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AI|完成红杉天使轮,浏览器不是AI时代最好的容器:对话FloatBoat谭少卿

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2026-04-10 12:00
2026-04-10 12:00
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又一个,要颠覆微软。


01 
端侧切入,沉淀可复用工作技能


今天几乎所有 AI 办公产品,都在让用户跟一个聊天框说话。


FloatBoat 想做的事情是反过来:让 AI 先学会人是怎么工作。


这是这款产品比较特别的一点,客户端形态——即便很多人认为这是一种倒退。但创始人谭少卿却觉得现在流行的“浏览器+对话框”才是附着在旧生产关系上的旧工具。


最新消息:FlooatBoat 已拿到红杉和微光的天使轮投资。


谭少卿认为,市面很多产品都太麻烦。用户反复上传文件、切换窗口、每开一个新任务,很多东西又得重新解释一遍,FloatBoat 用客户端切入你的办公环境, 后续再把你的经验、判断和流程沉淀成 skill。


我尝试做了一个简单任务,把本地的一段采访录音放进 FloatBoat,让它转写,它会直接把结果保存在本地;同时让它把这段录音整理成500字的 memo。等下次再丢进去一份新录音,它已经学会了这套流程。


全程在一个界面操作,步骤不超过三步。


「对企业用户来说流程更进一步,销售和客户聊完天,录音放进去,可以直接把信息填进 CRM」随着产品获取更多工作的 context,比如看文件、网页、任务和工作习惯,最终学习进化变成你的工作分身。


这也是谭少卿认为 AI 时代「最值钱的资产」——接管用户的工作上下文、工作流程和工作方法,构建最佳的人机协同工作空间」


AI|完成红杉天使轮,浏览器不是AI时代最好的容器:对话FloatBoat谭少卿
产品界面
02 
瞄准生产力,重构办公底层逻辑


什么叫人机协同工作空间?


谭少卿分享了一个思考。


上世纪90年代,微软把 Word、Excel、PowerPoint 装进一个盒子里,叫 Office。它定义了 PC 时代的工作方式;2006年,Google 把文档搬上云,协作开始替代单机保存,此后二十年,办公产品新品层出不穷,但底层逻辑没有发生实质改变:用户打开软件,手动找文件,切窗口,再复制粘贴,很多工作在不同软件之间来回切换,但是 AI 的出现再次改变了生产力,也必然改变了人机交互的模式——人通过自然语言让 AI 直接完成工作(Agent)。


「你可以把 FloatBoat 理解成一个装在电脑里的 AI 助手,它和你待在同一个工作桌面:左边是你的文件, 中间是你正在看的网页,右边是 Agent 和你沉淀的 Skill」


谭少卿身上有一种很典型的、经历过几轮技术变革才有的冷静——他是80后,这是他的第三次创业。第一次创业做智慧交通,然后在360做移动安全,又做过安卓厂商操作系统的 AI 化和互联网化,几乎完整走过从中国移动互联网到 AI 的技术周期,从专家系统、机器学习、深度学习再到大模型。


他讲话语速很快,非常抽象,偶尔流露出一些不耐烦。


Floatboat 这个名字意喻悬浮在模型海洋的一艘船,「希望做出一种人和模型之间的悬浮感」


又很抽象。


我让谭少卿干脆讲明白到底想挑战哪家巨头?「微软?」他想了半分钟,像在确认是不是话说太满,「就是微软吧,这件事做成了我们就是取代了微软」


一个关于大卫挑战歌利亚的狂妄故事,但市场乐于见到这样的野心。


FloatBoat 刚上线,在测试期,前期用户定位是「OPC」(一个人工作者),优先做海外市场,按不同档次月付费,马上会打通飞书、whatapp 等办公软件,「如果用户对结果不满意,可以申请退钱,我们要倒逼自己的系统能力升级」


谭少卿理念宏大清晰,但很多仍待验证。过去一年,我们也见证了无数想颠覆微软的创业者——真正的难题是用户数量和信任密度。


人们会把自己的工作方式交给一个 Agent 吗?企业愿意把内部流程开放给它吗?如果微软集成类似功能,创业公司的生存空间在哪?「工作流属于个人资产」当然是一个很美好的愿景,但会成为一个万亿赛道吗?


比尔·盖茨在微软五十周年回顾里说过一句话:创立微软时,他相信的是「让每张桌子、每个家庭都拥有一台电脑」——那么,AI 时代会出现一个更新的工作平台吗?


AI|完成红杉天使轮,浏览器不是AI时代最好的容器:对话FloatBoat谭少卿

封装自己的 sikll




对话谭少卿 NOW




AI 闹:先说说为什么选择做一个桌面客户端?很多人认为,在企业软件越来越轻的趋势下,你们是一种落后的产品形态?


谭少卿我们的目标是让 Agent 住进你的工作现场,然后帮你在人与 Agent 的协同网络里工作。选择从端侧切入的原因非常多,说两点吧:


首先是因为浏览器和云端 Agent 拿不到持续上下文。


其次,产品设计决定用户需求,我们希望做一款能够完全释放用户需求的产品,才能最大化模型能力的释放。如果用户对着一个输入框,很多需求讲不出来的。


现阶段的客户端也只是我认为最适合的切入点,并不是终局。


AI 闹AI 时代的办公协同网络,怎么讲?


谭少卿做成这件事要分两步。


第一步,先要做一个特别懂你怎么工作的 Agent。第二步,Agent 学习你,然后替代你出去工作。


这也是第一阶段为什么我们必须选择客户端,它要先学习你的工作流,环境搭起来,下一步才是协作。


未来的协作应该可以在一个用户不同的设备端无缝切换。比如手机、电脑、眼镜,也可以发生在不同人之间,比如今天这次采访,我完全可以提前把很多内容、资料都交给我的 Agent;你也有 Agent;我们四个——实际上是两个真人、两个 Agent——拉个群,让它们前期先沟通起来。甚至不一定是我们的 Agent。


AI 闹当我习惯性地想按 Cmd+T 打开新标签页时,FloatBoat 的分屏逻辑确实给我一些不适感?


谭少卿很多 AI 重度用户确实看到我们的产品觉得太复杂了,但某种程度上是因为我们已经被「浏览器+对话框」这种产品形态驯化了。


我们团队自己的一个同学,一开始会觉得一个输入框不就好了么?直到 ClaudeCowork 发布,她用了几个任务,就说原来我们的设计是对的。


其实大量不太懂 AI 的用户看到我们的产品结构会觉得亲切,这就是他们的原生桌面啊。一个在办公室工作的人,日常高频使用的功能就两个:文件管理器和浏览器。我们把这两个功能无缝整合到一个产品里。


我们押注的是 AI 改变了分工、改变了工作内容和流程,也就一定会改变知识工作的界面,那么在这里面,有价值的公司不是调用模型的公司,而是控制模型与工作上下文之间的交互层公司。


人机交互从未如此重要,只是这几年人们不怎么提了。


AI 闹什么叫做交互层的公司?


谭少卿我们叫 Floatboat,一个是让用户悬浮于浪潮,另一个对我们自己来说,这个悬浮感的意思其实是一个架构要求。


我把产品拆成三层:一边是人,一边是模型,交互层你可以想成一条管子。好的架构是让这条管子尽量「宽」一点,把两边的能力都放大。


开发时,最难的地方就是让我们的产品不要被某一代模型绑死,也不要受限于任何技术架构。随着模型能力提升,我们的能力也能提升。保持悬浮,站在为生产力最大化的角度,做开放中立的第三方。这个生态位是存在的。


AI 闹交互层真正有价值的是拥有「上下文的控制权」,就是能接管用户的本地文件、浏览器、任务状态。记得住,接管得好,才更接近建立一个新的工作操作系统?


谭少卿我记得乔布斯第一次 iPhone 发布会,他说今天要发布三款产品:一个手机,一个音乐播放器,一个上网设备。他称之为 iPhone,后来的事我们都知道了。


Floatboat 的设计逻辑,一句话就能讲清楚:在你工作发生的地方,直接构建一个 AI 原生的生产力环境。工作发生在哪里,它就应该在那里。不是让你跳到一个新的聊天窗口,而是让 AI 进入你已有的工作空间。


从 PC 端切入(大部分知识工作发生在这里)由三部分构成:文件管理器(File Manager)、浏览器(Browser)、能调用整个电脑和互联网的超级 Agent。


为什么是这三个?因为知识工作者打开电脑,用的就是这几样东西——Floatboat 把这两个最核心的工作阵地直接给 Agent 构建成环境:


  • 你看到的文件,Agent 也能看到

  • 你访问的网页,Agent 也能感知

  • 你能操作的,Agent 也能操作

  • 在你授权下,整台电脑和网络都是 Agent 的工具


关键差异在上下文构建方式。你不需要想「我该喂给它什么上下文」。你就跟正常找文件、打开文件一样,你看到了,它就看到了。你不说,它不会去翻;你说了,它就能看到、能操作。整个上下文的流转非常丝滑。


也可以在 Floatboat 的浏览器里打开任何第三方应用——ChatGPT、Claude、Manus,甚至企业内网——Agent 都能感知。文件管理器和浏览器本身就是交互界面,不需要一个额外的聊天窗口。


这是第一步。


第二步是让人与 Agent 构成协同网络。如果我们能做到,可能是头一次,让生产力具备超级网络效应。它不一定发生在传统的 IM 里边,反而可能发生在生产力领域。


AI 闹接下来就是它能进化成我的分身,去做网络里帮我工作?


谭少卿重点是「替你」,不是取代你。这也是为什么我想做的是一个协同办公网络,而且是去中心化的。


假设我想请教乔布斯如何做产品,他太忙了,那我先跟他的 Agent 聊聊。请乔布斯本人没有可能,或者是一个天价。和他的 Agent 聊,标价5000元一小时,我觉得有市场。


但这不意味着人就退出了,恰恰相反,人还是重要的。你原来服务不了100个人,但有了 Agent 之后,它先帮你接住大部分工作。


本质是把人和模型的潜能极大程度释放——这也是我们不纯做云端的另外一重考虑,让你的工作资产还在你手里。我们选择去中心化的协同,面向未来,背对大厂。


AI 闹这里面最关键的是信任关系,我怎么放心把自己的工作方式交出去。它替我做错了怎么办?


谭少卿我说一个特别小的点,我们在用户整理文件夹这样一个简单的任务上,都考虑了可以完全撤销操作,可以回到整理之前一模一样。但这依然并不是重点。


重点是如何扩大生产力,比如不同的 Agent 和人之间的协同如何实现。我们专门做了一套协议 ,并且开源了。这是一种 Agent 时代的文件协议,它颠覆了传统的软件和 SAAS,是一种可选择、可追溯的工作记录。人可以随时介入,如果你觉得它哪里做得不好,进去直接改。


另外,我们在探索按结果付费这件事情,即将推出「用户体验保障计划」,如果你不满意,直接退积分。


作为一个创业公司,这么做是我们在探索悬浮于模型的进化系统,也是强迫我们自己进化出不一样的能力。


AI 闹坦白说第一次用 Floatboat,让我感觉很像 OpenClaw ,在这个时间点推出,参考了 OpenClaw 的架构?


谭少卿2025年7月我们就是这套产品定位,一直很清晰,中途没有变化。


反而去年融资的时候,挑战很大。那时候 Skill 这个概念甚至没出现,ClaudeCowork、OpenClaw 可能还没开始写代码,大部分人根本听不懂我们在做什么。我说的这些,都有据可查。


另外,我们想做的是办公协作网络,OpenClaw 并不是。


此外,每一种技术、交互模式都有其适配的场景,IM 不适合重度办公,否则我们就先上移动端了。Floatboat 住在电脑里或服务器里,同时又能通过各种 IM 衔接。还是上下文流转这件事情。


OpenClaw 出现现在看对我们倒是好事,更多帮我们证明了一件事:端侧切入是成立的。也就是说,Agent 确实可以在本地自主运行,以用户电脑为环境,通过自我改进解决泛用的问题。


AI 闹为什么不做垂类 Agent?


谭少卿我认为,随着智能的涌现,所有职业跟行业的水准全部会被拉平。我们要做的是通过更好的人机交互,把人的潜能彻底释放出来。这样才能把模型的能力释放给人,做到这些,模型需要足够上下文,所以绝对不能只做垂直。


AI 闹职业跟行业的水准会被拉平,具体讲讲?


少卿随着 AI 的到来,很多职业都会变成一种技能。


拿开车举例,之前开车还是一件挺有门槛的事,后来手动挡变自动挡,很多人都会开车了,以后随着自动驾驶技术,可能技能都没了。包括古早打字员、现在的程序员。


AI 闹技能会变得更加流通,变成人人都能调用的能力模块,那么很多职业就被瓦解了,接下来会发生什么?是好事吗?


谭少卿这是一个好问题。如果用一句话讲我的价值观:技术上 Agent-First,产品交互上 Human-centered。Agent 原生,以人为本。


即便有很多声音认为,AI 会取代我们的工作,但我一直认为,随着生产力的发展,人类长期一定在往更好的方向走。只不过职业变技能是必然趋势,而我们选择为新一代的工作方式打造 AI 原生办公环境。

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