如果把当MuleRun[开始]放手 {一次}有关AIN放到更完整的背景里看，很多细节之间其实是相互关联的。

2026 年 5 月，杭州阿里云峰会，自进化 Agent 交易平台 MuleRun 负责人陈宇森站上讲台，说了一段让台下不少企业管理者有些坐不住的话。

进一步说，正如陈宇森所说的，如果你不能变成一个 AI Native 的高效率组织，" 你的同行会领先到你看不到他的汽车尾灯"。

换个角度看，"AI Native 不是发生在会议室里或 PPT 上的概念，它已经真实发生在当下不管是大型组织还是小团队，跑起来的和没跑起来的，效率差距已经非常大了" 陈宇森直言道。

需要注意的是，这意味着市场广阔到几乎见不到真正的竞争。

需要注意的是，这些场景，就是富矿。

进一步说，一家墨西哥连锁餐饮商户用 MuleRun 一站完成了建站、接入支付、数据库管理、数据分析客户进店扫码点餐，新菜更新不用换纸质菜单在开始备菜之前，Agent 会主动推送今晚的预订信息，提醒你需要提前准备什么食材。

从细节来看，陈宇森强调，" 大家过去常说一句话就能解决任务，但要让 AI 把活干好，你需要给它足够的信息，这才是让 AI Agent 帮你做好工作的核心要点" 最终，这个单枪匹马的巴西人完成了一个过去需要整个广告公司团队才能交付的项目。

从细节来看，陈宇森分享了几个来自不同国家的真实案例来印证这一点。

换个角度看，他从这些数据中提炼出了一个 Agent 产品最关键的特质：深度使用。

需要注意的是，而这一切，发生在团队几乎没有做任何大规模市场投放的情况下。

需要注意的是，" 放手 " 的想象力。

需要注意的是，因为当 AI 开始从 " 辅助工具 " 变成 " 持续执行者 "，组织的运行方式也会随之变化过去 Copilot 模式下，AI 只是帮助人提高效率而在 AI Native 组织里，人开始退出具体执行环节，转而负责目标制定、流程监督和结果校验。

进一步说，用户不需要自己搭 Agent，也不需要维护复杂工作流他更像是在调用一支长期在线的 AI 执行团队：下达目标，等待结果交付。

换个角度看，Dify 和 Coze 更像 Agent 的搭建平台，主要服务开发者，你需要自己设计工作流、配置工具链百炼更接近模型调用和 PaaS 层传统 RPA 走的是 " 录制 - 回放 " 的自动化路线，处理的是规则固定的结构化流程。

需要注意的是，他强调，" 我们希望让更广大的用户在不改变他的使用习惯和他熟悉的软件的情况下，就能把 Agent 的能力给用起来我们甚至不让他租虚拟机或买新的电脑，他就能用上 Agent使用的方式就像原来的 chatbot 一样，通过自然语言的指令去使用"。

需要注意的是，换句话说，过去的 Agent 产品更像 "AI 工具箱 "，而 MuleRun 开始试图把 Agent 变成 "AI 工作系统 "。

从细节来看，相比让用户自己寻找 Agent、配置工作流，MuleRun 现在更强调一种 " 通用型 AI 执行平台 " 的能力：用户只需要提出目标，Agent 会长期在线、自主执行，并最终交付结果。

换个角度看，陈宇森在采访中坦言，他们早期的产品虽然获得了大量关注和用户注册，但 " 它就是一个货架式 Agent 市场 "，用户很难长期停留很多需求并不能被固定 Agent 覆盖，一旦找不到对应 Agent，用户就会流失。

进一步说，特殊之处在于，它曾经也尝试过 " 货架式 Agent Marketplace" 的路径——开发者发布 Agent，用户像逛应用商店一样挑选、调用 Agent但团队后来发现，这种模式很难形成长期稳定的产品需求。

从细节来看，此后，从 NanoOperator 到各种 "Claw" 的衍生品，再到 Hermes Agent，整个赛道沿着同一个方向在快速进化——把全能型、24 小时在线的工作助理装进更多人的电脑和云端。

从细节来看，OpenClaw 让更多人知道了 Agent 可以干什么，但它一个关键问始终没有解决——进入门槛太高了你需要租一台虚拟机，装一堆开源工具，把工作流程写成配置文件，才能让它真正跑起来。

进一步说，AI Native 卖铲人。

从细节来看，" 两三天能完成的任务，在去年要花一两个礼拜这是大几倍的效率差如果你去年不用 AI，跟现在纯甩手掌柜式的 AI 研发可能差十几倍" 陈宇森直言道。

需要注意的是，" 我们在一些新的产品功能研发上，是人和 AI 一起讨论，PRD 或者产品的工作目标写出来以后，全员已经放假了全是 AI 在干"。

需要注意的是，他拿命令行 Agent 产品打了一个比方" 你让它做一个复杂任务，它过 3 秒钟要问你一次权限，你得在电脑前面不停地敲回车确认、授权 "。

换个角度看，这揭示了 Agent 的关键问题：AI 加速了工作链条中的某些节点，但只要人仍然是流程中不可绕过的卡点，整个系统的吞吐量就钉死在人的处理速度上。

进一步说，" 报告下载下来，还要手工大量修改格式，这个步骤就是纯人工完成的最后再把文件上传到电子邮件发给同事"但接下来呢？

放到整体脉络里看，Native 阶段，工作以 AI 为核心构建，人的角色从执行者转变为标准制定者和结果检查者，放手让 AI 去执行大多数企业连 Copilot 阶段都还没有走完就已经感觉到了瓶颈。

从 Copilot 到 Native。

进一步说，陈宇森的团队把这样的销售阶段戏称为 " 做小鸭子看到的第一个东西，当它的妈妈一样 "，因为 " 大多数人还没有见到过足够强大的 Agent"。

需要注意的是，陈宇森把这种差距概括为 " 代际差 "他指出，" 一个 AI Native（原生）组织和非 AI Native 组织之间，最小的差距也会有 10 倍以上"。

需要注意的是，他顿了顿之后补充：" 我们私底下用自己的产品来迭代自己，每天能干出来三个版本"。

换个角度看，这场始于产品发布、贯穿于全球用户案例、最终落脚在组织变革的讨论，说到底只有一个核心信息：代际差已经开始产生，而窗口期大概只有 18 个月。

从细节来看，" 大量的客户见了产品觉得很好用，马上就会采用这个时候有可能你的竞争对手比你用得快，他的效率比你提升就把你碾压掉了或者外面有莫名其妙的小公司，他们一个纯 AI Native 的工作方式就把你的市场抢走了你不去用先进的工具，别人就会用"。

换个角度看，陈宇森向全天候科技指出，全球 70 亿人，chatbot 的渗透率大约有 10 亿人用过，付费 chatbot 用户不到 1 亿但真正用过 Agent 产品的人，大概还在百万量级。

放到整体脉络里看，陈宇森专门拎出这个细节说：" 这就是 Agent 非常重要的一个场景——它不是你让它干活才干活，而是你把工作讲清楚之后，它会主动去思考和行动就像你有一个特别能干的同事AI 应用在接下来一年最重要的特质，就是主动"。

需要注意的是，一家日本保健品公司的市场部，把一款更年期女性健康补剂的推广任务全部放到了平台上——从营销方案到预算分配到 KPI 分解，从 KOL 排期到内容发布后的实时数据追踪，再到最终复盘报告整个过程在一个平台内闭环完成。

进一步说，一个巴西的自由职业者，曾经在广告公司工作，现在独立接项目他用 MuleRun 完成了精品咖啡营销上市提案的全程交付——从竞品分析到创意方案到报价单，再到视觉物料生成，全部在平台上完成，不需要本地 Office 软件，不需要 PS。

换个角度看，陈宇森表示，" 对于 AI 产品而言，更重要的是有人能够真正深度使用你的产品，而不是说我们有大量的 DAU因为只有真正给他带来价值的产品，他才会持续不断深度付费"。

从细节来看，" 我们在 C 端的付费率，特别是复购率，是一个很恐怖的量，" 陈宇森向全天候科技说道，" 我们原来也做过各种各样其他的产品，没有见到过这样的数据"。

需要注意的是，陈宇森向华尔街见闻透露：MuleRun 上线两个多月，覆盖了 43 个国家的付费用户，每周实际完成的长程任务超过 13 个，超过 43% 的月付费用户每月消费超过 200 美金。

放到整体脉络里看，理解了这一点，才能理解 MuleRun 真正想卖的东西并不是某一个 Agent，而是一种新的组织生产力。

放到整体脉络里看，这也是它为什么会不断强调 "AI Native 组织 "。

放到整体脉络里看，而 MuleRun 更像一个 "AI 劳动力市场 "。

需要注意的是，在这个赛道上，每一个玩家都站在不同的坐标上。

换个角度看，MuleRun 的产品负责人付铖向全天候科技直言，" 你如果是一个普通用户，你去租一台虚拟机，或者买一台 Mac mini，然后去装上那些 claw 类的东西，再去把自己的某些工作放到上面去让它给你做，这个门槛非常得高"。

换个角度看，OpenClaw 类产品，本质上仍然是 " 人指挥 AI 操作电脑 "而 MuleRun 真正想做的，是让 AI 能够持续运行、长期承接任务，并逐渐从 " 工具 " 变成一种新的执行层。

需要注意的是，这也推动 MuleRun 重新调整了产品方向。

换个角度看，因为用户真正需要的并不是 " 某一个 Agent"，而是持续解决问题的能力。

换个角度看，MuleRun 是这条路上一家特殊的选手。

从细节来看，这决定了它只能停留在极客和程序员的小圈子里。

进一步说，年初，OpenClaw 掀起一场 " 龙虾 " 潮，市场用了同一个词来形容：让人看到了 Agent 的可能性但半年多过去，微信搜索指数上的曲线，都已经从高点回落。

放到整体脉络里看，而这就是 MuleRun 想要做的。

需要注意的是，他向全天候科技回忆道，" 过了一两天你发现这个系统干出来了，之前要求的功能全实现了，bug 测试也通过了几乎能上线"。

进一步说，放手之后发生了什么样的变化，陈宇森举了内部的案例。

换个角度看，" 现在大家不放手就做不到 AI Native，因为你对 AI 不放心，但人参与到流程里面恰恰是给大降速的一个核心原因" 陈宇森直言道。

需要注意的是，陈宇森说，" 在这个过程中，AI 确实提升了效率，但效率的卡点依然在人身上——复制粘贴、修改格式、用邮箱发送邮件，这些都非常消耗时间的"。

需要注意的是，陈宇森描绘了一个场景：一位员工需要在知识库中分析信息、整理文档他用 AI 产品，过去一两天的工作量，现在半个小时就完成了效率提升不可谓不大。

从细节来看，陈宇森把企业使用 AI 分成了两个阶段Copilot（助手）阶段，工作组织仍以人为主，AI 是副驾驶，帮你加速但从不替你掌舵。

进一步说，但真正值得讨论的，是 MuleRun 这个产品背后代表问题：当 AI 的能力水位已经到了这个程度，什么样的组织才能把它真正接住、消化、变成自己的竞争力？

放到整体脉络里看，这不是贩卖焦虑翻看 MuleRun 上线两个多月的数据，确实能找到支撑这个判断的线索：43 个国家的付费用户，每周实际完成的长程任务超过 13 个，超过 43% 的月付费用户每月消费超过 200 美金——而这一切，发生在团队几乎没有做任何大规模市场投放的情况下。

放到整体脉络里看，台下有笑声，但更多的是一种沉默一天三个版本，意味着今天上午还在内测的功能，下午可能就推给了用户意味着用户下午刚发现一个问题，还没来得及提给客服，那个问题已经被修复了意味着当你的团队还在开周会排期的时候，对方的产品已经完成了一次完整的功能迭代。

换个角度看，" 现在研发工作已经跟过去完全不一样了过去是很多人、很长的周期，一两周发布一个版本、迭代一个产品现在至少能一天发一个版本，做不到这个速度，可能都很难讲自己是 AI 产品"。

放到整体脉络里看，这不是一场技术竞赛这是一场关于放手的考试。

后续如果继续跟进当MuleRun[开始]放手 {一次}有关AIN，更有参考价值的往往是新增细节、现实反馈以及持续变化。

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