Instinct创始人：个人Agent自研推理降本与代理商业模式

Instinct 成立约一年，估值一个月内从 25 亿涨到 100 亿美元，用户每天增长约 10%，年化 GMV 超 10 亿。创始人 Noah Shinn 谈为什么不做独立 App，而是给 Agent 配电话号码、邮箱和云端电脑，让它像真人助理一样把事办完。

2026 年 9 月 28 日，个人 Agent 公司 Instinct 宣布完成 10 亿美元 C 轮融资，估值达到 100 亿美元，投资方包括红杉资本、Benchmark 和 Coatue。而就在一个月前，公司刚以 25 亿美元估值完成上一轮融资。换句话说，Instinct 的估值在一个月内增长了三倍，而这家公司成立仅约一年，目前甚至仍需要邀请码才能使用。

比融资速度更夸张的是产品增长。用户规模近期以每天 10% 至 11% 的速度增长，增速超过 Claude Code、Codex 等此前增长最快的 AI 产品。平台年化 GMV 已经超过 10 亿美元，其中约一半来自旅行相关交易。按照这一增长速度，Instinct 已经不只是一款受到硅谷追捧的新产品，而是可能成为个人 Agent 赛道最早跑出交易规模的公司之一。

与此同时，个人 Agent 正迅速从产品设想变成一场巨头竞争。字节跳动、腾讯和 Manus 都已经推出相关产品。大家争夺的不再只是一个聊天入口，而是谁能成为用户在数字世界里的长期代理人：读取邮件和日历、调用银行卡、完成预订与购买，甚至代表用户与商家和其他 Agent 直接交涉。

Instinct 选择了一条更激进的路线。它没有独立 App，而是拥有自己的电话号码、邮箱和云端电脑。用户可以像联系真人助理一样给它发短信、打电话或转发邮件，让它预订机票酒店、取消订阅、协调会议、购买商品，甚至围绕一个持续数月的目标主动推进任务。它不只告诉用户应该怎么做，而是直接进入真实世界，把事情做完。

本期嘉宾是 Instinct 创始人兼 CEO Noah Shinn。这也是他第一次如此系统、深入地公开讨论这家公司。在 Noah 看来，个人 Agent 并不是又一类效率工具，而可能成为互联网新的入口。

这期对话中，Noah 主要谈到了：

1. 个人 Agent 的终点不是回答问题，而是代替用户行动。 Instinct 被设计成一位拥有电话、邮箱和电脑的私人助理。只要用户能在互联网上完成的事情，它原则上都可以接手，从提供建议进一步走向执行和交付。

2. 最好的Agent，应该尽可能没有界面。 Noah 认为，用户不应该为了使用 AI 再学习一套复杂软件。未来的 Agent 会融入短信、电话、邮箱、耳机和语音入口，只有在需要呈现复杂信息时，才临时生成网页或 Mini App。界面退居幕后，能力则无处不在。

3. 个人 Agent 要实现大规模普及，必须通过自研推理管线降低成本。Noah 认为，全天候运行的个人 Agent 如果完全依赖前沿模型 API，成本将难以支撑免费服务。Instinct 通过混合推理、模型分发和后台任务批处理，在接近顶尖模型执行表现的同时压低成本。在这条产品路线上，推理效率直接决定了个人 Agent 能否从少数人的付费助理，走向大众的日常服务。

4. Agent将从完成单次任务，转向追求长期目标。 用户未来下达的指令，不再只是“订一张机票”或“记录一次训练”，而可能是“在四个月内把全马成绩提高半小时”。Agent 会围绕这个目标，自主协调训练、饮食、睡眠、采购和专业服务。

5. Agent之间会形成一张带有权限边界的可信网络。 两个人的 Agent 可以直接协调日程，多个朋友的 Agent 可以共同规划周末活动。但这种协作并不意味着无限共享信息，而是根据夫妻、朋友、同事等不同关系，设置细粒度、可撤销的访问权限。

6. 个人Agent会重写互联网的流量分配方式。 当用户不再打开 OTA、外卖或电商 App，而是直接告诉 Agent 自己想要什么，传统平台的界面、推荐位和用户关系都可能失去价值。企业未来面对的，不只是争夺人的注意力，还要让自己的商品和服务更容易被 Agent 理解、比较与调用。

7. 依靠用户惰性赚钱的商业模式，会最先受到冲击。 传统软件只能提醒用户存在闲置订阅，Agent 却可以登录网站、读取验证码并直接完成退订。任何依靠复杂流程、信息不对称或取消障碍获得利润的公司，都可能面对一个始终代表消费者谈判的新对手。

8. 个人Agent的商业模式，必须和用户利益保持一致。 Noah 拒绝用广告和竞价推荐变现，因为一个比用户更聪明、同时又受广告主驱动的 Agent，可能成为极其危险的说服机器。Instinct 更希望像 Apple Pay 或美国运通一样，从真实交易网络中获得收入，而不是通过操纵用户注意力赚钱。

9. 信任不是品牌口号，而是一套独立于主模型的技术系统。 当 Agent 可以读取邮箱、调用银行卡并操作电脑，一次幻觉或 Prompt 注入都可能带来真实损失。因此，Instinct 为外部输入和执行动作分别设置独立的安全防火墙与守门系统，在指令触达真实世界之前进行审计、拦截或要求用户二次确认。

10. 个人Agent的护城河，不只是模型，而是用户逐步交出的信任。 Noah 表示，普通用户通常需要两到三周才会开放银行卡、邮箱或完整日历等核心权限；但一旦用户绑定至少一项敏感资产，并切实体验到 Agent 的价值，长期留存率可以达到约 80%。

11. 主动式Agent将制造远超聊天机器人的算力需求。 Chatbot 只在人类发送消息时运行，而个人 Agent 会全天候在后台检查邮件、日程、交易和潜在风险。Noah 判断，未来 90% 以上的 Token 消耗可能发生在用户看不见的后台，整体算力需求将比被动式 AI 高出两到三个数量级。

12. Instinct与Muse代表了两条不同的产品路线。 Muse 更像一个功能丰富的 AI 原生 App，Instinct 则试图让 App 本身消失。Noah 并不认为当下最重要的问题是竞争，因为真正持续使用前沿 AI 的大众仍然很少，个人 Agent 市场依旧处在非常早期的阶段。

这期对话讨论的表面上是一款个人助理产品，背后真正的问题却是：当 AI 开始替人行动、花钱和做决定，谁能成为用户在数字世界里的合法代理人？个人 Agent 的竞争，最终可能不是谁最像人，而是谁最值得被托付。

Patrick O’Shaughnessy：Noah，我知道这是你第一次如此系统、深入地公开谈论这家公司，我非常期待今天的对话。个人Agent现在的处境，很像一年前代码生成浪潮刚爆发的节点，而且它对真实世界的影响可能深远得多。能否先为我们勾勒一下蓝图：你认为Instinct这类Agent会如何改变世界？为什么你选择把全部精力投入这个方向？

Noah Shinn：我相信它将彻底重构人与技术的交互方式，最终触及全球绝大多数人的日常生活。

Instinct 是我大约一年前创立的，说白了，我们做的就是一个个人助理——我不想用花里胡哨的概念去包装它。它在早期之所以能引发广泛关注，原因很简单：它真正能用，而且正是大众一直在期待的那种能“代你行动、替你办事”的 AI。

这与以往颠覆性的消费级产品逻辑不同。过去往往是创始人先提出一种新愿景，然后告诉用户：“相信我，再过几年你们就会明白它的价值。”但今天完全变了。自从 2023 年人们第一次用上 ChatGPT 开始，大家心里就已经勾勒出理想 AI 的模样：它理应能替我们打理日常生活中的大小琐事，无论是需要创意的任务，还是原本要耗费数小时的繁琐流程。

Instinct 想做的，就是这种伴随式的“日常智能”。它既常伴左右，又能直接代你行动，最重要的是交互门槛几乎为零。我们甚至没有单独做 App，因为它不是又一个新工具，而是一种全新的生活体验。它拥有专属的电话号码和云端电脑，你可以随时给它发短信、打电话，遇到突发情况它也会主动致电给你。

比如有极其紧急的事项时，它会直接打电话来说：“抱歉打扰，但这份合同必须在下午三点前签署，现在只剩五分钟了。文件就在收件箱里，需要我帮你发一封催办邮件把它顶到最前面吗？”它也有专属邮箱，你可以像跟真人同事协作一样给它发信。

界面极其极简，并不意味着能力受限；恰恰相反，用户不应该为了使用 AI 又去专门学习一套复杂的软件。Instinct 应该像真人一样具备社会常识，明白什么时候该做什么事。正因为它拥有一台完整配置的电脑，原则上你在互联网上能独立完成的任何事，它都能代劳。

01 用户正在怎样使用 Instinct

Patrick O’Shaughnessy：给我们分享几个你印象最深的实际案例吧。Instinct并非针对某个单一任务定制，而是拥有完整的通信与计算能力，理论上无所不能。比如美网公开赛现场那个案例：一对情侣被抓拍到球场大屏幕上，急着找回视频留念，Instinct最终竟然真帮他们从海量素材中捞到了那段录像。除此之外，还有哪些超乎预期的惊艳用法？

Noah Shinn：最近非常风靡的一类用法是全流程时尚购物。许多用户会扫描自己衣橱里的全部单品——从上衣、裤子到袜子和鞋履，同时还会扫描自己的面容轮廓、身材骨架与身形比例。Instinct 并不只是给出一张干巴巴的“今日穿搭清单”，而是直接渲染出用户本人穿上整套衣服的真实试穿效果，并为他们规划整周的搭配。

这项能力顺理成章地延伸到了购买环节。Instinct 能自动横跨数十个电商平台，抓取成千上万套整体穿搭方案，并将用户本人“穿上”这些衣服的合身图渲染出来。用户只要看中了某套，说一句：“就这套，直接帮我下单寄到家”，它就会全自动完成结算。甚至有人每天让它定制三套新造型，轻点一下就一键配齐。

另一类核心场景是围绕长期目标的主动式协同推进。比如用户设定了“本月要多攒下多少钱”，Instinct 就会全程陪跑。用户可以授权它关联银行账户，由它来逐笔审查交易记录和连续扣费服务，并适时提醒：“这项服务你最近几个月完全没碰过，真的还要续费吗？”很多人往往到这时才恍然大悟，自己名下居然挂着这么多早已遗忘的自动扣费订阅。

Patrick O’Shaughnessy：而且它能直接进入用户的邮箱，把这些订阅干净利落地全部退掉，对吧？

Noah Shinn：没错，完全是端到端的闭环。传统的个人理财软件顶多给你列出订阅账单，提示“建议取消”；而 Instinct 会直接打开对应网站，自动登录账号。如果需要两步验证码，它会直接从邮箱中抓取并完成验证，彻底取消自动续费。最后它只会向你汇报最终结果：“已帮您全部退订，这个月共为您省下了 2000 美元。”

02 Agent 之间的可信网络

Patrick O’Shaughnessy：任何依赖用户惰性或惯性赚钱的产品，可能都要迎来末日了。这对消费者倒是好事。你能谈谈Instinct与Instinct之间的网络吗？也就是Agent互相沟通的未来。

Noah Shinn：一个极其高频且现实的场景就是协调会议日程。职场人士每天都要应对大量会面，但约时间的摩擦成本极高：抛出一个时间段，对方说冲突；再给几个备选，你刚好又在出差，还得换算两地时差，往往要来回拉扯好几轮邮件。

如果双方都拥有 Instinct，两个 Agent 之间就能直接拉通对齐。核心目标无非是找出一个对双方都友好的空档，因此用户只需随口吩咐一句：“这周内帮我和某某约个会”，剩下的所有日程拉扯全部交给各自的 Agent 在后台完成，最后把最终日程稳妥地敲定在日历上。

这背后的底层基石就是我们所谓的“可信网络（Trust Network）”：你只与自己充分信任的人建立链接，并针对不同维度的社交关系赋予差异化权限。夫妻或伴侣之间可能愿意共享绝大部分隐私信息；普通同事或许只能查看你的空闲时段，以及收件箱中与该项目相关的一小部分往来邮件；其余私人数据依然保持绝对隔离。它绝不是一张廉价的“好友关系图谱”，而是一套带着信任权重与细粒度访问边界的安全网络。

这自然也会催生全新的社交准则与边界意识。假如我开放了日历权限给你，而你的 Agent 试图通过这条通路窥探我的其他非公开信息，我的 Instinct 会立刻报警拦截。那不仅构成技术层面的越权违规，更会直接透支人与人之间的现实信任。我们的底层设计哲学，就是在让跨人协同、共同筹划变得毫无阻力的同时，借助技术防火墙与社会契约，严密保护每个人的隐私。

Patrick O’Shaughnessy：我们真的将会看到一种完全不同的新秩序，不是吗？这太诱人了。我脑海里瞬间浮现出无数场景——比如我和我妻子之间，生活琐事的协作阻力会瞬间归零；甚至像找房这种小事，如果我知道你在看某个街区的房子，我让自己的Instinct问你的Instinct：“他常去的那家附近有什么好推荐？”你临时给我开放一天的相关权限……想象空间极其广阔。

Noah Shinn：在可信网络里，我们观察到了很多极具创意的自发协作用法。比如朋友聚会或情侣周末出游，过去总需要有人先提议，再在群聊里七嘴八舌地对齐时间和爱好，常常讨论到最后不了了之。现在，有一群大约六个人的好友小圈子，让各自的 Instinct 每周自动协同策划一次周末聚会：系统会综合六个人的空闲时间、共同兴趣，甚至打通 Spotify 的近期收听偏好，挑选出一场所有人都可能感兴趣的小众演出或活动。

它甚至顺手把交通问题也全包了。有一次，他们让 Instinct 直接呼叫了一辆大号 Uber，算法自动规划出最优接送路径，依次接上这六个人，并在车快到时分别提醒每个人几分钟后下楼。大家一路拼车直达现场，既省心，人均成本又极低。类似的例子数不胜数：一旦抹平了日常生活里最耗神费力的组织与后勤内耗，用户自然会涌现出意想不到的创造力。

03 Agent 将如何重塑互联网与商业

Patrick O’Shaughnessy：这个产品听起来不可思议，但理解它最简明的方法，就是把它看作一位无所不能的私人幕僚：拥有专属电话、电脑和邮箱，能像真人一样心领神会地与你沟通。这让我想到：如果未来每个人身边都常驻着一个这样的Agent，现实世界与数字世界将被如何重组？代码生成确实令人兴奋，许多人也见证过它创造奇迹的时刻，但真正写代码的人口毕竟只占很小一部分。个人Agent面向的却是一个规模庞大得多、普罗大众皆可用的通用市场。你认为它将如何重塑世界、互联网与商业？未来的软件交互界面又会是什么样？

Noah Shinn：我想把这个问题拆解为两个层面来看，免得我们听起来像是一群不切实际、夸夸其谈空想“重塑互联网”的狂热分子。但即便如此我也想明确表态：在未来的几年内，互联网生态确实将被彻底重写，全球绝大多数人使用软件的方式将发生根本性剧变。

从中短期来看，最经典的切入点莫过于预订类场景（Reservations & Bookings）。过去预订热门餐厅是什么流程？大家必须自己守着网站，在固定时段疯狂刷新页面，反复填写就餐人数并拼手速抢位；一旦手慢没抢到，瞬间就被别人占了先机。

但有了个人 Agent 后，理论上你可以让它每隔 5 秒就在后台自动扫描刷新。不仅是针对你个人常去的那一家，而是全球范围内、任意城市的任意餐厅皆可如此运作。你立刻能体会到，哪怕在餐厅订座这样一件微小的事情上，Agent 带来的杠杆有多大。

如果再往深处看一步：我们未来会公布一些激动人心的重量级合作。我们正在重塑这一领域的预订生态。因为站在用户视角，大家之所以费尽心思去订一家高档餐厅，通常是为了承载生命中的重要时刻——可能是 30 岁整寿、结婚纪念日，或是远方挚友来访。人们渴望在特定时刻与珍视的人共度难忘体验。但在过去的互联网先到先得机制下，这些诉求全被抹平了，系统无法区分哪个座位对谁而言更具情感价值，哪怕只是常客临时占座，也和别人的十年纪念日平起平坐。

但如果 Agent 之间能够实现双向沟通与价值撮合呢？Instinct 可以主动告知餐厅的系统：“这并非一次普通就餐，而是这位顾客配偶的 30 岁生日，对他们而言意义非凡。”餐厅同样可以在策略上倾斜，优先接纳那些带有重要纪念意义的预订。过去由于双方沟通的后勤成本过高，这种精细化匹配根本无法实现；而现在，Agent 能够在抹平沟通摩擦的同时，精准撮合供给端与需求端，让用户获得更难忘的体验，让商家承接到最精准的高净值场景。

餐厅预订只是传统商业模式裂变的一个缩影，在线旅游行业（OTA）同样如此。坦白说，目前通过 Instinct 平台流转的交易额中，有整整 50% 都来自旅游出行。 尽管我们目前仍处于小规模邀请制阶段，但平台按年化口径跑出来的交易总额（GMV）已经逼近 10 亿美元。在如此精简的初期用户盘子里，能跑出这样的体量，而且半数集中在差旅出行上，很能说明问题。

大家今天订酒店、买机票，大多还在用传统的 OTA 聚合平台。这些平台固然有价值，它们整合了零散的航司和连锁酒店，提供了清晰的对比界面和快速结账体验。但 Instinct 带来的则是降维式的体验跃迁：你甚至不需要面对任何界面，只需发一条语音——“帮我安排一下，我今晚需要赶到纽约。”

接下来发生的事情完全是静默自适应的：Instinct 知道你当前的地理位置；调取你常坐的航空公司偏好、中意的舱位等级、过道还是靠窗的座位习惯；匹配你的饮食偏好和支付卡种。搞定机票后，它顺次预订常住的酒店，甚至把去机场的接送车、落地后的 Uber 以及与日历日程无缝对齐的行程表全量打通。对用户而言，全部的心智负担仅仅是讲出了那句自然语言指令，剩下繁琐的后勤交付全部在暗中平稳落地。

Patrick O’Shaughnessy：而且它会不断深度了解你，所以你的各种偏好都会被沉淀保存下来。

Noah Shinn：只要你告诉过它一次“我更喜欢这个，这是我的风格”，它以后就能永久复用这段记忆。不仅如此，它还会从你的总体品味中推理出其他维度的偏好。你交付的信息越多，后续体验就越省心。

接着刚才的差旅例子：它会找到最契合你的酒店；如果你已经在某家酒店住过七次，决策就更轻量。它会把航班、酒店、往返机场的接送车以及你要参加的活动全量对齐日历。对用户而言，整个过程仅仅需要讲出一句话：“我今晚要去纽约”，其余一切繁杂琐事全被妥善打理完毕。

这就是我所说的“在当下精准满足用户的即时意图”。这种体验甚至可能重构传统 OTA 的生存土壤。不过我并非说我们要消灭这些平台，它们积累数十年的数据与供应链具备深厚价值。未来更可能的是走向合作：共同重新定义这个行业的运行逻辑。

这里面存在一个非常经典的“数据网络飞轮”：你交予它的真实数据越多，它对你的处境和偏好越心领神会，就越能精准主动地代你决策，产品的实用价值就会呈几何级数攀升。

我们的内部留存数据显示，普通用户通常需要两到三周的时间来建立这种深层信任。这完全符合人性，我们从不催促用户，因为 Instinct 最核心的底线就是：数据的主权永远属于用户自己。用户可以按照自己的舒适节奏逐步开放权限，也可以随时一键收回。但在使用约三周后，大约有 40% 的用户会毫不犹豫地把个人主信用卡绑定给 Instinct，授权它代为支付。第一张卡、第一次授权核心密码、第一次同步敏感日程，就是信任建立的里程碑。