AI 时代，如何把一个人的经验变成一项资产？

最近，我和 Leapility 跃向 CEO 白双聊了一次专家智能体。一开始，我们讨论的还是一个看起来偏技术的问题：通用智能体和专家智能体，到底有什么区别？

但聊到后面，它其实背后讨论的是另一件更值得普通人关注的事：

在 AI 时代，一个人过去积累的经验、方法和判断，能不能不再只存在于自己脑子里，而是变成一项可以持续工作、持续交付，甚至持续产生收入的资产？

这可能也是 OPC、一人公司，以及未来个人创业最核心的命题。

通用智能体之外，还有一个更分散的市场

今天大家谈智能体，往往首先想到的是大模型公司。模型更强，工具调用更多，Agent 可以完成的任务越来越复杂。

这个市场天然是集约化的。它依赖模型、算力、数据和基础设施，最终很可能由少数大型公司占据主要份额。

对于大部分普通人而言，我们在这个市场里的角色更多是消费者：购买模型、调用智能体、为 Token 和订阅服务付费。

但白双认为，在通用智能体之外，还存在另外一个更长尾、更分散的市场。这个市场不是由模型公司驱动，而是由一个个具体的人驱动。一个医生、律师、咨询顾问、设计师、创业者，甚至是某个极细分领域里长期工作的人，都可能拥有通用模型无法完全替代的经验和判断。

这些东西可能来自长期实践，也可能来自一次次失败后形成的直觉。过去，它们只能通过咨询、培训、服务交付出去；未来，它们有机会被封装成专家智能体。

通用智能体更像一把瑞士军刀，什么都能做一些，但很难在每个专业场景里都做到足够好。

真正精密、复杂、需要经验判断的工作，依然需要专家。区别只在于，过去人们寻找的是一个专家，未来人们寻找的，可能是一个由专家经验构建出来的智能体。

专家真正拥有的，不只是知识，而是 know-how

知识并不稀缺。书、课程、论文和公开信息已经足够多，大模型也可以快速检索和整理这些内容。真正稀缺的是 know-how。也就是一个人面对具体问题时，如何判断、如何取舍、如何拆解，以及在什么情况下使用什么方法。

很多专家自己甚至意识不到这些东西的价值。因为对他来说，某些判断已经变成了常识。但对于没有经历过同样过程的人来说，这些“常识”恰恰是最有价值的部分。所以，构建专家智能体最困难的地方，并不只是写一个 Prompt，或者搭建一套工作流，而是：

如何把一个人脑子里的隐性知识提取出来。

一种方式，是把过去写过的文章、做过的课程、分享过的内容导入系统，再由 AI 进行结构化整理。

另一种方式，是通过持续的深度对话，把专家面对某类问题时的思考路径一点点问出来。

还有一种方式，是直接记录专家在工作、咨询和交流过程中自然产生的判断，让这些内容不断进入他的数字分身。

专家资产的形成，不一定从一套完整的方法论开始。很多时候，它可能只是从一个问题开始：

别人最经常来问你的事情是什么？

这个问题，往往就是个人独特价值最早的线索。

真正的 OPC，不是一个人完成所有工作

OPC 这两年很火。很多人把它理解成：原本需要十个人完成的事情，现在借助 AI，一个人就可以做完。但这并不是 OPC 最核心的价值。

白双提到了两个关键词：

Solo 和 Scalable。

Solo 是由一个人或极小的团队完成。Scalable 是业务可以被规模化复制。

很多人虽然使用 AI 提高了效率，把两个月的项目压缩到了两周，甚至两天，但只要每增加一个客户，仍然需要投入一份新的时间，商业模式就没有发生根本变化。本质上，他依然是在卖自己的时间。

真正的 OPC，不只是效率更高，而是把个人经验产品化。

只有当一个人的经验可以被重复调用、重复交付，并且不再完全依赖本人实时参与时，才真正具备规模化的可能。从这个角度来看，专家智能体并不是一个附加工具，而可能是 OPC 最重要的资产。

过去，一个专家一天只能服务几个人。未来，他的智能体可以同时服务几十、几百，甚至更多用户。专家本人仍然可以继续学习、判断和创造，而不是被重复性的交付工作占满。

个人价值，需要经历三次转化

在对谈中，白双提到了一个 AIM 模型。我理解，它对应的是个人价值资产化的三个环节。

• 第一个是 Agent：你需要把自己的经验、方法和判断，沉淀成一个可以对外提供服务的智能体资产。
• 第二个是 Influence：再好的专业能力，也需要被人看见。影响力不一定意味着成为一个拥有大量粉丝的网红，它更像是一种信任机制：当别人遇到某类问题时，是否会第一时间想到你。
• 第三个是 Monetization：当专业能力和影响力都建立起来之后，还需要有定价、订阅、分发、收款和持续运营的基础设施。

过去，一个专家要自己搭网站、做支付、做营销、做交付。未来，这些工作可能被平台和智能体接管。专家真正需要做的，是持续学习，并不断提高自己在专业领域里的判断质量。

这也意味着，未来围绕专家智能体，可能会出现新的角色。有人负责发现专家，有人帮助专家提炼方法，有人帮助专家建立个人品牌，还有人负责把多个专家智能体组合成一个行业解决方案。它不再只是一个人和一个 AI 的关系，而可能逐渐形成一张由专家、智能体、经纪人和服务平台共同组成的网络。

AI 时代，效率不是最终竞争力

AI 会让越来越多的能力变得普及。会写文案、会做图片、会写代码、会做分析，这些能力本身都会越来越便宜。当所有人都能使用相似的模型和工具时，仅仅“会使用 AI”，很难成为长期竞争力。

真正重要的问题是：

你能提供什么大模型之外的价值？

这种价值可能来自长期深耕，也可能来自独特的经历、审美、判断方式，或者不同领域之间的交叉组合。它很难被简单复制，也不会因为模型更新一次就消失。所以，AI 时代反而要求一个人变得更加独特。

不是为了刻意标新立异，而是要找到一件自己愿意长期投入、长期学习、长期创造的事情。只有足够长期的投入，才可能形成模型训练数据之外的经验。也只有这些经验，才有机会成为真正属于个人的资产。

创业，应该重新回到价值本身

对谈的最后，我们聊到了创业。AI 带来了大量新的机会，也制造了大量新的焦虑。很多人因为担心错过风口而进入 AI 创业，也有人不断追逐新的模型、新的平台和新的概念。但如果一件事只由风口和恐惧驱动，很难穿越创业过程中漫长的不确定性。

真正能够长期支撑一个人的，可能还是几个最朴素的问题：

• 你真正想做什么？
• 你愿意长期服务哪一类人？
• 你能够解决什么真实的问题？
• 你能为这个世界提供什么独特的价值？

创业未必一定意味着建立一家庞大的公司。它也可以是一套成熟的方法，一个持续工作的专家智能体，一群真正信任你的用户，以及一项不再完全依赖出售时间的个人资产。AI 最重要的意义，也许不是让人变成效率更高的工具。而是把人从工具性的工作里释放出来，让我们有更多时间去学习、创造和成为自己。

未来，每个人都可能拥有一个智能体。但真正决定它价值的，依然不是模型有多强。而是站在智能体背后的那个人，究竟有怎样的经验、判断，以及他选择为谁创造价值。

Be unique，做自己热爱的事情！

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本文从作者的 mdnice 原稿整理收录，调整了标题层级与段落排版。阅读公众号原文。