核心洞察：底层都是 coding agent，被自动化的任务必须可量化验证。
内容要点
课程大纲
一、逗逗AI 与 Agent 定义
产品定位：用 AI 创造快乐——游戏陪伴 AI（实时看屏幕 + 语音陪伴 + 自研 VLM）与 AI 内容创作平台双线并行
产品哲学：不抢用户注意力，寄生在主体验之上——放大成就感、提供消费过程中的陪伴
Agent 双层含义：自主（Autonomous）+ 代理（Agency）——能自主交付工作结果，不是给建议
合格 Agent 三条标准：复杂问题推理决策（模型 × harness × 权限）、自我改进能力、傻瓜式交互
二、GTM｜本质是大规模沟通
第一性原理：潜在用户 × 沟通方式 = 可执行的 GTM——竞品/市场/人群三层调研 + md 知识库累积
案例 Loopback：sub-agents 网络并行调研、对抗核验，人与 AI 共建 253 行 marketing 方案
adex：每小时闭环的自动驾驶式广告投放 Agent，L0→L4 自治分级 + 五层防御 guardrails
influencex：一句话目标 → Conductor 编排 16 个专家 Agent 并行执行；
达人营销本质是概率游戏，Agent 把试错边际成本打到接近零
三、内容｜本质是建立价值循环
规模效应裂缝：超过一半 UGC 内容被标记为 private——用户不愿让别人消费
核心判断"消费即创作"：用户"调"AI 的过程就是消费过程，从货架选择走向即时生成
Luddi.ai 实践：like/remix 回流闭合价值循环；
市场图用消费侧定"做什么"、创作侧定"怎么做"
打法：Scale up what you do best——找到用户确认"你给到我了"的体验，用 AI 规模化
四、用户｜本质是融入人群
build in public：信任来自过程、反馈前置、分发内生——1000 个铁杆粉丝天然具备扩散性
changelog 机制：写 → 发 → 聊，每条更新是对话入口，反馈回流 Loopback 收口
Loopback 反馈中台：全渠道用户声音 → 理解 → 行动 → 闭环，北极星指标 WCLF = 每周被闭环的反馈条数
五、结论与展望
所有 Agent 底层都是 coding agent——代码是唯一能被精确执行、验证、回滚的表达
被自动化的任务必须可量化验证——ROAS、回复率、反馈闭环；
不能量化的必须有人类介入
稀缺从位置到注意力再到智能——Agent 拉平执行，放大的是判断；
本分 + 平常心守住方向