2026 年 5 月珠海海绵胶厂，杭州阿里云峰会，自进化 Agent 交易平台 MuleRun 负责人陈宇森站上讲台，说了段让台下不少企业管理者有些坐不住的话。
" 现在研发工作已经跟过去不样了。过去是很多人、很长的周期，两周发布个版本、迭代个产品。现在至少能天发个版本，做不到这个速度，可能都很难讲自己是 AI 产品。"
他顿了顿之后补充：" 我们私底下用自己的产品来迭代自己，每天能干出来三个版本。"
台下有笑声，但多的是种沉默。天三个版本，意味着今天上午还在内测的，下午可能就给了用户；意味着用户下午刚发现个问题，还没来得及提给客服，那个问题已经被修复了；意味着当你的团队还在开周会排期的时候，对的产品已经完成了次完整的迭代。
陈宇森把这种差距概括为"代际差"。他指出，" 个 AI Native（原生）组织和非 AI Native 组织之间，小的差距也会有 10 倍以上。"
这不是贩焦虑。翻看 MuleRun 上线两个多月的数据，确实能找到支撑这个判断的线索：43 个国的付费用户，每周实际完成的长程任务过 13 个，过 43 的月付费用户每月消费过 200 美金——而这切，发生在团队几乎没有做任何大规模市场投放的情况下。
陈宇森的团队把这样的销售阶段戏称为 " 做小鸭子看到的个东西，当它的妈妈样 "，因为 " 大多数人还没有见到过足够强大的 Agent"。
但真正值得讨论的，是 MuleRun 这个产品背后代表问题：当 AI 的能力水位已经到了这个程度，什么样的组织才能把它真正接住、消化、变成自己的竞争力？
从 Copilot 到 Native
陈宇森把企业使用 AI 分成了两个阶段。Copilot（助手）阶段，工作组织仍以人为主，AI 是驾驶，帮你加速但从不替你掌舵。
Native 阶段，工作以 AI 为核心构建，人的角从执行者转变为标准制定者和结果检查者，放手让 AI 去执行。大多数企业连 Copilot 阶段都还没有走完就已经感觉到了瓶颈。
陈宇森描绘了个场景：位员工需要在知识库中分析信息、整理文档。他用 AI 产品，过去两天的工作量，现在半个小时就完成了。率提升不可谓不大。
但接下来呢？" 报告下载下来，还要手工大量修改格式，这个步骤就是纯人工完成的。后再把文件上传到电子邮件发给同事。"
陈宇森说珠海海绵胶厂，" 在这个过程中，AI 确实提升了率，但率的卡点依然在人身上——复制粘贴、修改格式、用邮箱发送邮件，这些都非常消耗时间的。"
这揭示了 Agent 的关键问题：AI 加速了工作链条中的某些节点，但只要人仍然是流程中不可绕过的卡点，整个系统的吞吐量就钉死在人的处理速度上。
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" 现在大不放手就做不到 AI Native，因为你对 AI 不放心，但人参与到流程里面恰恰是给大降速的个核心原因。" 陈宇森直言道。
他拿命令行 Agent 产品了个比。" 你让它做个复杂任务，它过 3 秒钟要问你次权限，你得在电脑前面不停地敲回车确认、授权 "。
放手之后发生了什么样的变化，陈宇森举了内部的案例。
" 我们在些新的产品研发上，是人和 AI 起讨论，PRD 或者产品的工作目标写出来以后，全员已经放假了全是 AI 在干。"
他向全天候科技回忆道，" 过了两天你发现这个系统干出来了，之前要求的全实现了，bug 测试也通过了几乎能上线。"
" 两三天能完成的任务，在去年要花两个礼拜。这是大几倍的率差。如果你去年不用 AI，跟现在纯甩手掌柜式的 AI 研发可能差十几倍。" 陈宇森直言道。
而这就是 MuleRun 想要做的。
AI Native 铲人
年初，OpenClaw 掀起场"龙虾"潮，市场用了同个词来形容：让人看到了 Agent 的可能。但半年多过去，微信搜索指数上的曲线，都已经从点回落。
OpenClaw 让多人知道了 Agent 可以干什么，但它个关键问始终没有解决——进入门槛太了。你需要租台虚拟机，装堆开源工具，把工作流程写成配置文件，才能让它真正跑起来。
这决定了它只能停留在客和程序员的小圈子里珠海海绵胶厂。
此后，从 NanoOperator 到各种 "Claw" 的衍生品，再到 Hermes Agent，整个赛道沿着同个向在快速进化——把全能型、24 小时在线的工作助理装进多人的电脑和云端。
MuleRun 是这条路上特殊的选手。
特殊之处在于，它曾经也尝试过"货架式 Agent Marketplace "的路径——开发者发布 Agent，用户像逛应用商店样挑选、调用 Agent。但团队后来发现，这种模式很难形成长期稳定的产品需求。
因为用户真正需要的并不是"某个 Agent "，而是持续解决问题的能力。
陈宇森在采访中坦言，他们早期的产品虽然获得了大量关注和用户注册，但"它就是个货架式 Agent 市场"，用户很难长期停留。很多需求并不能被固定 Agent 覆盖，旦找不到对应 Agent，用户就会流失。
这也动 MuleRun 重新调整了产品向。
相比让用户自己寻找 Agent、配置工作流，MuleRun 现在强调种"通用型 AI 执行平台"的能力：用户只需要提出目标，Agent 会长期在线、自主执行，并终交付结果。
OpenClaw 类产品，本质上仍然是"人指挥 AI 操作电脑"；而 MuleRun 真正想做的，是让 AI 能够持续运行、长期承接任务，并逐渐从"工具"变成种新的执行层。
换句话说，pvc管道管件胶过去的 Agent 产品像" AI 工具箱"，而 MuleRun 开始试图把 Agent 变成" AI 工作系统"。
MuleRun 的产品负责人付铖向全天候科技直言，"你如果是个普通用户，你去租台虚拟机，或者买台 Mac mini，然后去装上那些 claw 类的东西，再去把自己的某些工作放到上面去让它给你做，这个门槛非常得。"
他强调，"我们希望让广大的用户在不改变他的使用习惯和他熟悉的软件的情况下，就能把 Agent 的能力给用起来。我们甚至不让他租虚拟机或买新的电脑，他就能用上 Agent。使用的式就像原来的 chatbot 样，通过自然语言的指令去使用。"
在这个赛道上，每个玩都站在不同的坐标上。
Dify 和 Coze 像 Agent 的搭建平台珠海海绵胶厂，主要服务开发者，你需要自己设计工作流、配置工具链；百炼接近模型调用和 PaaS 层；传统 RPA 走的是"录制 - 回放"的自动化路线，处理的是规则固定的结构化流程。
而 MuleRun 像个" AI 劳动力市场"。
用户不需要自己搭 Agent，也不需要维护复杂工作流。他像是在调用支长期在线的 AI 执行团队：下达目标，等待结果交付。
这也是它为什么会不断强调" AI Native 组织"。
因为当 AI 开始从"辅助工具"变成"持续执行者"，组织的运行式也会随之变化。过去 Copilot 模式下，AI 只是帮助人提率；而在 AI Native 组织里，人开始退出具体执行环节，转而负责目标制定、流程监督和结果校验。
理解了这点，才能理解 MuleRun 真正想的东西并不是某个 Agent，而是种新的组织生产力。
"放手"的想象力
陈宇森向华尔街见闻透露：MuleRun 上线两个多月，覆盖了 43 个国的付费用户，每周实际完成的长程任务过 13 个，过 43 的月付费用户每月消费过 200 美金。
而这切，发生在团队几乎没有做任何大规模市场投放的情况下。
" 我们在 C 端的付费率，特别是复购率，是个很的量，" 陈宇森向全天候科技说道，" 我们原来也做过各种各样其他的产品，没有见到过这样的数据。"
他从这些数据中提炼出了个 Agent 产品关键的特质：度使用。
陈宇森表示，" 对于 AI 产品而言，重要的是有人能够真正度使用你的产品，而不是说我们有大量的 DAU。因为只有真正给他带来价值的产品，他才会持续不断度付费。"
陈宇森分享了几个来自不同国的真实案例来印证这点。
个巴西的自由职业者，曾经在广告公司工作，现在立接项目。他用 MuleRun 完成了精品咖啡营销上市提案的全程交付——从竞品分析到创意案到报价单，再到视觉物料生成，全部在平台上完成，不需要本地 Office 软件，不需要 PS。
陈宇森强调，" 大过去常说句话就能解决任务，但要让 AI 把活干好，你需要给它足够的信息，这才是让 AI Agent 帮你做好工作的核心要点。" 终，这个单枪匹马的巴西人完成了个过去需要整个广告公司团队才能交付的项目。
日本保健品公司的市场部，把款年期女健康补剂的广任务全部放到了平台上——从营销案到预分配到 KPI 分解，从 KOL 排期到内容发布后的实时数据追踪，再到终复盘报告。整个过程在个平台内闭环完成。
墨西哥连锁餐饮商户用 MuleRun 站完成了建站、接入支付、数据库管理、数据分析。客户进店扫码点餐，新菜新不用换纸质菜单。在开始备菜之前，Agent 会主动送今晚的预订信息，提醒你需要提前准备什么食材。
陈宇森门拎出这个细节说：" 这就是 Agent 非常重要的个场景——它不是你让它干活才干活，而是你把工作讲清楚之后，它会主动去思考和行动。就像你有个特别能干的同事。AI 应用在接下来年重要的特质，就是主动。"
这些场景，就是富矿。
陈宇森向全天候科技指出，全球 70 亿人，chatbot 的渗透率大约有 10 亿人用过，付费 chatbot 用户不到 1 亿。但真正用过 Agent 产品的人，大概还在百万量。
这意味着市场广阔到几乎见不到真正的竞争。
" 大量的客户见了产品觉得很好用，马上就会采用。这个时候有可能你的竞争对手比你用得快，他的率比你提升就把你碾压掉了。或者外面有莫名其妙的小公司，他们个纯 AI Native 的工作式就把你的市场走了。你不去用的工具，别人就会用。"
"AI Native 不是发生在会议室里或 PPT 上的概念，它已经真实发生在当下。不管是大型组织还是小团队，跑起来的和没跑起来的，率差距已经非常大了。" 陈宇森直言道。
这场始于产品发布、贯穿于全球用户案例、终落脚在组织变革的讨论，说到底只有个核心信息：代际差已经开始产生，而窗口期大概只有 18 个月。
正如陈宇森所说的，如果你不能变成个 AI Native 的率组织，" 你的同行会先到你看不到他的汽车尾灯。"
这不是场技术竞赛。这是场关于放手的考试。
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