AI Agent从0到1：剖析Block与GSK的两种产品化落地路径

摘要： 打造一个惊艳的AI Agent Demo不难，难的是如何将其转化为一个被广泛采纳、能持续创造价值的成功“产品”。当许多团队还停留在技术验证（PoC）阶段时，Block和GSK已经分别探索出两条截然不同但同样成功的产品化路径。本文将跳出纯技术细节，从产品管理的视角，深度剖析Block的“滩头阵地-扩张”模型与GSK的“月球探测”模型，为所有致力于将AI Agent推向市场的团队提供一份宝贵的战略地图。

引言：从PoC到Product，被忽视的战略鸿沟

AI Agent正处于Gartner所说的“期望膨胀的顶峰”，这意味着大量的概念验证（PoC）项目正在涌现。然而，从一个可运行的PoC到一个能规模化、被用户依赖的Product，中间隔着一条巨大的战略鸿沟。如何选择第一个应用场景？如何驱动用户采纳？如何规划后续的增长路径？

金融科技巨头Block和制药领军者GSK的实践，恰好为我们展示了两种经典的、可供借鉴的产品化范式。它们的成功，不仅在于技术上的领先，更在于其清晰的产品战略。

一、 Block的“滩头阵地-扩张”（Land and Expand）模型

这是一种典型的B2B软件增长策略，核心是先找到一个高价值的切入点（滩头阵地），在局部形成压倒性优势，然后以此为基础，向更广阔的市场扩张。Block的“Goose”框架完美地演绎了这一模型。

第一步：抢占滩头阵地 —— 瞄准内部4000名工程师

Goose的第一个目标用户并非公司全员，而是内部的4000名工程师。这是一个无比精明的产品决策：

• 痛点足够“痛”：工程师每天都花费大量时间在编写样板代码、调试、筛选信息上，这是一个普遍存在的、亟待解决的痛点。

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