Instinct 这家公司成立大约一年，没有App，没有网页端，用户靠发短信、打电话、发邮件跟它交流。它的邀请码每人只有5个，二手平台上有人以300美元的价格倒卖。
创始人透露，平台年交易额已经逼近10亿美元，其中一半是旅行订单，用户日增长约10%，营销花费为0。最新一轮融资约10亿美元，估值约100亿美元，由 Zoya、Benchmark、Kotu 等机构领投。
下面是这场访谈里信息量最大的部分。
创始人对产品的描述很朴素：就是一个私人助理。
你可以给它发短信，可以给它打电话，它也会给你打电话。它有自己的邮箱，有一台电脑，能做你在互联网上能做的任何事。
打电话的频率很低。他自己用了几个月，只被打过三次，每次都是真有截止时间的事：下午3点前要签一份文件，现在已经2点55分，文件在你收件箱里，我可以再发一封邮件把它顶到最上面。
访谈里提到的用法有这些：
创始人对这类场景的概括是：依赖用户懒惰和惯性赚钱的产品，都会很难受。
两位用户的 Instinct 可以直接对话，协调日程。过去约会议要来回发消息："这个时间行吗""不行，但这个行""我那天出差，时区不同"。现在只需要说出意图：这周内想跟某人见面，帮我找时间。两边的 Instinct 自己谈，最后写进日历。
这个功能上线才10天左右，设计上有几个要点：
旅行占了平台交易量的50%。创始人举的例子是一条语音："我今晚要到纽约。"
后面的事全由它处理：判断你在哪个城市，按你的偏好选航司、座位、舱位、餐食、信用卡，订机票，再订常住的酒店，排进日历，连去机场和回酒店的 Uber 都安排好。偏好记住之后，还会外推到其他预订。
餐厅预订他们在做更大的改动。现在是先到先得，不管你是过30岁生日还是随便吃顿饭。如果用户的 Agent 和餐厅的 Agent 能互相沟通，用户说明这是纪念日，餐厅声明优先接待整十岁生日或重要纪念日，匹配就会更准：用户更容易订到有意义的场合，餐厅也能留住自己想要的客人。
商业模式他讲得很直接：用户免费，商户为分发付费，类似 Apple Pay 或 Amex 的逻辑，在平台上统一收一个交易抽成。
他给了一组参照：
他还特别强调对齐问题：Instinct 不是任务执行器，而是遵循更高层目标的助手，目标是建立信任、让用户感觉安全、盯住可能被漏掉的事。他不想做靠广告影响用户消费决策的产品，那是他认为危险的现实。
他做过一个练习：把各行业的数字服务拆开，看收入中有多少来自用户在App里停留的注意力，有多少来自底层商品或服务本身。
给传统企业的建议是：不要一下子全开，用1%的用户做 A/B 测试，看体验是否更好、交易量是否上升，再放大。
他们的数据显示：
安全上拆成两部分：一是敏感数据的存储，属于做得足够用心就能解决的老问题；二是 Agent 带来的新风险。针对第二部分，他们做了：
他承认早期版本没有这些防护，出过问题。后来的做法是重建一套系统，不是修补漏洞。
这是他花40%时间焦虑的事。
用户每天涨10%，算力需求大约每周翻一倍。买2倍，一周就用完；买5倍，不到三周；买10倍，几周后又不够。而算力的交付周期是几个月，临时抢购要被加价3到4倍。即使增速降到每天5%到8%，三四个月后也是1亿用户的量级，该按多少用户买，没有标准答案。
另一方面，单用户成本被压得很低。他的说法是，在 A/B 测试、内部评估和互动数据上，表现与 Opus 5 这类前沿模型相当，成本却低得多。做法包括：
他预计算力需求会比现在预想的高出几个数量级，因为 Instinct 天然是主动的：它会在早上6点醒来检查一天的准备，判断此刻不该打扰就继续睡，下午4点发现有事再叫你。编程类产品的后台工作量比不上这种模式。
他也提到，有人给他发邮件说"我有个朋友有码，不知道我能不能排进他那五个人里"，也有人炫耀自己还剩三个。
邀请制不是故意搞稀缺，是为了让增长和算力对得上，避免一夜之间用户翻10倍、80%的人用不上。
他早期定下的原则：不追求能力展示，只追求用户的可理解性，也就是用户能不能预测它会做什么。
他对消息格式也很讲究：
被问到 Muse 时，他说那是个好产品，但思路不同：他们追求简单、易用、不用新应用。他很少花时间想竞品，理由是走进咖啡馆，真正按自己想象方式用 AI 的人几乎没有。
更远的变化是从"帮我做这件事"转向"未来三四个月帮我达成这个目标"。他已经看到有小型企业整个后台跑在 Instinct 上，设定"库存不要低于多少、不要高于多少"这类目标，让它自己去想办法完成。
名字的由来也值得一提：他不想起个人名，把它拟人化成可以随便使唤的小玩意。他也明确说，不会让它去发展与用户的"情感关系"，像电影《她》那样的路线不在计划内。
如果你在做产品，访谈里有三件事可以直接拿来对照：