活动分为 Keynote 与 Panel 两部分。Agora Agent Platform Lead Qianze Zhang 提出核心观点：当前 AI 常将“沟通脑”与“执行脑”混同，导致交互生硬；高效协作应让两类 Agent 各司其职、同步运行。Panel 环节由 RTE 开发者社区负责人 Cynthia 主持，汇聚 Google Cloud 生态服务商、AI SaaS 创业团队及语音访谈产品专家，深入探讨工具现状、多模态演进、AI 硬件价值、跨市场增长逻辑以及 SaaS 时代的终结与存续。
Agent 架构重构：沟通与执行的分离
Qianze Zhang｜Agora
近期通过 Vibe Coding 将音频编解码直接写入 M5Stack 硬件，实现了纯语音驱动的 AI 宠物互动。这一实践表明，在嵌入式开发领域，AI 辅助编程正带来全新可能。
回顾 AI 交互演进，已从 ChatGPT 式的问答跃迁至 Claude Code 等任务驱动阶段。然而，现有模式仍不够自然：用户无法在执行过程中实时微调。未来的理想形态应类似人类协作，即“沟通”与“执行”分离。擅长执行的模型（如 Codex）前端应配备专门的“沟通 Agent"，两者共享信息。即便后端忙于执行，前端仍能保持流畅的自然语言交流。
Side Project"new bro"验证了这一思路：用户通过手机与自然语言 Agent 沟通，明确任务后转交后端执行。在硬件创业场景中，语音输入是刚需，解决长时执行与自然交互的矛盾，将是释放硬件效率的关键。
一线实战：工具选型与 Token 消耗洞察
Cynthia RTE 开发者社区负责人
RTE 作为中立技术社区，联合上下游合作伙伴，旨在集合应用层、平台层与加速层，共同探讨从模型能力到市场产品的落地路径。以下为各嘉宾团队的工具使用现状：
Google Cloud 生态：跨时区协作的成本效益
Jason Master｜Concept
作为 Google Cloud 合作伙伴，团队利用“一键部署”方案解决安全顾虑，并将内部资料导入自研 AI 助手“龙虾”。该工具显著提升了跨时区协作效率，北美团队可直接获取亚太团队沉淀的知识。目前 30 余人使用，月 Token 消耗超 10 亿，人均约 3000，整体成本仅 400 美元左右，极具性价比。
AI SaaS 创业：从助手到端到端开发
Ethan Zhang｜Vm0.ai
团队月 Token 开销约 3.2 万美元，人均超 5000 美元。自研 AI 同事"AI teammate"已从处理杂事进化为参与全流程开发：包括合规邮件、技术调研、原型设计，甚至自动定位并修复 Sentry Bug。目前 Claude Code 与自研工具开销比例接近 1:1，不同成员月均支出在 3000 至 4000 美元区间。
AI 语音访谈：重塑咨询行业交付模式
Joven Lee｜Cookiy AI
致力于将传统咨询项目压缩至几天交付。产研团队主要使用“龙虾”，销售团队则结合 Hermes 搭建自动化 CRM 与 SDR 流程。通过 AI 中间层直接对接客户、收集并汇总信息，大幅缩短交付周期，以追赶竞品差距。
交互演进：多模态与物理延伸的价值
语音交互：保留 Context 的关键
Joven Lee｜Cookiy AI
打字易导致疲劳与信息丢失，团队全面转向语音交互。通过 Whisper 等技术，将包含语气、状态及隐含 Context 的语音直接喂给 AI，显著提升产出质量。在面向挑剔用户的咨询场景中，直接采集客户语音反馈而非经销售转述，能有效避免信息失真。
多模态未来：从串行判断到持续状态
Qianze Zhang｜Agora
当前多数所谓“多模态”实为音频转文本的伪多模态。Thinking Machine Labs 等探索方向是将沟通视为持续状态，通过持续积累多模态信息与情绪判断，实现更自然的打断与主动发起沟通。这更接近真实人际交互逻辑，虽仍有长路要走，但方向明确。
AI 硬件：便携性与情绪价值
Cynthia RTE 开发者社区负责人
针对开发者自制 AI 硬件小助手的现象，探讨其物理延伸价值。
Qianze Zhang｜Agora
硬件价值在于便携与个性化。摆脱沉重电脑，随时通过专用硬件与家中 Agent 沟通；同时，硬件可展示 Token 消耗等数据，提供手机无法给予的情绪价值与定制形象。
Ethan Zhang｜Vm0.ai
硬件设计的核心是“可靠性”。通过专用按键实现“长按即通”，无需解锁屏幕或切换应用，这种随时待命的触感让 Agent 更具“人味”，仿佛真实存在于物理空间中。
市场变局：去中心化增长与 SaaS 终局
增长策略：自下而上的反向渗透
Cynthia RTE 开发者社区负责人
AI 作为直接生产工具，推动了买单者与使用界面的去中心化。
Jason Master｜Concept
传统 To B 销售是自上而下，如今员工自发使用 AI 工具引发管理层对数据安全的担忧，从而倒逼企业采购具备管控能力的企业级方案（如 Gemini Enterprise）。市场策略转变为：先通过 To C 体验赢得用户，再由用户推动企业自上而下采购。
Ethan Zhang｜Vm0.ai
面对 AI 全能化的挑战，产品需极度垂直且轻便。目标是让用户注册后 15 秒内即可全功能运行，无需复杂审批，通过多渠道触达终端用户。
区域差异：付费习惯与文化冲突
Joven Lee｜Cookiy AI
北美市场竞争激烈，GTM 速度是关键；东南亚 AI 认知度高但场景受限，存在将北美验证模式复制过去的时间窗口。
Jason Master｜Concept
北美客户愿为成熟经验付费并适应流程，而中国出海客户偏好灵活定制。AI 时代，通过 Token 交付灵活性，恰好满足了中国客户“按需捏造”的需求，使其在出海浪潮中更具优势。
SaaS 终局：数据资产与连接器生态
Cynthia RTE 开发者社区负责人
在 SaaStr 大会风向标下，探讨传统 SaaS 的存亡之道。
Ethan Zhang｜Vm0.ai
工作流类 SaaS（如 Linear、Zapier）正被 Agent 取代。存活下来的将是两类：信息输入端（用户追踪）与信息输出端（如 Gamma 生成人类可读报告）。按人头收费（Seat）模式将难以为继，按用量计费成为主流。
Qianze Zhang｜Agora
纯交互抽象类标品将失去竞争力，拥有个人记忆、Notes 等数据资产的 SaaS 将构建起高粘性壁垒。缺乏数据沉淀的工具将面临淘汰风险。
Jason Master｜Concept
SaaS 将以“连接器”形态存活。未来界限模糊，SaaS 需在设计之初就开放稳定安全的 API 与 Connector，融入大厂生态（如 Office 365、飞书），提高被依赖概率。
Joven Lee｜Cookiy AI
团队已通过 MCP（Model Context Protocol）和 CLI 方式，将 Zoom、Figma 等 SaaS 完全自动化，无需登录界面。未来趋势是打造擅长“主动提问”的垂直行业 Agent，通过标准协议直接调用各类项目，实现无缝流转。