朋友介绍，认识了一位艺术方向的创业者。英国皇家艺术学院毕业，归国后做艺术教育留学方向。目前想用AI做一个辅助创作的工具（订阅制），用于提升学员的作品质量，帮助用户的留学申请更有竞争力。
我们前后聊了两次，虽最后未达成合作意向，但整个沟通的过程，很有代表性。可以让大家了解想做agent创业的人，都在想什么，以及技术合伙人在想什么。
市场需求
由于我本人并不具有领域知识，所以以下市场观察均来自对方。
在他视角里，国内艺术教育有个结构性缺陷：基本功练得多，但创意思维和研究方法的训练几乎空白。学生画得不错，让他们写一个完整的创作逻辑去申请海外院校，就相对困难。而后者，往往是竞争优势所在。
即便在海外，能真正理解并运用系统创作方法论的人也不多。这种东西通常得读到博士才能摸到门槛。
“对大多数人来说，创作过程就是个黑箱。知其然，不知其所以然。”
当然，我的疑问是，假设竞争优势存在，那现有的工具比如ChatGPT不能解决吗？
在他视角里，ChatGPT是被动应答的，用户问不出自己认知边界之外的问题。艺术创作最需要的恰恰是突破性的引导，这个靠通用模型做不到。
对于此结论，我不好评价。留学市场，某种程度上是吃信息差的一个行业。
产品思路
他的产品不是问答机器人。预期通过一系列结构化的问题，一步步引导用户深入思考。
具体来说，是一个多步骤的"因果关系"链。每一步的输出叠加推导下一步的方向，最终产出一个逻辑完整的创作方案。他说目标是让用户"像学者一样思考"。
这部分我现在还是会有疑问：如果教育技能是能通过走一遍流程就能习得的，那高手应该遍地可见。但事实并非如此。
该过程还会生成高质量的核心关键词。他的原话是，那个关键词得是 “a poem”。他自己就是典型用户，做这个产品是在自己的实际业务里发现的可能性。
他预期，MVP先做一个聊天框式的交互界面，验证核心逻辑，拿去融资。
他预估的开发周期是两周。
我跟他说，实际开发肯定比这长，返工和需求变更是常态。
非技术人员，往往会低估开发成本。即使现在有AI加持，省去的不过是从0到1的编码时间。但实际开发，往往编码时间不是主要开销。需求确认、需求膨胀以及需求返工，才是花销大头。
商业化
目标客群很聚焦：准备作品集、申请海外艺术院校的中国学生（特别是江浙沪学生）。
定价200块一个月。对比市面上动辄5000到1万的留学申请辅导服务，价格差了一个量级。他的目标是把作品集深度研究这块的成本至少砍一半。
To C 按月订阅，逻辑简单。但200块的订阅费，客户是否买单，我无法确认。横向对比AI编程软件，现在还是拼价格的阶段。
长期来说，他想从艺术教育切入，往工业设计、动画这些更大的创意产业扩。
竞争优势
他把一套1995/1996年在西方艺术界才系统确立的创作理论做了量化，转成AI能理解的逻辑框架。
这里的量化，其实我一直不太理解，是数据的量化还是别的什么。大模型真的需要人去预先处理这些领域内容吗？
手上有1000到2000份带标注框架的行业数据，可以直接喂给模型做微调的预处理数据。（但其实，这个量级不需要微调）
这个细分市场目前没人做。大公司缺垂直领域知识，短期不会碰，窗口期还在。
其他合作
他之前找过一个技术团队，合作不顺。拖了一个多月，进度不透明，沟通也有问题。技术上的核心卡点是"精准度不够"。AI生成的内容没法准确覆盖他量化框架里预设的关键概念。
这部分内容，实际上在合作中很常见。如何衡量Agent系统的效果。如果未达到预期效果，是基础模型不够强，还是pipeline本身设计的问题；抑或是目标本身不合理。这些需要早期确认，中间反复沟通。
虽然他说：他要的不是外包，是一个能深度参与的技术合伙人，CTO级别的角色。但其实未先前合作过的两人，很难建立信任。沟通成本一定高。
个人判断
方向有意思。垂直领域加独家数据加方法论壁垒，逻辑上说得通。但风险也有。首先是艺术教育市场规模有限，从MVP到产品化的距离往往比想象中远得多。其次是创业者本身对于产研运的理解还在加深过程，存在较大GAP。
需求没理清就开工，大概率会白忙。更何况，更深的利益分配问题还未涉及。
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