字节前员工弃千万营收，带博士团队做“Agent闲鱼”

“个人Agent创业窗口期就到春节前。”放着千万年营收的业务不要，30多岁的北大硕士吴泽栋带着三名博士，切入最拥挤的个人Agent赛道。他曾在百度做产品，在TikTok负责美区与巴西增长。上一段AI心理创业产品Seein跑出近70万用户和千万级人民币年营收，去年底他把业务交给联创，重新打造Loopa。

国内超级App生态在前，吴泽栋绕开国内直接切入美国市场，让AI跨越各类App，替用户完成机酒预订、跨商户比价等非标服务的真实交易。据Loopa提供的数据，零投放情况下，前六周新用户7日留存49%，30日留存34%。

吴泽栋本科毕业后在百度干产品一年多，后转岗市场销售三年，随后跳到TikTok负责美区和巴西用户增长两年多，之后去北大读研找创业班底。2024年初团队下场做Seein，2025年4月上线至今积累近70万用户、超千万人民币年净营收。但他判断AI下一步是从生产力工具破圈服务日常生活，Seein原有形态满足不了，于是把Seein交给心理学背景的联创，带三个技术核心做Loopa。三位联创分别是清华人工智能博士、曾参与阶跃星辰基模核心工作；美国圣母大学计算机博士、DeepMind早期成员，做过单卡训练100B+模型工程实践；北大博士后，主攻图算法与模型推理架构。

团队调研发现，通用执行类产品大多只切“意图到结果”中间一小段，有的任务自动化但产出停留在数字世界，有的能交付真实结果但做完即弃无沉淀。大厂不愿涉足的琐碎非标服务领域，Agent反而有机会建立数据飞轮。主战场选海外，因国内微信、淘宝、美团把生活服务锁在超级App里，第三方Agent跨应用调用核心交易接口几乎没有活路；美国服务生态高度分散，房屋维修、电器报修、旅行规划等非标需求报价混乱、沟通成本极高，用户因太麻烦而放弃需求，且付费意愿更强。

吴泽栋把Loopa第一阶段定义为“海外版、由Agent驱动的闲鱼”。用户用自然语言说出意图，系统自动拆解任务、调用工具，甚至完成比价和支付。例如洛杉矶一位华人房产经纪将房源做成可分享的Mini-app，客户点开可自主查看并出价。目前使用场景集中在个人成长（如网球训练追踪）、家庭协调（如机酒行程安排）和兴趣社交匹配。高价值单次服务付费场景已同海外当地服务商建立联系，正在内测，即将上线。5月到7月测试期积累近两千种子用户，9月用户数超1万。

技术难点不在大模型多聪明，而在长程任务不崩溃。Loopa自建执行环境（Runtime），把规划拆成图，底层限制单步执行数量，失败可重试，并将每次任务轨迹（Trace）变成数据资产，任务完成后执行逻辑沉淀为Mini-app，可自用或分享。这套系统极吃算力，跨应用长程任务Token消耗是普通聊天的10到100倍。Loopa计划11月末开启收费，向专业用户和Mini-app创作者收订阅费，并在房屋维修、旅行规划等高价值场景抽交易佣金。以美国房屋维修为例，Loopa让Agent向不同服务商询价，将非标需求转化为标准化报价供用户对比，平台抽成。吴泽栋筛选高价值场景的标准是：能低成本获取流量，用户愿意为替代人工服务的环节买单。

投资人普遍会问“大厂做了怎么办”。吴泽栋观察国内大厂“不见兔子不撒鹰”，趋势不明朗前不动，一旦热起来能快速推出产品。他判断若通用Agent热度持续，阿里和腾讯最可能冲进来，因手握支付和庞大生态服务供给。创业公司能先捡大厂看不上的脏活累活，但窗口期不长。他给团队定下半年时间窗口：“从Manus发布算，长的话半年左右热度。到春节前，如果这个概念大家不怎么提了，或被证明走不通，窗口就关闭了。”接下来三到四个月，Loopa目标是把用户量推到50万到100万，旅行和补货两个高价值场景上线付费并跑出PMF，补充市场和增长人员。