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工作流程
Gumloop 創辦人 Max Brodeur-Urbas：「50 個 AI Agent 幫我經營公司」是一個謊言
Max Brodeur-Urbas：被禁入美國五年，在臥室裡打造出日處理 400 萬工作流程的自動化平台 你最近一定看過這類貼文：「我用 50 個 AI agent 經營整間公司」「一個人 + AI = 百人團隊」。每滑一次，焦慮就多一分。 但如果告訴你，做 AI 自動化平台的人自己跳出來說這是謊言呢？ Max Brodeur-Urbas 是 Gumloop 的共同創辦人兼 CEO。這家公司 2023 年中創立，經歷了 Y Combinator W24，2026 年 3 月剛拿到 Benchmark 領投的 5,000 萬美元 B 輪，Nexus VP、First Round Capital、Shopify Ventures 跟投。Gumloop 目前每天處理超過 400 萬個工作流程，客戶包括 Shopify、Instacart、DoorDash、Ramp、Gusto。 Max 的背景本身就是一個很不典型的創業故事。他是加拿大人，McGill 大學軟體工程畢業，在微軟工作過一段時間。後來因為簽證問題被禁止入境美國五年——在矽谷創業圈，這幾乎等於被判出局。但他待在溫哥華的臥室裡，和共同創辦人 Rahul Behal（前 Amazon 機器學習工程師）一起，48 天內就做出了 Gumloop 的第一版，遠端參加 YC，硬是把公司做了起來。 2026 年 3 月，Max 在 EO Studio 的訪談中丟出一句話，直接戳破 AI agent 的泡沫："50 AI agents running my company — that's not automation. That's a slop machine." （「50 個 AI agent 幫我經營公司」——那不是自動化，那是垃圾製造機。）這句話之所以有重量，是因為說這話的人自己就靠賣 AI 自動化工具吃飯。他不是在唱反調博眼球，而是在講他花了三年踩過的坑。 從 AutoGPT 的教訓到「少用 AI」的反直覺哲學 Gumloop 最早其實是 AutoGPT 的 UI 包裝。當時的想法很直覺——讓 AI 自主完成任務，使用者只要下指令就好。但 Max 很快發現了問題。 他在 E2B 的訪談中回憶，非技術用戶提出的需求其實很直接：「幫我爬這個網站然後分析資料」「幫我整理這些客戶名單」。但自主 agent 在這些任務上的表現卻很不穩定。"Throwing AI at every step of the way will only make things expensive and unreliable." （在每個環節都丟 AI 進去，只會讓事情變得又貴又不可靠。）這個教訓讓 Gumloop 做了一個反直覺的轉向：一家 AI 自動化公司，開始主張少用 AI。 Max 的邏輯是這樣的：大多數工作流程裡，真正需要 AI 判斷的環節其實很少。爬網站、呼叫 API、格式轉換、資料搬運——這些用傳統程式邏輯就能穩定完成。AI 應該只出現在需要「理解」和「判斷」的節點，例如分類一封郵件的意圖、從一堆資料裡摘出關鍵資訊、決定下一步該走哪條路。 用 Max 自己的話說，Gumloop 的工作流程大概是「90% 基礎架構、10% AI」。聽起來不性感，但結果是更穩定、更便宜、更可預測。 工作流程是劇本，Agent 是四分衛——順序不能反 Max 在 Gumloop 官方部落格用了一個美式足球的比喻，把他的方法論講得很清楚："Workflows are plays, and agents are quarterbacks. You can't just go straight to agents. It's like trying to be a quarterback without ever studying the playbook." （工作流程是戰術，agent 是四分衛。你不能直接跳到 agent。那就像一個四分衛從來沒讀過戰術手冊就上場。）這個比喻精準地點出了多數人部署 AI agent 時犯的錯：他們跳過了「設計劇本」的階段，直接把四分衛丟上場，期待他自己想辦法。 Max 的建議是先工作流程，後 agent。具體來說： 第一步：把你要自動化的工作拆成明確的步驟。 每一步的輸入是什麼、輸出是什麼、成功的標準是什麼——這些都要在引入 AI 之前就想清楚。一個好的工作流程應該像食譜一樣可以被任何人重現。 第二步：只在需要判斷力的節點放入 AI。 不是每個步驟都需要 AI。收到一封客戶郵件 → 判斷意圖（這裡需要 AI）→ 根據意圖走不同流程（這裡不需要 AI，用條件分支就好）→ 產出回覆草稿（這裡需要 AI）→ 發送（不需要 AI）。 第三步：當你有了足夠多穩定的工作流程，才考慮用 agent 來調度它們。 Agent 的角色是根據情境判斷「現在該跑哪個劇本」，而不是從零開始自己發明劇本。 這個順序看起來理所當然，但多數公司做的恰恰相反——先買一堆 agent 工具，然後才發現底層根本沒有可靠的工作流程讓 agent 去執行。結果就是 Max 說的「垃圾製造機」：agent 在那裡空轉，重複做同樣的 Google 搜尋，產出一堆似是而非的東西，沒人敢直接用。 好產品不是一鍵生成的：Gumloop 內部怎麼做自動化 Max 在 EO Studio 的訪談中分享了五條他建立 Gumloop 的原則，其中一條特別值得注意："Great products aren't built in one click." （好產品不是按一個按鈕就能做出來的。）這聽起來像廢話，但放在 AI 的語境下就不是了。現在太多人的期待是：我裝一個 AI 工具，按一下，一切就自動化了。Max 說不是這樣的。即便在 Gumloop 內部，每一個自動化流程都經過刻意設計、反覆測試、逐步迭代。 他在 Gumloop 的企業部署指南中提到一個有趣的觀點："An agent is only as good as the tools it can use or the workflows that it can actually trigger." （一個 agent 的能力上限，取決於它能使用的工具和觸發的工作流程。）換句話說，你的 agent 再聰明，如果底層沒有設計好的工作流程讓它調用，它也只是一個很會說話但什麼都做不了的聊天機器人。 Max 也分享了他在客戶端推動 AI 採用的經驗。他發現最有效的方式不是由上而下的強制推行，而是找到一個具體的成功案例，錄一段十分鐘的使用者訪談，讓其他團隊看到「原來可以這樣用」。他說："If you promote someone for using AI, they're going to want to use AI." （如果你表揚一個人使用 AI 的成果，其他人就會想要用 AI。）這背後的邏輯是：與其發一封全公司的信說「大家要開始用 AI」，不如讓一個具體的人講一個具體的故事——「我以前每天花兩小時整理客戶資料，現在十分鐘就搞定了」——這種病毒式擴散比任何政策都有效。 為什麼做自動化的人反對盲目自動化 回到那個核心問題：一個賣 AI 自動化的人，為什麼要跳出來潑冷水？ 因為 Max 看到的現實是：盲目堆疊 agent 的公司，最後反而離真正的自動化更遠。他們花了大量時間和金錢部署工具，卻沒有花時間理解自己的工作流程。結果是一堆 agent 各自為政、輸出品質參差不齊、沒有人知道哪個 agent 做了什麼決策、出了問題也無從追溯。 相反，那些先花時間把工作流程拆解清楚、在關鍵節點才導入 AI 的公司，反而得到了真正可靠的自動化。Benchmark 的合夥人 Everett Randle 在投資 Gumloop 時說得很直接：企業選擇 Gumloop 的原因就是它在「強大功能」和「易用性」之間找到了平衡。 這不是反 AI 的論述。Max 自己的公司就是靠 AI 自動化賺錢。他反對的是那種「裝了 50 個 agent 就等於數位轉型」的思維。真正的 AI 原生公司不是擁有最多 agent 的公司，而是最清楚哪裡該用 AI、哪裡不該用的公司。 下次你看到有人在社群媒體上炫耀「我用 N 個 AI agent 取代了整個團隊」的時候，可以想想 Max 的那句話：那不是自動化，那是垃圾製造機。真正的自動化，從來都不性感——它安靜、可靠、刻意，而且大部分時間根本不需要 AI。📎 Max 的完整訪談在 EO Studio 的 YouTube 頻道上，大約 16 分鐘。除了自動化哲學之外，他還聊到自己被禁入美國五年的經歷、怎麼從客戶中找到早期員工、以及為什麼他認為「真正的人脈不是在雞尾酒派對上建立的」。如果你想更深入了解 Gumloop 的技術取向，Max 的 AI Workflows vs AI Agents 這篇文章用美式足球的比喻把工作流程和 agent 的關係解釋得非常清楚。