Treg：0 人公司是伪命题，真正的生意是给 Agent 卖工具

来源：播客「十字路口」《新的创业机会，正在 Claude Code 和 Codex 周围长出来｜对谈 Treg》· 主播：Koji 杨远骋 · 嘉宾：Treg 创始人 Jason Zhou、Founding Engineer 石天鑫 · 时长约 51 分钟 · YouTube 原视频

阅读说明

• 本文基于节目音频的中文转写整理，不是逐字全文；引号内为嘉宾原话，个别长句做了口语顺滑，专有名词按节目上下文校正。
• 文中产品名、数字与收入描述都来自嘉宾口述，本文未独立核验。

九个月，三次转型

九个多月，三次转型。放在任何一个创业故事里，这都像是找不到方向的反面教材。但 Jason 和石天鑫说，他们一直在回答同一件事：当模型越来越强，AI 应用公司还能靠什么活下去？他们没有继续做更强的 Agent，而是退到 Claude Code 和 Codex 的生态里，去卖 Agent 需要的数据和工具。

一个 6000 star 的周末项目，被模型吞掉了

Treg 的第一个产品叫 SuperDesign，一个设计 Agent。它原本只是 Jason 的周末项目。他当时在做 YouTube 频道，发现 UI 设计视频流量巨大，很多人想学。于是他做了一个 IDE 插件：在 Cursor 里说一句「我要设计这个东西」，插件直接生成三四个版本，让用户挑。项目开源后，几个月做到 6000 多 GitHub Star，几乎全是自然流量。

「开源在 AI 产品赛道，是一个非常重要的 marketing 工具。」Jason 说。有了 traction，他们决定辞职创业。SuperDesign 很快遇到麻烦。他们判断 IDE 插件不好商业化，转做网页版；与此同时，模型的前端能力开始暴涨。「从 Gemini 3 开始，所有的大厂都开始卷前端能力。所以这又是一个模型吞噬掉应用的故事。」

通用 Agent 加一个前端设计 skill，就能做出不错的效果。SuperDesign 被夹在中间，最终被放弃。

第二个产品：AI 干了很多活，却交不出结果

第二次转型，他们做了一个全自动增长 Agent，帮已有业务的公司做 SEO、内容、投放和找客户。灵感来自 Jason 看到的一个产品：那个产品声称能用 AI 运营整家公司，他注册后没给任何信息，对方只凭邮箱就搜出了他的背景，生成几个创业 idea，还搭好了 landing page。

「我上一次有那种感觉，应该是第一次用 Cursor。」Jason 说。他前后充了几百美元，让那个产品帮他做播客工具。网站做出来了，冷邮件也发出去了，甚至有人回复。最后，它只帮他花了钱，没帮他赚到钱。

「它真正递交结果的只有帮你 setup……但你真的用了以后，它没法给你递交结果，没法帮你赚钱。」Treg 想补上后半段：进入一个已经有 funnel 的真实业务，帮它把增长跑起来。产品做出来了，也收到了预订单。真正开始交付时，问题才暴露。

以 SEO 为例：好关键词早被抢完了，真正有机会的，是那些现在流量不高、但判断三个月后会火的关键词。「那部分我觉得就是一个例子，很难去用 Agent 完全自己去做这个东西。」Jason 说。

增长的每个环节都需要人的 taste。AI 可以把活干完，却很难判断哪件活值得干。他们做了一个多月，最后发现：很难递交结果。

两个月不做产品，得出两个结论

连续两次转型之后，团队决定停下来。他们给自己两个月，不做产品开发，而是用 AI 去运营 SuperDesign。SuperDesign 虽然几个月没管，但还有自然流量，也有一个转化空间很大的 funnel。那两个月，他们搭了各种 loop，也看清了两件事。一件是，「0 人公司」在短期内不成立。

「未来 6 到 12 个月，零人公司它一定不是一个可能的场景。」Jason 说，「更需要解决的问题，可能是你在人和 Agent 大量协作的这个场景下，去做这个事情。」

客服和修 bug 确实可以全自动，增长却很难。原因还是那个：需要人介入的 taste 太多。另一件是，要做产品，就围绕 Claude Code 和 Codex 的生态做。那两个月，他们放下之前自建的 harness，只选市面上最好的工具，结果很本能地选了 Claude Code 和 Codex。「用完以后，体验要比原来自己做的 Agent 好太多了。」Jason 说。

一个插件，改变了增长曲线

真正让增长曲线拐弯的，是一个很小的动作。Codex 刚推出插件市场时，里面还没有太多有意思的插件。石天鑫把 SuperDesign 的 skill 发布上去，几乎没做别的。他观察到，当时插件市场的排序居然是按字母顺序。于是他们把名字从 SuperDesign 改成「01 SuperDesign」，直接排到了第一个。

「确实也没排几天，但是他们很快就改了一些策略。」石天鑫说，「但是就是这么样的一个起步，让我们有了一些自己的量。」来自这个渠道的用户，churn 更低。他们由此确认：Codex 和 Claude Code 有海量用户，但体验还不够好。围绕这两个平台，帮它们补体验，可能是一门好生意。

「有点类似于当初 Facebook 出来，Zynga 在上面做游戏，以及 PayPal 在 eBay 上面做。」Jason 说。Treg 就是从增长 Agent 里拆出来的那一层。增长 Agent 里最有价值、也最能迁移的，是数据和工具。

「你说 harness 每家有多少差别？没什么差别，都一样。」Jason 说，「但是你要它去做真实的 go-to-market 工作，或者任何 professional 工作，它是需要大量的专业数据，也需要大量的工具。」Treg 把自己定位成「给 Agent 用的数据和 API 市场」。用户按用量付费，没有月费。上线三周左右，收入已经是 SuperDesign 的好几倍。

Treg 更像 Costco，也更像大众点评

Treg 最集中的场景是 go-to-market。比如找 B2B 客户，过去要买 Apollo、RocketReach 等一堆 vendor，每家只覆盖一部分数据，还都收月费。Treg 把它们聚到一起，让 Agent 根据场景选最合适的 endpoint。很多垂直数据商没有直接触达终端用户的方式，Clay 就是一个例子：它背后的数据来自一堆数据提供商，自己再整合转卖。

除了找人，Treg 还整合了 SEO、AEO、社媒和 UGC 相关的数据与模型，接入了上百种 AIGC 模型。用户可以用自己的 Claude Code 或 Codex，调用这些能力做视频。

「我们更像一个 Costco 的感觉。」Jason 说。Costco 不做单一头部品牌的生意，它替用户从几十个供应商里挑出最合适的。

Treg 还做了一层「大众点评」：让 Agent 在调用 API 后匿名打分，评价数据有没有用、哪个字段有用。积累下来，就能看到每个领域里每个 endpoint 的有用度和性价比。Jason 说，Treg 现在很多产品的真正用户，已经变成这个人的 Agent 了。Agent 不会因为品牌忠诚付费，它只看这次调用有没有解决问题。

新平台上的新工具

Treg 不是唯一一个从这条缝里长出来的产品。Ego 是一个浏览器，最大的卖点是让 Codex 和 Claude Code 做 computer use 时效率极高。ChatCut 是 Codex 的一个插件，用来剪视频。「如果你不用 ChatCut 的插件，一个 prompt 下去，剪出来的就是成片。你要改的话，就是把成片改成另外一个成片，没有任何中间状态。」Koji 说。

装上插件后，Agent 剪出来的是一个可编辑的时间轴：三个音轨、十个片段，人可以拖拽微调，Agent 也可以通过接口继续改。视频生成又慢又贵，改一次要等十几二十分钟，还烧很多 token。没有中间状态，迭代就无从谈起。这个「中间状态」，本身就是产品价值。

Vibe Island 把 MacBook 的灵动岛用起来：同时跑很多 Agent 时，任务完成就展开一点，配一个像素小人和提示音。它是 AI Hacker House 周日黑客松的冠军产品，后来付费发售。

Orca 是一个 Agent IDE，帮用户同时管理 Claude Code、Codex 等多个工具，还能把没做完的任务从一个工具平滑迁移到另一个。据 Koji 介绍，Orca 已经有 8 万 GitHub Star，有的用户同时跑 50 到 100 个 session。再往外看，APIFI、DataForSEO、Firecrawl 这些基础设施公司，过去更多服务开发者，现在也开始服务大量不懂编程的终端用户。

「今年之前，大部分用户都是针对开发者的，但是现在他们的用量基本接近 50/50。」石天鑫说。

人和 Agent，究竟怎么一起工作

Treg 团队只有四个人。他们现在同时跑五到十个 session。

「最大的区别就是，同时跑的 session 比原来多得多。」Jason 说，「尤其在这些模型发了以后，基本上会同时开五到十个不同的 session，因为它可以自己完成的质量已经很高了。」

但人很快成了瓶颈。一个人同时跟十个 Agent 对话，大脑会乱。他们从 YouTube 上一位资深工程师的分享里学来一个办法：让一个主 Agent 当「大副」，自己只跟大副布置任务，大副再去跟其他 coding session 沟通。配合新一代 terminal 管理工具，Agent 之间可以互相转达任务。

另一个被反复提到的词是 loop engineering。Jason 很喜欢 loop 这个词，但他把创业分成两块：创新和运营。创新显然不能被 loop 完成，否则你让 AI 造一个创业公司就行了。运营则可以。

他们搭的 loop 都很小：一个只监控数据库、找安全风险；一个只做代码整理。每个 loop 只干一件小事，小到不容易出错。十几个这样的小 loop 组合起来，才形成一个有韧性的系统。「很多时候 loop 不能一开始建得太复杂，反而是建一些比较短小精炼的 loop 会更加有用。」Jason 说。

把才华埋葬在昨天

节目里最不像创业方法论的一段，来自石天鑫。他提到一位 DeepSeek 研究员写的文章，标题叫《我不得不把我的才华埋葬在昨天》。他做了十年程序员，擅长 React 和前端。但从去年开始，他很清楚地知道，这项技能对自己的意义不大了。

「你除非做到世界前几百个人，可能有继续做下去的动力。但你如果做不到那个程度，这个技能可能很快就用不上了。」石天鑫说。

「对于程序员来说，你再也写不过 AI 了。」

他加入了 SuperDesign，开始跟 Jason 一起做更有挑战的事。他觉得，以后被释放出来的，会是跨领域的能力。他虽然是设计师，但不喜欢调 pixel，更喜欢从产品经理的角度看问题，也会自己写前端代码。这样的人，反而更容易找到新位置。Jason 的最低点，是做增长 Agent 的那段时间。

「每天都在想下一步该怎么做，想了半天，你好像想不出什么特别好的答案，但是你也得往前走。」他说。他原本做 YouTube 频道，想过小康生活并不难，所以中间当然想过放弃。每次熬过去，找到一个新的、promising 的方向，那种刺激又非常大。「就是万物之中希望之美。」他说。

他们的办法是 fail fast：如果一件事注定要失败，就让它尽快失败，然后换一个新的东西去尝试。

节目最后，Koji 问，如果相信 AGI 会到来，而且是由模型进化带来的，为什么还要创业？Jason 的回答是，AGI 到来，模型是必要条件，但路径有很多。石天鑫接着补充，即便 AGI 真的来了，做有性价比的事情依然有用。

「即使是有一个万能的模型，它也需要有它自己的工具，也需要找到它需要的数据。」石天鑫说，「如果它花 1000 刀的 token 最终获得了一个数据，但如果我们能够提供让它 100 刀就能得到的话，它可能会直接选择我们。」

这大概就是 Treg 三次转型之后，找到的那个位置：不去造一个更强的模型，也不去造一个更大的平台，而是站在平台旁边，替 Agent 把工具和数据准备好。

本文整理自播客「十字路口」《新的创业机会，正在 Claude Code 和 Codex 周围长出来｜对谈 Treg》，参与讨论的是主播 Koji 杨远骋、Treg 创始人 Jason Zhou 和 Founding Engineer 石天鑫。

（节目文字版将发布于「十字路口Crossing」公众号。）