“所有人都知道 AI 会带来生产力爆发。”CREAO AI 的CEO Kai (程凯)说。他在创办 CREAO AI 之前，花了十年时间为超过250家企业客户搭建生产级 AI 系统。“但整个行业卡在两个陷阱里——如果人还得一步一步操作 AI 工具，生产力就有天花板；如果人还是唯一造工具的角色，真正的 AI 革命根本没开始。”
CREAO AI 的解法是一个闭环系统：AI 既造工具，也跑工具。
CREAO 的起点是一段对话。用户向一个「超级智能体」描述任务，它不只是回答问题，而是直接执行——写代码、调 API、连接第三方服务，在沙箱环境里交付结果。
关键在下一步。跑通的任务会被保存为一个可复用的 （智能体应用）——拥有独立记忆、可以定时触发的持久化自动执行单元。你周二跑过的那条 SEO 流水线，周五它自己再跑一遍。不需要你在场。
产品架构分三层：
三层叠加，构成 CREAO 的 ——一个以智能体为中心、覆盖所有工作场景的操作系统入口。未来，无论是内容生产、客户运营、数据分析还是代码交付，都将从这里启动、在这里沉淀、由这里驱动。
“如果 AI 造了工具，但人每次还得点‘运行’，那我们就没赢。”程凯说。“核心是闭环：AI 造，AI 跑，人掌舵。”
这个方向不是团队从第一天就看到的。是试错试出来的。
CREAO AI 2025年9月上线时是一款 Vibe Coding 工具。到12月，整个产品推翻重来，围绕 Agent App 模型重建。但这次转型只是一连串转型中最近的一次。自2024年底组队以来，团队先后尝试过合成数据、工作流构建器、自然语言编程，直到「超级智能体」的思路终于跑通。
“我们一直以为问题出在某个具体的东西上——数据、工作流、代码——但每次都发现，真正的问题在更深一层：人和智能体到底怎么协作。”联合创始人 Clark Gao 说。他负责公司的 GTM（市场推广），此前在 LinkedIn 和腾讯搭建过数据团队。
让这段转型故事不寻常的，是团队的履历密度。CTO Peter Pang曾是 Meta Llama 3 团队的研究科学家——开源 AI 历史上最有影响力的项目之一——更早之前在 Apple 做多模态模型研究。他加入团队时带着一个判断，其他人当时觉得有些夸张：“这只是一场新进化的起点。速度会比任何人预期的都快。”
Peter 在 CREAO 内部建立了 的工程文化。他在近期一份内部备忘录中写道：“AI 不会降低工程师的价值，它改变的是价值所在的位置。工程师的价值不再用写了多少行代码来衡量，而是用思考的清晰度和决策的质量来衡量。”
程凯对战略有一个不寻常的看法：他认为眼下，战略没那么重要。
“AI 发展速度太惊人了。今天看起来有前景的方向，明天就可能被竞争对手识别并复制。”他说，“纯概念层面的产品方向已经不是可防守的优势。”
他用了一个制造业类比。“为什么竞争对手很难在硬件制造上超越中国？不是设计上的概念领先，是供应链上巨大的结构性效率优势。对 AI 创业公司来说，只有一个真正的战略优势——谁能率先采用 AI、把它内化、用它把自身效率放大100倍。”
CREAO 自己就是自己最重的用户。公司的 KOL 营销、SEO 流水线、内容生产，全部跑在 CREAO 平台上。不到20人的团队，输出了传统架构下数倍人手才能覆盖的工作量。
有一个 Agent 在一夜之间替代了三人 SEO 工作流——关键词研究、文案撰写、页面设计、部署，全链路自动化。另一个 Agent 跑了两天内容流水线，直到有人发现产出全是垃圾。两件事发生在同一周。团队自称是「未来工作方式的碰撞测试假人」。这话不完全是开玩笑。
“每一次内部失败都变成产品洞察。”程凯说。“每一个跑崩的工作流都变成功能需求。我们必须先在内部成为终极的 AI 驱动公司，才有资格把这件事卖给全世界。”
AI 智能体市场规模预计在2030年达到520亿美金，年复合增长率超过46%。大量资本正在涌入。
CREAO AI 身处同一波浪潮，但赌注从根本上不同。CREAO 跳过了构建界面——没有画布、没有拖拽、没有节点编辑器。你说话，智能体执行，结果直接变成基础设施。
“其他人都在构建更好的方式来指挥 AI。”程凯说。“我们构建的是让 AI 工作可以复利增长的那一层——每一次运行把记忆喂给下一次，跑成功的工作变成一个自行运行的应用。”
CREAO 的工作空间则为编排而设计——不是让人使用 AI 工具，而是让人管理替你使用工具的自主智能体。
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