Kavak 围绕 AI 重建公司的打法

摘要

• Kavak 已完成自我重构：每天实例化100至200,000个智能体——每位客户对应一个，每个智能体都拥有独立虚拟机、数年的交互记忆，并以最大化客户终身价值为长期目标。 AI 负责人 Alejandro Maza 表示，目前96%的互动和95%的交易已完全由智能体处理；其设计问题是：“如果到了2035年，拥有 GPT-10-level intelligence，我们会如何打造 Kavak？”从交易导向转向关系导向具有直接商业意义：数据库中已有10M名客户，“仅激活这批客户中的1%”就可能创造数亿美元价值。
• 这些智能体不是客服机器人，而是销售员；其转化率如今达到 Kavak 人工团队的2.1倍，NPS和客户满意度评分均升至3倍。 Maza 给出的机制是：一个“超级专家”取代分布在融资、保险和置换环节的15名人工专家，它“有无限耐心”；某个智能体一旦出错，其他智能体到次日就能吸取教训。在信贷业务中，Kavak 通常不到3分钟即可批出车贷，而墨西哥和部分新兴市场需要2个月甚至更久；利率、风险和贷款额度均可个性化设定。
• 制约 Kavak 迭代速度的不是谨慎，而是评测：投入评测的工程师时间、token 和资金，与投入智能体本身的大致相当。 “能跑多快？取决于评测质量”——这就是汽车刹车的类比；首轮检查直接看业务结果，包括转化、客户获得的价值、满意度，以及再次互动意愿。
• Opus 4.5 发布后，Maza 毁掉了已运行2年的多智能体架构，因为“这已经不是正确的范式”。 12月时，已有数千乃至可能数万个智能体在运营业务；他判断图结构和多智能体网格可能束缚更新一代智能，因此改为围绕虚拟机执行框架重建，加入记忆、评测、CLI和长期目标。他的建议很明确：“不要构建智能体工作流”（don’t build agentic workflows）。
• 一个 AI CEO 已接管 Cuernavaca 业务6周——虽未实现利润翻倍目标，却做到了1.5倍，即利润增加50%——它逐项盯住每个数字，并向线下作业员工发送每日计划。 Maza 表示，仍需大量人力的工作主要集中在物理世界：Kavak 在墨西哥约800名机械师都配有 El Mike，这个《Ratatouille》式助手可以协助验车；质保索赔下降约26%。
• 面向企业买家，Maza 提出一套供投资者衡量 AI 支出的 token 质量框架：3级 token 投向可量化单 token ROI 的智能体，2级 token 的回报可间接衡量，1级 token 则是直接使用 Claude Code、ChatGPT、Cowork 或类似工具——“这些会带来什么？ 我不知道。”转型必须自上而下：“如果每个人都对战略各有主意，军队根本无法运转”；依靠黑客松和自下而上推动用例“行不通”。
• 宏观逻辑遵循 Schumpeter：浅层采用 AI 的既有企业可获得6–10%的提升，想追求10倍改善则必须深度重构组织。 他的电力类比是：Ford 生产线所需技术在1879年和1881年已经出现，但仅将燃煤发动机换成电动机，只带来约6%的改善；围绕电力重建工厂，则让生产率达到原来的约3倍。“这是工业规模上的创新者窘境”；他给创始人的建议是，“只需勾勒出 AI 能力的一条线性趋势”（just map a trend that’s linear），再围绕它构建。

精读

1. 每位客户一个智能体，每天最多实例化200,000个——定义这家公司的核心押注

• Maza 的经历解释了这份笃定：2013年，他在 transformer 出现之前创办 Opi Analytics——“我们领先时代10年”——为 Fortune 500 企业提供风险算法、物流、预测和营销服务，之后加入纵向一体化的二手车交易平台 Kavak。拉美当时不存在服务客户所需的基础设施，因此 Kavak 还自建了金融科技业务、物流体系和 Carfax。
• 架构如下：客户一到，“就会为这位客户专门生成一个智能体，并配备独立虚拟机”；它记得数年交互——网页访问、2年前的一通电话——并设定最大化终身价值的长期目标。每天有100至200,000个智能体实例化，工作“有时3分钟，有时8小时，有时3天”，随后给自己设定闹钟，再次休眠。
• 3项决策推动了这场转型：其一，不是给员工配上 ChatGPT，而是重写多数 API，以智能体为中心重塑公司；其二，押注超人类智能体，让其直接处理难题，并由此生成数据与反馈闭环；其三，从交易指标——买入多少辆车、卖出多少辆车、订购多少刹车片——转向关系指标。Kavak 数据库中有10M名客户，其中大多数已分配智能体；公司估算，仅激活其中1%，价值就可能达到数亿美元。

2. 评测是刹车，智能体是销售员——以及受监管的信贷业务

• Maza 的运营规则是：投入评测和智能体的工程师时间、token 与资金大致相等。“我喜欢极快推进，但要快，就必须有刹车。”首轮检查直接看业务结果：客户是否转化、是否获得价值、是否满意，以及之后是否愿意再次互动。
• Kavak “从未构建客服或客户服务智能体，我们构建的是销售智能体。”在拉美卖1辆车，意味着要从20,000个 SKU 中选车，安排融资、保险和保障方案，并给置换车辆报价；过去这需要15个团队的15名专家协作。如今一个智能体就是横跨所有环节的超级专家：NPS和客户满意度升至3倍，转化率最初比人工团队高50%，如今达到其2.1倍；原因是智能体“永远不会累”，而且一个智能体犯的错会在次日传导给其他智能体。
• 主持人追问，受监管的金融服务能否由 AI 端到端完成。Maza 的回答是，体验“好太多了”：Kavak 通常不到3分钟即可批出车贷，而在墨西哥和部分新兴市场，这一过程需要2个月甚至更久。Kavak 会个性化设定利率、风险等级和最高贷款额度，同时从整体上优化贷款组合。若借款人无力继续偿付，纵向一体化使 Kavak 可以收回车辆，再提供一辆更便宜的车，从而降低月供。

3. AI CEO 实验与物理世界的边界

• 最难的能力问题——AI 能否胜任 CEO——直接进入实测。6周前，Kavak 将 Cuernavaca 业务单独划出，让一个智能体担任 CEO，首月目标是利润翻倍。Maza 表示，它未达标，但实现了1.5倍，即利润增长50%；方法是逐一审视每个数字和每位客户、做预测，并对执行进行微观管理。它向线下作业员工发送每日计划，并要求用语音消息汇报进度；库存、融资渗透率和客户满意度均有提升。
• Maza 认为，仍需大量人力的工作主要集中在物理世界，需要灵活操作与感官能力。Kavak 在墨西哥约800名机械师都配有 El Mike；Maza 将其比作《Ratatouille》里的老鼠，它会讲解如何验车、提供提示，并向机械师演示操作。验车和维修变得更快、更便宜，交付车辆质量提高，质保索赔下降约26%。

4. Jedi Academy、人类为智能体工作，以及给既有企业的建议

• Kavak 所有人都通过内部 Jedi Academy 重新受训。该项目由 Maza 设计并持续升级，因为“你不可能把这些人送去 Stanford 学这些东西。”从 CEO、AI 工程师到财务人员和机械师，所有人都要参加；6周后，他们便把最先进的 AI 智能体上线生产。Maza 的话很直接：要么为新现实接受训练，否则“如果这不适合你，也许就离开 Kavak”。他说，该项目强化了企业文化，也让员工掌握了与智能体协作的实用技能。
• 如今，组织主要由扁平、资深且获充分授权的团队组成，只做3类事：“构建智能体、为智能体工作，或身处物理世界直面客户。”有时智能体是人的上司，有时人负责设计智能体。生产环境中，卡住的智能体会调用“我需要帮助”API，由人类响应，而不是把案例丢给 Tier 2 后不了了之。这个机制闭合了反馈回路，并产生改进智能体所需的数据。
• Maza 给管理层的建议有2点：第一，转型必须自上而下，并清晰描绘公司3年或5年后应有的样子——“如果每个人都对战略各有主意，军队根本无法运转”；第二，token 质量比采用率更重要。3级 token 投向可量化单 token ROI 的智能体；2级 token 的价值可间接衡量，例如开发者的工作是否进入代码库并上线生产；1级 token 则用于 Claude Code、ChatGPT、Cowork 或类似工具，对其价值，“我不知道”。

5. 毁掉可运行系统、自我改进组织与 Schumpeter 的警告

• 本期最冒险的决策是：12月，已有数千——甚至可能数万个——多智能体系统在规模化运行并运营业务。Opus 4.5 随后发布，Maza 判断，图结构、多智能体网格和执行框架会限制更新一代智能。于是他毁掉了让 Kavak 实现盈利的2年成果，转而围绕虚拟机重建：智能体、记忆、评测和 CLI 构成核心，目标是利用递归式自我改进以及更新、更智能的模型。他的建议毫不含糊：“不要构建智能体工作流。”
• RSI 的重新框定是：“过去4,000年，人类社会的经济价值由组织而非个人创造。”企业应追求的闭环，是打造一个自我改进的组织，利用更好的模型与智能，让自身智能和创造的经济价值同时复利增长。
• Maza 认为，这轮价值将由创业公司而非既有企业攫取；其逻辑是 Schumpeter 的创造性破坏，电力史提供了例证。Ford 生产线相关技术在1879年和1881年已经出现，但在那座靠传动轴和皮带运转的4层工厂里，仅将燃煤发动机换成电动机，只带来约6%的效率提升；围绕小型发电机在平面上重建工厂，则让生产率达到原来的约3倍。今天，浅层采用者可能获得6–10%的提升；追求10倍改善则需要深度重构。“这是工业规模上的创新者窘境。”
• 给创始人的结语：这是“人类历史上最激动人心的时代”，几乎不花钱、或每月约20美元，就能使用强大工具和智能。无需做指数级外推：“只需勾勒出 AI 能力的一条线性趋势”，再围绕它构建。