Instinct刚说不做广告，马上开始替用户「选店选货」
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Instinct和Muse想到一块：Agent免费，靠交易抽成
动察 Beating AI 快讯，个人 AI Agent Instinct 创始人 Noah Shinn 在首次公开长访谈中讲了公司准备怎么赚钱。 Shinn 希望 Instinct 最终能长期免费，不向用户收订阅费。Agent 替用户订酒店、购物等完成交易后，Instinct 再向拿到订单的商家收一小笔佣金。不过这目前还只是他的目标，Instinct 暂时没有承诺永久免费。 Shinn 也明确不想做广告。个人 Agent 会越来越了解用户，也会越来越擅长影响用户的决定。如果平台靠广告挣钱，Agent 就可能开始劝用户买原本没打算买的东西。他更希望 Instinct 只从用户本来就要完成的交易里挣钱。 具体抽多少还没定。Shinn 拿 Shopify、Amazon 和 Apple 的平台抽成做参照。Instinct 目前约一半交易额来自旅行，一些精品酒店愿意为它带来的订单支付最高超过 30% 的佣金，但 Instinct 不一定会收这么高。 巧的是，扎克伯格此前给 Muse 设想的也是这套模式：大多数用户免费使用，Agent 帮用户完成交易后，再向获得生意的商家收费。
Instinct日增10%的代价：算力需求每周翻倍，创始人40%时间都在算怎么买
动察 Beating AI 快讯，个人 AI Agent Instinct 创始人 Noah Shinn 称，公司最近几周用户量每天增长约 10% 到 11%，对应的算力需求已经接近每周翻倍。他现在大约 40% 的时间，都在考虑应该提前买多少算力。 难点是算力不能跟用户增长同步现买。Shinn 算了一笔账：如果只买现在 2 倍的算力，一周左右就会用完；买 5 倍，不到 3 周也会吃满；直接买 10 倍，又相当于提前押上一大笔成本。很多资源还需要提前几个月预订，临时补算力的价格可能贵 3 到 4 倍。 即使 Instinct 的日增长率从 10% 降到 5% 至 8%，Shinn 估算，连续增长 3 到 4 个月后，也可能需要按 1 亿用户的规模准备算力。问题在于，这恰好也是新增算力上线需要等待的时间。买少了撑不住增长，买多了，一旦增长放缓，成本也会被放大。 Shinn 认为，这比普通消费互联网产品扩容更难。Instagram、Facebook 用户翻倍，主要是处理更多请求；个人 Agent 每多一个用户，还会持续消耗大量模型推理。他称 Instinct 当前面对的扩容速度，甚至比 Claude Code、Codex 此前遇到的类似问题更快。
个人Agent也有实战榜了：Muse暂列第一，领先Instinct和Grok Bot
动察 Beating AI 快讯，独立评测项目 Assistant Benchmark 开始用真实任务横评个人 AI 助手。它直接让 Agent 订酒店、选餐厅、买东西、回邮件、连接第三方服务，再按实际完成情况打分。每个评分维度都有一个公开的固定任务，并要求有真实运行记录才给分。 目前 Muse 在已经完成的 7 个评分维度中平均 9.1 分，暂列第一；Instinct 测完 11 个维度，平均 8.4 分；Grok Bot 测完 7 个维度，平均 7.3 分。Muse 在购物、邮件和第三方应用连接上都拿到 10 分。 不过这更适合看成一份持续更新的真实体验榜。Muse 的 9.1 目前只是已测 7 个维度的平均分，并不是完整成绩。每个维度目前也只用一个固定任务测试，后续补测后分数和排名都可能变化。
Instinct火到算力告急，刚融2.5亿又要融10亿
动察 Beating AI 快讯，个人 AI 助理 Instinct 正考虑再融资 10 亿美元。它刚完成 2.5 亿美元融资，累计融资已经达到 3.5 亿美元。过去几周，Instinct 多次提示用户服务已满负荷，回复可能变慢。新一轮融资仍处于早期，也可能最终不做。 如果 10 亿美元全部融到，现有投资人预计估值至少要到约 100 亿美元，才能把老股东的稀释控制在 10% 以内。Instinct 目前主要靠租服务器，并大量使用开源模型。创始人 Noah Shinn 还向潜在投资人提过，未来希望自己买芯片，甚至运营数据中心，长期降低算力成本。 竞争也突然变激烈。Meta 刚推出免费的个人 Agent Muse，同样可以替用户购物、订机票和处理日常任务。社区早期对比中，多名测试者都提到 Muse 的速度明显快于 Instinct。
Instinct凭什么比OpenClaw好用？Reflexion作者：秘密可能在「长期状态」
动察 Beating AI 快讯，前 MIT 教授、Reflexion 共同作者 Ashwin Gopinath 提出一个猜测：最近在硅谷爆红的 个人 Agent 助手 Instinct 真正和别家 Agent 拉开差距的，可能不是执行能力，也不是普通的长期记忆，而是对用户「长期状态」的持续维护。 Gopinath 曾是创始人 Noah Shinn 的老师，两人 2023 年共同参与 Reflexion 研究。他没有 Instinct 的内部信息，以下判断来自实际使用体验： 单看任务执行，Instinct 并没有比 Hermes、OpenClaw 等 Agent 多出什么惊人的能力。现在很多 Agent 也已经会复盘、保存记忆甚至自动生成 Skill。Instinct 更特别的地方，是使用时间越长，似乎反而越了解用户，没有明显被越来越多的历史信息拖累。 关键可能在于，它没有简单保存全部聊天和操作记录，再靠向量搜索或知识图谱找回来，而是在持续维护一份「当前状态」：哪些用户偏好仍然有效，哪些事实已经变化，哪些任务还没完成，下一步应该等、继续跟进，还是直接行动。 这对长期 Agent 很重要。一个持续几天甚至几周的任务，中间可能经历邮件回复、等待、条件变化和多次跟进。Agent 不只要记住过去发生过什么，还要知道哪些信息已经过时，现在真正重要的是什么，以及什么时候根本不需要打扰用户。 Gopinath 把这种过程称为「记忆编译」：不断从杂乱的生活记录里筛出有用信息，压缩成一份持续更新的状态。重点不是「记得更多」，而是知道什么值得留下、什么应该失效，以及什么变化值得触发行动。 这和三年前的 Reflexion 有一条明显的延续线。Reflexion 让 Agent 把失败总结成文字记忆，用于下一次尝试；到了长期个人 Agent，问题进一步变成了如何持续理解一个不断变化的人和现实世界。 大模型能力越来越接近，工具调用和执行框架也在快速普及，真正难复制的部分，反而可能是谁能长期记住正确的事情，并在正确的时候采取行动。
Instinct 创始人什么来头？23 岁，Reflexion 一作、Sierra 早期员工
动察 Beating AI 快讯，估值 25 亿美元的个人 AI 助手 Instinct，背后的创始人 Noah Shinn 今年只有 23 岁。 《华尔街日报》称，他 2023 年从 Northeastern University 退学，此前曾在 Northeastern 和 MIT 从事机器学习、编程语言研究。 Shinn 最知名的研究是 Reflexion。他是这篇 NeurIPS 2023 论文的第一作者，提出让 Agent 在失败后总结错误、形成记忆，再用于下一轮任务。论文当时在 HumanEval 上做到 91% pass@1，高于论文报告中的 GPT-4 结果 80%。 他后来又参与开发 Agent 评测 τ-bench，测试模型能否同时和用户交流、调用工具、遵守业务规则，并在多次运行中保持稳定。之后 Shinn 加入企业 AI Agent 公司 Sierra，成为最早一批员工之一，并担任 Research Scientist。 这条经历几乎一路指向今天的 Instinct：Agent 反思、工具调用、真实任务评测、企业 Agent，最后自己做个人 Agent。 Instinct 官宣后，Conviction 创始人 Sarah Guo、Altimeter 创始人 Brad Gerstner，以及前 Yandex 搜索、AI 和云业务负责人 Andrey Styskin 等人也在评论区祝贺。