AI 产品最常见的死因不是模型做不到，而是做出来没人在乎。所以第一步不写代码、不碰模型，先把产品用人话说清楚：解决什么问题、为谁解决、解决到什么程度，然后发到目标用户能看到的社区，观察三个信号——有没有人追问细节、有没有人主动说做出来告诉我、有没有人愿意留联系方式。如果只收到礼貌性的“挺好的”或沉默，那是需求问题，要调的是方向而不是话术⁠1。这一步对 agent 创业尤其重要，因为 agent 的能力很容易做得炫，但炫不等于有人买单。

AI 时代做产品最容易犯的错，是以为调用模型就等于产品。真正难复制的是底层系统：实时岗位数据、公司页面抓取、职位真实性、个性化推荐、对用户偏好的理解，这些不性感但构成护城河⁠2。同样的判断也适用于 to B：企业 AI 应用可以抽象成两类——帮企业管理内部流程和知识的公司模型，和帮企业理解服务客户的客户模型，做 to B 创业要先问自己的产品属于哪一边⁠3。销售端也一样，把产品做成 agent 可直接调用的标准化能力，比在旧系统上贴个聊天框更接近 AI 原生⁠4。

技术背景创始人常把销售当成“会聊技术的延伸”，但它是靠模式识别吃饭的独立手艺。有团队复盘过：创始人自己卖“非常不明智”，因为不会讲该讲的话、分不清哪些客户真能签合同、哪些只是随便聊聊，还容易忽略客户公司重组、内部支持者离职、对接人没有影响力这类坑，而有经验的销售见得多，很快能闻出来⁠5。这不等于创始人不用下场，前期必须亲自理解客户，但把判断 deal 真假、推进流程、定价话术长期留在自己手里，付出的是机会成本⁠5。