前 Google CEO：Agent 時代賺錢最簡單的方法是建立一個智能體AI公司
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建立智能體AI公司係 Agent 時代最簡單嘅賺錢方法
呢篇文章源自前 Google CEO Eric Schmidt 喺社交媒體上嘅兩句說話：佢認為如果真係想賺錢，建立一個智能體（Agent）AI 公司就係最簡單嘅方法，而 Agent 時代會獎勵實際交付到嘢嘅建設者，唔係睇資歷。呢個觀點引發咗大量關注，本文進一步整理咗背後嘅原因同可行方向。
Eric Schmidt 指出而家係最佳時機，因為基礎設施已經成熟——模型能力爆發（Claude Opus 4.7、GPT-5.5），開發工具完善（Copilot、Claude Code、Cursor），開源框架（LangGraph、PydentalAI、CrewAI）成熟，而且企業需求正在釋放（M365 Copilot 超過 2000 萬個席位、Security Copilot 客戶翻倍）。文章列出多個值得進入嘅領域，包括金融交易 Agent、代碼審查 Agent 等，並引用咗一個對沖基金自學交易 Agent 嘅技術棧案例，顯示每年可以替代超過 20 萬美金嘅成本。整體結論係：Agent 時代嘅創業窗口已經打開，關鍵係要立即行動、選擇垂直領域、建立數據飛輪，同埋掌握驗證技能。
- 結論：Agent 時代賺錢最簡單嘅方法係建立智能體 AI 公司，因為基礎設施成熟、需求爆發。
- 方法：從一個具體任務開始構建最小可行 Agent，喺垂直領域累積專業知識同數據飛輪。
- 差異：傳統 SaaS 賣功能，人類執行；Agent 公司賣能力，自動執行，收入模式由訂閲變成價值共享。
- 啟發：Agent 時代獎勵建設者，唔係資歷，要快速建造、驗證同迭代。
- 可行動點：立即選擇一個有深度專業知識嘅垂直領域，學習 Agent 開發框架同驗證技能。
背景：Eric Schmidt 嘅賺錢秘訣
前 Google CEO Eric Schmidt 日前喺社交媒體上發表咗兩句引起熱議嘅說話：『如果你真係想賺錢，其實好容易：
建立一個智能體AI公司
。』同埋『
Agent 時代獎勵建設者
，你嘅資歷就係你本週交付咗啲乜。』呢兩句說話點出咗而家
AI 創業嘅核心邏輯
。
最佳時機：基礎設施同需求同步爆發
Eric Schmidt 認為而家係
最佳時機
，原因有三方面：
基礎設施成熟
開發工具完善
市場需求釋放
- 基礎設施成熟：Claude Opus 4.7、GPT-5.5 等模型能力爆發，多模型協作已成現實。
- 開發工具完善：GitHub Copilot 已經有 14 萬家機構用戶，Claude Code、Cursor 都好順手，開源 Agent 框架（LangGraph、PydentalAI、CrewAI）亦都成熟。
- 市場需求釋放：企業採用加速，M365 Copilot 超過 2000 萬個席位，GitHub Copilot CLI 月增長近翻倍，Security Copilot 客戶同比增長 100%。
呢啲因素疊加，令到 Agent 開發同諮詢服務需求爆發，
行業垂直 Agent 存在大量空白
。
值得進入嘅領域同案例
文章列出咗幾個
值得進入嘅領域
：
- 金融交易 Agent：量化基金開出 40 萬+ 美金年薪。
- 代碼審查 Agent：Devin 嘅多 Agent 模式已經驗證咗可行性。
- 安全 Agent：Security Copilot 需求翻倍。
- 企業知識管理 Agent：Agent 365 GA 發佈。
另外，用戶 @ArchiveExplorer 分享咗一個對沖基金嘅
自學交易 Agent 案例
，技術棧包括市場情報、工作流自動化、向量數據庫、多 Agent 編排同 MLOps，總計每年
替代成本超過 20 萬美金
。
市場情報：替代 3 萬美金/年訂閲服務（105 stars 開源方案）
工作流自動化：替代 2.5 萬美金/年諮詢服務（173 stars 開源框架）
向量數據庫+日誌：替代 4 萬美金/年 SaaS 服務（354 stars，零依賴）
多 Agent 編排：替代 4 萬美金/年平台服務（109 stars）
MLOps+微調：替代 6.5 萬美金/年諮詢服務（106 stars）
總計替代成本：20萬+ 美金/年從 SaaS 到 Agent：範式轉移
文章對比咗傳統 SaaS 同智能體 AI 公司嘅分別，指出呢係一個
範式轉移
：
- 傳統 SaaS 賣軟件功能，人類執行；Agent 公司賣 Agent 能力，自動執行。
- 傳統 SaaS 靠訂閲收入；Agent 公司可以採用價值共享收入模式。
- 傳統 SaaS 關注客戶成功指標；Agent 公司關注 Agent 成功指標。
- 傳統 SaaS 需要員工擴張；Agent 公司靠 Agent 擴張。
價值共享收入
同
Agent 擴張
係核心差異。
風險、建議同技能升級
雖然機會大，但都有
技術風險
同
市場風險
：
- 技術風險：AI 仍然有幻覺問題，Claude 數據庫刪除事件顯示 9 秒就可以刪庫，需要可靠安全機制。
- 市場風險：Microsoft、OpenAI 等大廠正在搶佔市場，需要找到垂直領域嘅差異化，避免正面競爭。
Eric Schmidt 嘅戰略建議係
立即行動
：選擇一個
垂直領域
、構建最小可行 Agent、建立
數據飛輪
。技能升級方面，要學習 Agent 開發、理解領域知識（「理解成為稀缺資源」），同埋掌握
驗證技能
。
如果你都想探索 Agent 公司創業，可以加入 MixLab 無界社區，一齊將「Agent 時代獎勵建設者」呢個判斷跑通。
前 Google CEO Eric Schmidt 前幾日喺社交平台出咗個 post，引來好多人關注。
核心得兩句：
"如果你真係想賺錢，其實好容易：開一間智能體 AI 公司就得。"
"Agent 時代獎勵建設者，你嘅資歷就係你今個禮拜交咗啲乜嘢出嚟。"
credentials 即係你用嚟證明自己嘅嘢，喺 Agent 時代，就係你實際上交咗啲乜出嚟。
點解而家係最好時機
基建夠曬成熟
模型能力大爆發。Claude Opus 4.7、GPT-5.5 都出咗，多模型協作已經變得好普遍。
開發工具好成熟。GitHub Copilot 有 14 萬間機構用戶用緊，Claude Code、Cursor 都好順手，開源 Agent 框架（LangGraph、PydentalAI、CrewAI）亦好成熟。
市場需求釋放
企業採用加速：
M365 Copilot 超過 2000 萬個席位
GitHub Copilot CLI 每個月增長差唔多一倍
Security Copilot 客戶同比增長 100%
行業垂直 Agent 仲有好多空白位。
Agent 開發同諮詢服務需求爆曬棚。
Agentic AI 公司嘅機會窗口
值得入行嘅領域
| 金融交易 Agent | |
| 代碼審查 Agent | |
| 安全 Agent | |
| 企業知識管理 |
自學交易 Agent 案例
用戶 @ArchiveExplorer 分享咗對沖基金嘅自學交易 Agent 案例。技術棧：
市場情報（取代 3萬 美金/年訂閲服務）：105 stars 開源方案
工作流自動化（取代 2.5萬 美金/年諮詢服務）：173 stars 開源框架
向量數據庫加日誌（取代 4萬 美金/年 SaaS 服務）：354 stars，零依賴
多 Agent 編排（取代 4萬 美金/年平台服務）：109 stars
MLOps 加微調（取代 6.5萬 美金/年諮詢服務）：106 stars
總共取代成本：20萬+ 美金/年。價值創造空間好大。
由「整產品」變到「整 Agent」
核心變化：
快啲整：Agent 令開發速度快 10 倍
快啲驗證：Agent 可以 24/7 咁行同測試
快啲迭代：根據實際運行數據快速改進
風險同挑戰
技術風險
AI 仍然有可能出現「幻覺」（一本正經咁亂咁講嘢）
Claude 數據庫刪除事件顯示咗危險性9秒刪庫
需要可靠嘅安全機制
市場風險
大廠競爭：Microsoft、OpenAI 等正喺度搶佔市場 CTO 們搞咩？
需要揾到垂直領域嘅差異化
避免同巨頭正面交鋒
戰略建議
即刻行動
揀一個垂直領域：唔好試圖整通用 Agent，揀你有深度專業知識嘅領域
整個最小可行 Agent：由一個具體任務開始，確保 Agent 可以可靠咁完成任務，得到客戶反饋之後再迭代
建立數據飛輪：等 Agent 運行產生數據，用數據改進 Agent，積累領域特定嘅知識
技能升級
Eric Schmidt 話「Agent 時代獎勵建設者」，即係：
學 Agent 開發：Claude Code、Skill、多 Agent 編排
理解領域知識：Eric 話「理解變成稀缺資源」，領域專業知識係差異化嘅關鍵
掌握驗證技能：點樣驗證 Agent 輸出，點樣建立質量保證機制，點樣監控系統行為
社羣入口
如果你都喺度探索 Agent 公司創業，歡迎加入 MixLab 無界社區。我哋係最先接觸到未來嗰一小撮人，一齊將「Agent 時代獎勵建設者」呢個判斷實現出嚟。
參考
[1] @rohit4verse Twitter — Eric Schmidt "found an agentic AI company"
[2] Reddit r/GenAI4all — "Ex-Google CEO Eric Schmidt says, 'If you really want to make money, start an agentic AI company.'"
[3] @ArchiveExplorer Twitter — 對沖基金 $400K 自學交易 Agent 案例
前 Google CEO Eric Schmidt 前幾天發了條社交媒體，引發了大量關注。
核心兩句話：
"如果你真的想賺錢，其實很容易：建立一個智能體AI公司。"
"Agent 時代獎勵建設者，你的資歷（credentials）就是你本週交付了什麼。"
credentials 指的是你拿出來證明自己的東西，Agent 時代，就是你實際交付了什麼。
為什麼現在是最佳時機
基礎設施成熟
模型能力爆發。Claude Opus 4.7、GPT-5.5 都來了，多模型協作已成現實。
開發工具成熟。GitHub Copilot 14 萬家機構用戶在用，Claude Code、Cursor 都很順手，開源 Agent 框架（LangGraph、PydentalAI、CrewAI）成熟。
市場需求釋放
企業採用加速：
M365 Copilot 超過 2000 萬個席位
GitHub Copilot CLI 月增長近翻倍
Security Copilot 客戶同比增長 100%
行業垂直 Agent 存在空白。
Agent 開發和諮詢服務需求爆發。
Agentic AI 公司的機會窗口
值得進入的領域
| 金融交易 Agent | |
| 代碼審查 Agent | |
| 安全 Agent | |
| 企業知識管理 |
自學交易 Agent 案例
用戶 @ArchiveExplorer 分享了對沖基金的自學交易 Agent 案例。技術棧：
市場情報（替代 3萬 美金/年訂閲服務）：105 stars 開源方案
工作流自動化（替代 2.5萬 美金/年諮詢服務）：173 stars 開源框架
向量數據庫+日誌（替代 4萬 美金/年 SaaS 服務）：354 stars，零依賴
多 Agent 編排（替代 4萬 美金/年平台服務）：109 stars
MLOps+微調（替代 6.5萬 美金/年諮詢服務）：106 stars
總計替代成本：20萬+ 美金/年。價值創造空間巨大。
從"構建產品"到"構建 Agent"
核心變化：
快速建造：Agent 讓開發速度提升 10 倍
快速驗證：Agent 可以 24/7 運行和測試
快速迭代：基於實際運行數據的快速改進
風險與挑戰
技術風險
AI 仍然可能出現"幻覺"（一本正經地胡說八道）
Claude 數據庫刪除事件顯示危險性9秒刪庫
需要可靠的安全機制
市場風險
大廠競爭：Microsoft、OpenAI 等正在搶佔市場 CTO們怎麼了？
需要找到垂直領域的差異化
避免與巨頭正面競爭
戰略建議
立即行動
選擇一個垂直領域：不要試圖做通用 Agent，選擇你有深度專業知識的領域
構建最小可行 Agent：從一個具體任務開始，確保 Agent 能可靠完成任務，獲得客戶反饋後迭代
建立數據飛輪：讓 Agent 運行產生數據，用數據改進 Agent，積累領域特定的知識
技能升級
Eric Schmidt 說"Agent 時代獎勵建設者"，意味着：
學習 Agent 開發：Claude Code、Skill、多 Agent 編排
理解領域知識：Eric 說"理解成為稀缺資源"，領域專業知識是差異化的關鍵
掌握驗證技能：如何驗證 Agent 輸出，如何建立質量保證機制，如何監控系統行為
社羣入口
如果你也在探索 Agent 公司創業，歡迎加入 MixLab 無界社區。我們是最先觸達未來的那一小部份人，一起把"Agent 時代獎勵建設者"這個判斷跑通。
參考
[1] @rohit4verse Twitter — Eric Schmidt "found an agentic AI company"
[2] Reddit r/GenAI4all — "Ex-Google CEO Eric Schmidt says, 'If you really want to make money, start an agentic AI company.'"
[3] @ArchiveExplorer Twitter — 對沖基金 $400K 自學交易 Agent 案例