" 个人 Agent 创业窗口期就到春节前。"
作者丨韩敬娴
编辑丨张丽娟
放着千万年营收的业务不要，30 多岁的北大硕士吴泽栋偏要带着三名博士，去卷最拥挤的个人 Agent 赛道。
他曾在百度做过产品，在 TikTok 负责过美区与巴西增长。上一段 AI 心理创业产品 Seein，跑出了近 70 万用户和千万级人民币年营收。但去年底，他把这个业务交给了联创，重新开始打造 Loopa。
眼下的个人 Agent 赛道，热归热，但并不好做。国内超级 App 的生态在前，吴泽栋索性绕开，直接切入美国市场，让 AI 跨越各类 App，替用户完成机酒预订、跨商户比价等非标服务的真实交易。
根据 Loopa 提供给小饭桌的数据，在零投放的情况下，前六周新用户 7 日留存达到 49%，30 日留存为 34%。
前 TikTok 成员，带着千万营收转场
吴泽栋本科毕业后，就去了百度，干了一年多产品，连带写代码。后来转岗做市场销售，盯小 B 端客户，一待就是三年。随后他跳到 TikTok，负责美区和巴西的用户增长，干了两年多。
这段大厂经历跑完，他决定去北大读研，目的只有一个：找能一起创业的班底。
2024 年初团队正式下场，做了一款 AI 心理产品 Seein。2025 年 4 月上线至今，Seein 积累了近 70 万用户，跑出了超千万人民币的年净营收。
但很快吴泽栋就发现，原本的技术架构和方向，其实可以泛化到更多可能性。并且他判断，AI 的下一步一定是从生产力工具破圈，围绕大众的日常生活去服务。而 Seein 原有的形态，满足不了这个需求。
于是他把赚钱的 Seein 交给心理学背景的联创，自己带着三个技术核心，做了 Loopa。
这三位联创分别是清华人工智能博士，曾在阶跃星辰参与基模核心工作；美国圣母大学计算机博士，DeepMind 早期成员，做过单卡训练 100B+ 模型的工程实践；北大博士后，主攻图算法与模型推理架构。
在调研了一圈市面上的个人 Agent 产品后，团队发现，通用执行类产品大多只切了 " 意图到结果 " 中间的一小段，有的把任务自动化了，但产出停留在数字世界；有的能交付真实结果，但做完即弃，没有沉淀。而在大厂不愿涉足的、极其琐碎的非标服务领域，Agent 反而有机会建立起数据飞轮。
至于主战场选在哪，吴泽栋想得很清楚：海外。
不仅国内上一波移动互联网做得太好，微信、淘宝、美团把生活服务锁在一个个超级 App 里。很多需求对用户来说只是 " 麻烦一点 "，AI 去驱动和手动操作差别不大。更关键的是，第三方 Agent 想跨应用调用核心交易接口，在国内几乎没有活路。
美国市场是另一个结构。服务生态高度分散，房屋维修、电器报修、旅行规划这类非标需求报价混乱、沟通成本极高。用户因为太麻烦，很多需求直接被放弃了。而吴泽栋本人在 TikTok 就是负责美区增长，团队里也有成员在当地能对接服务商和线下资源。
用他的话说，美国用户 " 会真的让 Agent 帮他去解决一些自己生活中的具体事情 "，付费意愿也更强。
Agent 版 " 闲鱼 " 谁来买单？
吴泽栋把 Loopa 第一阶段产品形态定义为 " 海外版的、由 Agent 驱动的闲鱼 "。
在传统的 App 里，无论是预订一张复杂的跨城机票，还是找人维修漏水的水管，用户都需要经历繁琐的搜索、沟通和交易。
而在 Loopa 里，用户只需要用自然语言说出意图，系统就会自动拆解任务，调用不同的工具，甚至直接完成比价和支付。
例如，洛杉矶一位华人房产经纪，将房源信息做成了可直接分享的 Mini-app。客户点开后就可以自主查看并出价。
目前用户的主要使用场景主要集中在三个部分：个人成长如网球训练的持续追踪、家庭协调如机酒行程统一安排以及基于兴趣的社交匹配。
对于高价值的单次服务付费场景，团队已经同海外当地许多服务商建立了联系，正在内部测试功能链路，未来一段时间即将上线，用户可通过 loopa 完成许多原本需要人工复杂操作并且费用较高的服务。
从 5 月到 7 月的测试期内，Loopa 积累了近两千名种子用户。到了 9 月，用户数超过了 1 万。
但要让个人 Agent 在真实物理世界里把事办成，技术难点不在于 " 大模型有多聪明 "，而在于 " 长程任务不崩溃 "。
Loopa 的做法是自建了一套执行环境（Runtime），把规划拆成图，底层限制单步执行数量，失败可重试。同时，将每次任务执行留下的轨迹（Trace）变成数据资产。任务完成后，执行逻辑会沉淀为一个 Mini-app，自己能用，也能分享给他人调用。
但这套系统极其 " 吃算力 "。 跨应用长程任务的 Token 消耗是普通聊天的 10 到 100 倍。
为覆盖成本，Loopa 计划在 11 月末正式开启收费。商业模式分为两步：向专业用户和 Mini-app 创作者收取订阅费；在房屋维修、旅行规划等高价值场景中抽取交易佣金。
以美国房屋维修为例，由于报价非标、沟通成本高，大量需求被放弃。Loopa 的逻辑是让 Agent 向不同服务商询价，将非标需求转化为标准化报价供用户对比，平台从中抽成。
吴泽栋筛选高价值场景的标准有两个：一是能低成本获取流量，二是用户愿意为替代人工服务的环节买单。
巨头的阴影与半年的窗口期
在 AI 应用层创业，有一个问题是所有创始人绝对绕不过去的：如果大厂做了，你们怎么办？
" 基本上绝大多数投资人都会问。" 吴泽栋苦笑了一下。
根据他的观察，国内大厂的战术往往是 " 不见兔子不撒鹰 "。" 在趋势不明朗之前，他们绝对不会动；但一旦趋势热起来，他们又能非常快速地推出一款产品。"
吴泽栋判断，如果这波通用 Agent 的热度能够持续，阿里和腾讯是最有可能冲进来的玩家，因为它们手中握着支付和庞大的生态服务供给。
" 创业公司能做的，是先捡起那些大厂看不上的脏活累活。" 吴泽栋说。但留给 Loopa 站稳脚跟的时间并不多。他给团队定下的时间窗口是：半年。
" 从 Manus 发布的时间节点开始算，长的话也就是半年左右的热度。到春节前，如果这个概念大家不怎么提了，或者被证明走不通，那窗口就关闭了。" 吴泽栋说。
接下来的三到四个月，Loopa 的目标被拆得非常具体：用户量推到 50 万到 100 万；旅行和补货两个高价值场景上线付费并跑出 PMF（产品市场契合度）；团队补充市场和增长人员。
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