开场：把Token高价打下来

节目以一段产品理念开场：用模型路由后，10%的活被最贵模型干了却拿走90%的钱。王云鹤提出在任务成功率接近海外顶尖模型时可省60%以上成本，并强调成本管理是发挥AI能力、关键岗位补人。

嘉宾介绍与本期问题

主持人介绍基元律动创始人王云鹤与纪源资本投资人Alex。提出本期核心背景：AI产业已从能不能做AI进入能不能稳稳用好AI的时代，讨论Harness层的机会与VC视角的判断。

基元律动的由来：从一张图到Rhythm

王云鹤讲述公司名字来源：三月底讨论Harness时发现不同模型在给定任务上组件调整方向不同，画出的箭头图很像律动，于是取名Rhythm，再联想到Token流动。核心组件是Agentic Routing。

为什么离开大厂做Harness

王云鹤回顾从北大读博到工业界的路径，解释选择Harness而非模型层的原因：Harness迭代极快，从5月1日开源项目迭代至今已五个大版本，速度远超大厂组织体系。

一亿美元天使轮贵不贵

Alex回应估值问题：传统天使轮可能不复存在，今天创业门槛更高，人才密度、算力储备、工程化优势归结为钱和估值。他认为云鹤拿一亿美金并不贵，并回忆第一次见面时对其模型底层认知与团队凝聚力的判断。

Harness到底是什么

王云鹤澄清Harness是硅谷概念，如今已无限大。他解释Agent等于基础模型加Harness，没有Harness的Agent是会空想但会做错事的天才。他提到自己养了好几个Agent，有的辅助做事，有的专门批判他。

OpenRouter被收购与多模型协同的价值

Alex提出OpenRouter被收购的转折点。王云鹤分析其数据：OpenRouter上美国模型占比70%以上，但今年调用量中国模型占近70%；Token开销半年上升五倍以上。结论是模型能力趋同，但需要多模型协同。

四驾马车：从任务级到Query级路由

王云鹤用四驾马车比喻行业演进：单一模型Harness、跨模型Agent加聚合平台、基元律动正在做的Query级Routing、未来自研模型。目前跑到第三步，自建了类似OpenRouter的Token API，用户量增长很快。

技术护城河与用户画像

王云鹤讲技术难点：要摸清各模型真实能力，开源版用380维向量做毫秒级决策树路由，深度版要做模型化参数化，涉及KV Cache管理与长上下文理解。当前用户以C端办公助手、学生为主。

成本账：省50%以上

王云鹤给出具体数据：达到与海外顶尖模型相近任务成功率时可省60%甚至更多，综合至少省50%以上。公司内部做晒账单和省钱排名活动。Alex补充，模型定价权与Model Swapping让成本问题更突出。

中国B端的特殊断层

Alex指出海外有Forward Deployed Engineer进场部署，国内大量小微企业连IT信息化都没有。王云鹤回应：有客户想跳过IT化直接智能化，这不可能，AI前置条件是足够好的数据和工作流。SMB反而更适合用Agent。

多模型协同为什么赢过单一强模型

王云鹤解释各家模型长短板：DeepSeek长序列与推理性价比高，千问Java代码能力最好，上一代GRM长序列不够。他日常用DeepSeek、GLM、Kimi、千问，6月推出融合模型，四五个国产模型组合，成本约为最贵模型的几分之一。

公司自身的成本管理

王云鹤讲判断供应商的标准：先看其与AI协同的比例。他举例用30块钱加人的想法就能解决原来靠人头的生意。公司成本管理原则是发挥AI能力、关键岗位补人，系统架构、运营、产品思维仍以人为主。

五个版本的迭代与Routing的不可替代性

王云鹤回顾0.2到0.5版本：从Skill与Memory，到体验与稳定性，到插入Coding能力，再到强化Routing。他回应「顶尖模型吞噬一切」的观点：很多任务特异优化会被吞噬，但Routing不会被，因为模型长期还会有很多家。

RSI、自研模型与个人议价权

王云鹤提到美元基金讲的RSI概念，即模型在真实环境反馈中递归迭代自己。他设想未来做一个有性价比的模型，工具调用成功率与任务规划更强。Alex补充：个人没有调度和分配模型的权利，中间商的价值在于帮用户选最合适的模型。

从技术到业务的鸿沟

主持人问为什么公司内部AI没有大规模推广。王云鹤认为不同企业不一样，B端涉及私有化、上云、协同等问题。他举例：一个人用顶级模型做Coding很容易，十个人都用AI做却合不到一块去。他心里的客户画像是服务人数越少、人均Token开销越大越好。

AI出错率与信任问题

主持人分享查股票时AI调用财报数据出错的经历。王云鹤认为这是系统性问题，可能是搜索引擎差。他的结论是AI平均出错率已低于人在该领域的平均出错率，只能选择相信。Alex提出未来可以训一个Agent代练，指定引擎和数据集。

人才标准与古法编程

王云鹤讲面试方法：30分钟内做深度优先搜索式的Behavior Interview，希望对方讲出他不知道的事。他建议大二学生仍要学AI基础知识，要有引导AI和Review AI的能力。他提到古法编程已成手艺，抖音上有人直播用C++写代码。

焦虑、大厂与创业公司的位置

王云鹤承认会焦虑，但焦虑与兴奋互相迭代。他认为Routing只有创业公司能做好，因为大厂都有自己的大模型，很难做第三方去中心化的Harness。他提到自己的AI经常骂他，并展望Agent需求将爆发。

VC视角：未来看什么赛道

Alex提出跨任务泛化、路由决策准确性、上下文与状态管理效率是做好Agent的关键。他认为好的公司首先来自好的创业者，要有AGI的Mindset，组织架构与管理都以AGI公司为标准。上市只是第一步，有Mindset二级市场才会给估值。

收尾：动荡时代的旧逻辑

主持人总结：不是谁的模型更强谁就能控制AI产业，创业者机会在于驾驭、落地与Harness。他引用德鲁克的话：动荡时代最大的危险不是动荡本身，而是沿用过去的旧逻辑做事。最后王云鹤介绍招聘方向：愿意用AI、有激情的人，实习生常年招聘。