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言成 · 完整版商业计划书 v0.12 · 2026-10-27
Business Plan · Full Edition v0.12 · 2026-10-27
言成
Voice Memory 记住工作;ZCode 先把活做出来。

持续记住电话、会议和口头决定;找到相关人物、项目或客户历史;把明确且安全的下一步交给 ZCode 在隔离环境里准备,再把证据、diff 和测试结果带回来给你审阅。

言有所记 · 事有所成 · 英文名待定 · 未做商标检索
创始人简介、融资额等标【待补】的内容需创始人确认
01 · 一句话

Voice Memory 知道为什么做;ZCode 把它做成可审阅成果。

01 · 听

全天候转写,免费

在你的电脑上本地跑,对我们没有边际成本;录音笔自带的转写直接导入。转写是地基,不收钱。

02 · 长

带时间戳的个人记忆

人物、项目、客户和决定跨天连接;图谱 + 声纹相册 + 每周成长日志。每个结论点开就是原话和录音。

03 · 做

先接一个 Agent

首发 ZCode:隔离调研、文档、代码和数据准备;报告 / diff / 测试回流。不合并、不发送。

本地优先只有「我」的声音能下指令每条结论有证据记忆你带得走

代表场景:项目研发 · 调研写作 · 会后跟进 · 销售 CRM。ZCode 是第一个连接器,不是产品身份。

02 · 问题

转写在商品化,录音之上缺两层。

1

该做的事没人在听「周五前发方案」「我回去查一下」——说完就忘。你的 agent 能做,但要你先想起来、再下命令。

2

说过的找不回来40 小时录音没人会翻;会议纪要只覆盖「开会」,CRM 也依赖事后回填。

3

变化说不清日记坚持不下来;「我在成长」没有证据。

4

记忆锁在别人的账号里创始人亲历:模型账号被封,聊了两年的对话导出来只剩几百字节。

真实数据里踩到的 4 个坑

这些是产品必须解决的,不是假设——而且一旦 agent 会照做,代价更大:

  • 处理了 24 小时录音,事后才发现没有用户本人的声音
  • 声纹把一个声音相近的人判成了用户本人
  • 同一个人的名字被转写成多个版本
  • 外放的视频被当成「用户说的话」抽出承诺
03 · 解决方案

收 → 懂 → 存 → 长 → 做。

收

兼容已有设备

钉钉听记 / Plaud / 飞书 / 手机录音;全天候转写免费,本地跑。

→

懂

本地近实时

语音检测、转写、说话人分离、声纹认「我」、外放媒体识别、敏感时段。

→

存

证据库

每一句:时间、录音位置、说话人身份。一个本机数据库。

→

长

图谱 · 记忆 · 周志

人物 / 项目 / 客户的时序图谱 + brief / recall;声纹相册;每周成长日志。

→

做

ZCode 首发

任务卡 + 相关记忆 → 隔离报告 / diff / 测试 → 结果回流。

证据优先

没有引用的结论、任务一律丢弃(代码强约束)

只有「我」能下指令

他人的话、外放的视频只当上下文

L2 永远逐次确认

发消息、付款、删数据,agent 不会替你按下去

本地优先 · 能忘 · 带得走

上云逐次确认;一键遗忘含图谱;JSON / RDF 导出

图谱层结合开源项目 Semantica(MIT):借它的双时态词表、时点快照、社区发现与 RDF 导出;真相来源仍是本地 SQLite。

04 · 做 示例 · 虚构内容 · 命令行原型已实现

场景之一:客户电话结束,ZCode 开始准备跟进。

10:42
客户说需要私有化部署;你答应:「周五前发方案和版本对比。」
10:44
对话归入“客户 A”Account Memory,补齐关键人、异议与历史承诺。客户的话只作上下文,只有你的声音能触发。
11:05
ZCode 完成客户公开信息调研、方案骨架、跟进邮件草稿和 CRM 更新建议——不写入、不发送。
11:30
你审阅成果,接受 / 修改 / 驳回;确认后才写 CRM 或发给客户。结果与反馈回流同一客户记忆。
任务卡 #0731来自 10:42 电话
你答应的周五前给客户 A 发私有化方案(截止本周五)u1212u1213
建议先做① 客户 / 行业调研 ② 方案骨架 ③ 跟进邮件草稿 ④ CRM 更新建议
Account Memory关键人、私有化需求、预算待确认;上次谈过「先小范围试点」;还有 2 条未结承诺
风险等级L0 调研 + 草稿自动 · CRM 写入 / 邮件发送 awaiting_confirm
采纳改一下不是我要做的

延迟(在你的真实数据上回放实测,5 张卡,样本很小):句子说完 → 任务卡入库中位 24 秒、最长 55 秒。其中攒 60 秒块约 14 秒、模型调用约 4 秒、本地转写 + 声纹不到 2 秒。纯实时路径下这 5 张卡全是「待你确认」,没有一张自动交接。

05 · 做的边界

它只做准备;发出去的,永远要你点头。

L0 自动
先只开放隔离调研只读、分析、独立起草;不修改当前主任务,产物进隔离目录
L1 待确认
文档 / 数据 / worktree 代码准备能审阅、能撤销;样本达标后再考虑规则授权
L2 对外
永远逐次确认发消息、发邮件、付款、对外发布、删数据。言成不会替你按下去

首发只接 ZCode:专用队列领取隔离任务,MCP 读取任务卡和 Memory 上下文,报告 / diff / 测试写回。协议保持中立,不同时维护多套集成。

触发规则:宁可漏,不可错

  • 只有经声纹确认的「我」能生成任务卡;他人 / 外放 / 不确定 → 只当上下文(防止电视里一句话触发 agent)
  • 敏感时段、暂停键内不提取、不上云
  • 转写当不可信数据交给 agent;提取任务的模型不持有工具权限,与动手的 agent 隔离
  • 每张任务卡带证据句子,点开听原话;「不是我要做的」会被记住
  • 每日任务数上限;全部动作有审计;一键暂停
  • 发布门槛:零起未经确认的主任务修改或对外动作
06 · 声纹相册 示意 · 命令行原型已实现 · 他人跨天识别未被证明

像相册的人脸分组:把声音归成一个个「人」。

我
我 ✓
声纹已确认
只有我能下指令
陈
陈总 ✓
12 次对话
累计 41 分钟
张
张总 ✓
5 次对话
2 条未结承诺
?
Speaker 7
听一听 · 这是谁?
3 天出现 · 18 分钟
?
Speaker 9
可能与「张总」同一人
[合并] [不是]
?
Speaker 11
外放视频里的声音
[忽略]
1

自动分组说话人分离把全天的声音聚成簇,跨录音、跨天连起来。

2

你来命名听几段,说「这是陈总」。以后他开口自动认出,全局生效。

3

每人一个音频相册 + 图谱节点所有对话片段按时间排好;上次聊了什么、谁答应了谁什么,都挂在他身上。

最危险的一步,先说在前面:为别人的声音建档,Otter 因此在美国被指控违反生物识别隐私法(BIPA,2026-08 裁定继续)。我们的做法:声纹只存本机、不上云、不跨用户;你主动点才为某人建档;未命名的簇 30 天清除;每人可一键删除;有生物识别法的地区默认关闭。法律上是否站得住,须律师确认;不成立则退回「只认自己」。

07 · 长:每周成长日志 示例 · 虚构内容

成长日志是每周一次的慢变量,不是每天的打扰。

成长日志 · 本周周日

成长痕迹

  • 延续 「agent 获客」这是第 4 个有记录的日子谈到它(首次在 3 周前,当时只是设想),这周有了第一组数据:打开率 90%+u1544
  • 变化 在用的工具变了:「在用 Claude」10-09 结束,「在用 Codex」同日开始
  • 新认识 「陈总」(某基金,已命名)——本周 3 次对话,约 40 分钟u1301
  • 久未提起 「播客新专题」上次提到是 28 天前,答应「再做一期」,至今没有下文u0903
  • agent 替你做了 本周 12 张任务卡,你采纳 9 张,其中 7 张省下了从头起草的时间

待确认

  • 「陈总」的名字来自语音转写,可能不准 —— [核对] [合并到已有人物] [不要这个人]
a

数字由图谱算出日期、第几次、间隔天数按时间戳计算,不是模型编的。

b

数据不足不出洞察没有更早的日子可比时,不硬写。

c

每条可回溯u1544 点开就是那句话和它的录音。

08 · 长:图谱如何生长 取自原型的真实数据结构 · 名称为示意

关系有成立期:你可以问「那时的我在做什么」。

怎么避免「越长越乱」

  • 图谱感知抽取:提示里带着已有实体,同音错字并回同一个
  • 规范化 + 别名,不硬合并;疑似重复由你确认
  • 往事(讲过去的经历)不算「今天的变化」
  • 重放一致:合并、隐藏、遗忘都是重放,不手改关系

日报里的一句话:「纯自主 SaaS:累计第 2 天出现,首次 2026-09-11,距上次 28 天。」——由图谱按时间戳算出。

08B · Memory 技术架构 绿色文字 = 当前已实现

Memory 不是一段长 prompt，而是带证据、时间与权限边界的本地系统。

01 · LOCAL EDGE

端侧理解

先确认“谁在说、能不能处理”，再让内容进入记忆。

  • 钉钉 / Plaud / 手机录音与未来常驻音频流
  • Silero VAD + 本地 ASR（原型为 SenseVoice）
  • 说话人分离 + live_identity 认「我」
  • 敏感时段、暂停键、外放媒体先过滤
✓ 已实现：导入、转写、身份与隐私门
→
02 · EVIDENCE LEDGER

证据账本

每条记忆都先落回一句可核对的证据，而不是模型印象。

  • recordings + utterance_wall
  • 墙钟时间、音频位置、说话人、来源与 uN
  • sensitive_ranges 与删除级联
  • SQLite + FTS5；单文件备份，真相来源唯一
✓ 已实现：引用无效的抽取结果直接丢弃
→
03 · DURABLE MEMORY

时序记忆

把证据整理为“人 / 事 / 关系 / 还欠什么”，并可重放。

  • 实体、别名、提及：entities / mentions
  • 关系成立期：valid_from / valid_until
  • 承诺 + 任务卡：状态、风险、截止时间
  • graph_days + overrides 重放合并、隐藏与遗忘
✓ 已实现：285 实体 · 305 关系 · 2,143 提及
→
04 · READ & ACT

最小披露读取

Voice Agent 只取此刻需要的结构化记忆，再决定是否准备任务。

  • memory.brief：每次会话一次，给重点与新鲜度
  • memory.recall(query, as_of)：按需、按时点召回
  • 默认无原文；读取时二次敏感过滤；待确认只报数量
  • MCP → 任务卡 + 上下文 → ZCode 隔离成果
✓ p95：brief 8.0 ms · recall 10.8 ms
因果边界as_of 查询不会读到未来关系；新鲜度过期会显式报警。
信任边界派生记忆不是指令；重要结论都能回到 evidence_id 与音频。
行动边界隔离调研可自动；主任务修改、CRM 写入与对外动作保持确认。
下一步接线常驻音频流、混合语义检索、任务结果回写图谱与会话短期记忆。

当前实现：aova/memory/service.py + 本地 SQLite + CLI / MCP。没有单独的黑箱向量库，也不会把整段历史转写塞给 Agent。

09 · 为什么是现在

转写已商品化,记忆和行动还是空的。

200万+

Plaud 累计出货,订阅 ARR 超 $1 亿,约 50% 设备用户升级付费(2026-06)。买了录音设备的人,一半愿为软件层年付。

$15亿

Granola 估值(2026-03,C 轮 $1.25 亿):定位从会议笔记转向跨会议的上下文层。Otter 宣布将做引用往期会议的会前简报。

¥0.8/时

云端转写(录音文件);得到大脑 / Plaud / Otter 免费版都送几百分钟;本地 160 倍实时。转写免费已是常态——我们直接把全天候转写做成免费,价值放在后面。

窗口期

窗口正在打开,但不长:Plaud 2026-10-14 的 Routines 可在「每次录音结束」时触发其 Agent ✔;Bee Pro 建议待办、起草邮件 ✔;Otter / Granola 等经 MCP 让 agent「来取」。OpenAI 却下线了通用的 Pulse(2026-06)。

3 起

独立硬件被收编或清算:Amazon 收 Bee、Meta 收 Limitless、HP 以 $1.16 亿买走 Humane 资产。录音源会分散,需要不属于任何硬件的记忆与行动层。

来源:TechCrunch(2026-06-16、2025-12-05、2025-07-22、2025-02-18)· TNW(2026-03-25)· 对标产品调研(Otter 定价页 ✔、得到大脑帮助中心 ✔)· † 二手来源。详见 research.md、对标产品.md。

10 · 市场与用户

先打一个窄楔子:有口头工作的编码 Agent 用户。

锚点数字
Plaud出货 >200 万台 · 订阅 ARR >$1 亿 · 约 50% 付费(年付 $100–240)
OtterARR >$1 亿;2026-10 获 $3.2 亿非股权融资
Granola估值 $15 亿,ARR 未披露
得到大脑会员 ¥399/年 ✔(付费人数未披露)
国内线上录音笔2026Q1 约 39.4 万台、均价 ¥361(奥维云网†,含非 AI)

第三方规模预测口径混乱(日记 App 估计相差约 50 倍;某中国录音笔数据「800 万台 × ¥578」自己对不上),BP 不当依据。

首发用户

技术创业者、产品工程师、独立开发者、AI 产品负责人:已在用 ZCode / Codex / Claude Code;电话和会议里的决定最后会落到代码、文档、调研、数据分析或客户方案。

市场口径 尚无可信人数

“录音设备用户”只能说明远期天花板,不等于首发 SAM。CRM 是代表场景,不把所有 CRM 席位计入市场。
Alpha 先验证 20–30 人里,是否有 ≥50% 每周接受至少 1 份 Agent 成果。

11 · 竞争格局 示意 · 基于公开功能的主观判断

空位在两层之间:Voice Memory → 执行 Agent。

类别缺口
会议纪要
Otter · Granola · 飞书 · 钉钉		围绕会议与团队;行动项只提取,不主动交给你的 agent
录音硬件
Plaud · A1 · 录音豆		Plaud Routines 最接近「做」:录音结束后触发,自家 Agent 执行 ✔
得到大脑
小步 · 日记 · 记忆库		最近的对手;¥399/年同价;用户称 AI 会改写原话†
可穿戴
Bee · Limitless		被收编;Bee 转写后删音频,与「证据」相反
日记 / 第二大脑
Day One · Rosebud		要用户自己写
模型记忆
ChatGPT · Claude · Gemini		账号绑定、不透明、不可迁移
传统 CRM
Salesforce · HubSpot		字段和流程强,但依赖销售回填;不记真实对话,也不会主动把任务交给用户自己的 Agent
编码 Agent
ZCode · Codex · Claude Code		会做,但不知道你刚在电话里承诺了什么
12 · 差异化与壁垒

首发闭环:记得对 → 路由对 → 做得可审阅。

1

一个闭环先做深Voice Memory 补齐人物、项目或客户历史,ZCode 产出报告 / diff / 测试。CRM 是一个实例,不是产品的唯一身份。

2

证据链每个结论和任务指回原话与录音;无引用即丢弃。

3

身份感知 + 声纹相册只有「我」能下指令;别人的声音归成一个个「人」,你来命名。

4

时序图谱 + 每周成长日志不是「今天发生了什么」,是「相比之前你变了什么」。

5

中立 · 可迁移 · 能忘不绑硬件、不绑模型、不绑账号;导出 JSON / RDF;一键遗忘含图谱。

真壁垒

  • 数据复利:第 100 天谈到 X,能给出前 99 天的轨迹
  • 身份与证据管线的工程 know-how:4 个坑我们已踩过
  • 信任:录音类产品频被诉,「本地 · 可审计 · 可遗忘 · 零未经确认的对外动作」是长期品牌资产

不是壁垒

任何单个模型、ASR 引擎、图谱库——都是可替换件。大模型自带记忆也在补(账号绑定、不透明、不可迁移)。这些单点大厂都能抄;我们赌的是四件事叠在一起,在各自生态里难同时做到。假设

13 · 已验证与未做(单用户原型 aova)

记忆接口和任务提取跑通;用户闭环还没有。

119.7小时

10 个真实录音日;其中 31.2 小时语音,8 天已进入图谱

285 / 305

图谱实体 / 关系;2,143 次提及都带证据编号

95张

候选任务卡:55 pending / 40 awaiting_confirm;尚未人工判精度

7–10ms

Memory Agent 本地 brief / recall 查询中位延迟

24秒

流式回放中「句子结束 → 任务卡入库」中位延迟(5 张卡,小样本)

228

自动化测试通过(含财务模型口径)

已做到  CLI / MCP 可调用 memory.brief / recall;带时间边界和证据编号,不默认返回原始转写;任务卡、发件箱与结果回流已有命令行原型。

还没证明  未标敏感内容仍可能进入简报;常驻音频流、真实 agent 自动交接、外部用户与人工标注都没有。95 张卡不等于 95 个有用任务。

13B · 一天的脱敏实证 真实数据 · 已定稿 · 人工逐条核验

连续一天的声音,变成时间线、决定和下一步。

4:44

连续录音;包含电话、内部讨论、行业分享、会后交流与环境声

1:58

有效语音;共 963 句,用户本人约占语音时间 70%

8

条承诺逐条核验:5 条一致,3 条说话人 / 意图 / 状态问题已纠正

35

条事实逐条核对;场景证据不足时回退为“不确定”

✓

不是只做摘要系统区分讨论、决定、承诺、等待输入与低信息片段;每条结果保留 evidence_id,可回到音频位置复核。

脱敏任务包来自同一个工作日
L0 自动准备外部合作公开信息调研;内部决策备忘录
只生成草稿起草回复对方的消息,不发送
等待输入材料到达后生成审阅清单
隐私处理不展示日期、姓名、机构、地点、业务专名、原始转写或音频
证明 / 未证明记住 → 整理 → 任务成立;
ZCode 自动执行与用户采纳尚未验证

原始证据仅保留在内部;BP 只引用 reports/bp-case-one-day-redacted.md,不公开真实日期、身份信息或原始转写。

13C · 真实分析报告 同一工作日 · 脱敏展示

不是一段摘要，而是可核验的工作状态。

一天工作分析 · 脱敏版4:44 录音 / 1:58 有效语音 / 963 句
商务沟通外部诉求、合作条件与下一步
内部判断参与 / 不参与的依据仍待确认
内容分享识别主讲内容，不把媒体播放当现场事实
会后跟进区分已完成与仍需回复
低信息片段静默、环境声与不确定内容不下结论

决定与状态，不把“讨论”误写成“决定”

待确认

尚未最终决定，保留参与 / 不参与两种路径

倾向

内部判断倾向不直接参与，但不是正式结论

已完成

现场已做完的动作不会再次生成待办

等待输入

材料尚未到达，先挂起审阅任务

人工核验：8 条承诺中 5 条证据一致，3 条说话人 / 意图 / 状态问题已纠正；35 条事实逐条核对。

公开信息调研L0 可自动

为外部合作取舍准备一页纸；只读公开资料。

u2663u2664
内部决策备忘录L0 可自动

列出参与 / 不参与的依据与待确认问题。

u2663u2664
对外回复草稿待确认

只生成草稿；发送仍属于逐次确认动作。

u2943
材料审阅清单等待输入

收到材料后才触发，不把未来条件当成当前任务。

u3353

真实输出摘自 reports/bp-case-one-day-redacted.md；evidence_id 可回到内部音频位置，BP 不展示原始转写。

13D · 真实记忆图谱 数据库聚合 · 节点名称已隐藏

图谱不是装饰：它把人物、项目、观点和证据接起来。

285

实体：117 观点 / 48 产品 / 43 组织 / 22 主题 / 19 人物 / 18 项目 / 18 其他

305

带时间边界的关系；仅 3 条标记 needs_review，平均置信度 0.788

2,143

证据提及，覆盖 6 个有实体提及的工作日；总库含 8 个图谱日

人物 → 观点
111
人物 → 项目
25
人物 → 组织
21
人物 → 产品
20
项目 → 组织
16

统计直接来自 data/aova.sqlite 的 entities / relations / mentions；图中只展示类型聚合，不公开真实节点名称。

14 · 商业模式 草案 · 待用户访谈验证

转写免费,记忆和执行闭环收费。

免费

全天候转写,不限

  • 检索、说话人分离、「我」的声纹
  • 声纹相册最多 3 人
  • 7 天 Pro 试用;之后图谱 / 历史只读,不隐藏
MEMORY PRO · ¥399/年

跨天 Voice Memory

  • 图谱、人物 / 项目 brief、证据回溯
  • 每周回顾与问答(有额度)
  • 手动导出任务卡
BUILDER · ¥999/年

Memory + 一个 Agent

  • 首发 ZCode
  • 隔离调研、文档、代码、数据准备
  • 含 CRM 场景的 Account Brief、方案 / 跟进草稿模板

为什么这样设计 Memory Pro 对标个人记忆订阅;Builder 的溢价来自“从记住到产出”的闭环。免费档的云端音频必须有容量 / 保留期,不能写成零成本。

关键前提 ZCode / Codex 等模型订阅由用户自带。若平台代付执行 token,必须单独卖执行额度,不能塞进 ¥999 年费。

隐私不是高价档特权:音频只要进入云端,都先在端侧完成端到端加密;云端对象存储只持有密文。当前原型尚未实现。· 不做:自造硬件、卖用户数据、广告、替用户按下对外发送键。

15 · 单位经济计算器 可调假设 · 2027 口径

每天录音 8 小时，服务毛利率为 12.1%。

调整假设

¥
10%
20%
8 小时/日 · 2,920 小时/年
0%
2.0× · 快速增长期
净收入 / 用户年¥352
持续服务成本¥309
服务毛利率12.1%
增长后贡献毛利率-10.6%
距离放量门槛还差 ¥63 / 用户年

目标：服务毛利率 ≥30%；可通过降本、提价或降低渠道费补齐。

每用户每年成本拆解

¥212
¥24
¥29
¥44

模型边界

本地 Whisper ASR
平台 ¥0 · 终端 ¥0.33
有效语音占比
26.1% · 实测
DeepSeek Flash
批处理错峰
音频存储假设
32 kbps · 12 个月
Agent 执行 token
用户自带

口径与 scripts/bp_model.py 一致。DeepSeek Flash 单价按 2026-10-27 官方价；批处理错峰，近实时按全天分布。服务毛利不计用户设备折旧。

16 · 三年情景 假设驱动 · 不是预测

基准情景 2029 年仍未盈利:累计经营亏损约 ¥2,391 万。

2029 年付费用户收入(万)累计经营利润(万)
悲观20,000437-2,141
基准50,0001,091-2,391
乐观100,0002,183-2,808

基准:净 ARPU ≈ ¥352/年;按 8h/日录音,服务毛利率 12.1% → 34.7% → 49.8%;获客后贡献毛利率 -10.6% → 17.0% → 35.8%。稳态盈亏平衡约 9.5 万付费用户。

模型下降因子依赖三遍合一、端侧过滤与价格下降,不是自然发生。假设清单在 BP §9.4;scripts/bp_model.py 可重算。

17 · 增长与上市

钩子:说完需求,当天看到 ZCode 成果。

阶段 0 · 2026 Q4

一个闭环先跑通

真实 ZCode 完成隔离调研领取 → 执行 → 报告回流;再开放文档与 worktree 小改动;CRM 作为模板场景。

阶段 1 · 2027 Q1

技术用户 Alpha 20–30 人

只招已经在用编码 Agent 的技术创业者、产品工程师和独立开发者;纳入少量 CRM 场景用户。北极星:每周被用户接受的 Agent 成果数。

阶段 2 · 2027 Q2–Q3

Beta + Builder 付费

围绕 ZCode 做通用任务和场景模板;批处理 token 较当前 -50%、服务毛利 ≥30% 才放量;之后再接第二个 Agent。

漏斗假设 待 Alpha 实测

触达 → 安装 3% → 激活 40% → 7 天试用后付费 10%。2027 年末 1,500 付费需触达约 125 万人——创始人的内容渠道远远不够,要靠导入器、厂商联名和 agent 社区口碑。这是最大的增长问题。

不做

大投放换量;在没有精度、采纳率和合规验证前面向大众。

18 · 风险与合规 非法律意见 · 上线前须律师审阅

最大的风险是他人的声纹和无人指令的行动。

风险事实应对
声纹相册 = 他人的生物识别信息《个保法》第 28–29 条须单独同意;Otter 被诉 BIPA(2026-08 裁定继续)†;德州总检察长与 Meta / Google 分别和解 $14 亿 / $13.75 亿†;Plaud 收缩为只认自己 ✔仅本机、不上云、不跨用户;主动才建档;未命名簇 30 天清除;按人删除;生物识别法地区默认关闭;律师不认则退回「只认自己」
自主执行 / 提示注入 / 误动作声纹误判会变成 agent 误动作(原型已出现一次);恶意音频注入基准平均成功率 69.10%†;用户批准了 97% 的审批提示(Anthropic 自述)只有不修改当前主任务的隔离调研自动触发;普通 L0 留队列;L1 授权;L2 逐次确认;只有「我」能下指令;转写当不可信数据;零未经确认的主任务修改或对外动作
云端音频 / 密钥恢复音频是最敏感的原始证据;服务端持钥会放大泄露,用户丢失恢复密钥又可能永久丢数据端侧加密后上传,云端只存密文;用户设备持钥;声纹仍仅本机;云端增强处理与存储分开;Alpha 前完成威胁模型与安全评审
录音他人 / 主动记忆泄露《民法典》第 1032–1033 条;主动 brief 比用户搜索更敏感。读取层已过滤 44 个敏感派生项,但未标敏感内容仍可能漏出工作场景为主;brief 工作主题白名单 + 最小披露;敏感分类前置;50–100 个真实问题压测;主动泄露 0 起才进 Alpha
厂商成处理者 · 备案 · 出境云端处理时按第 73 条字面是处理者(推论);私人记忆类是否需登记无官方口径本地优先;「数据不留存」通道;完全本地模式;咨询网信部门 / 律师
大厂挤压钉钉 / 飞书 / 得到 / 通用模型把记忆做进生态中立 + 证据 + 「做」;导入器抢跨生态位置
成本结构8h/日仅 12.1% 服务毛利;16h / 24h 分别为 -63.5% / -139.0%;Builder 到 24h 也为负毛利Beta 前批处理 token -50%;套餐设 8h 基础额度、阶梯档与超额付费;年付走低渠道费;Agent 执行由用户自带订阅

† 二手来源。详见 research.md、对标产品.md 与 BP §10。

19 · 里程碑与决策门槛

每一关不通过就调整,不放量。

2026 Q4
Voice Memory + ZCode
隔离调研闭环 · L0 路由 ≥95% · 执行成功 ≥80% · 接受 / 小改 ≥50% · 每类 ≥20 样本 · 零起未确认主任务修改 / 对外动作
2027 Q1
技术用户 Alpha
20–30 人 · 每人每周 ≥1 个被接受成果 · 7 日留存 ≥50% · 人工核对每周 <10 分钟 · 主动敏感泄露 0
2027 Q2–Q3
Beta + Builder
1,000 付费 · 试用 → 付费 ≥10% · token -50% · 服务毛利率 ≥30%
2027 Q4
1.0 + 合规
第三方安全 / 合规评估通过 · 再决定第二个 Agent 与 L1 授权
2028
规模化
付费 ≥1 万 · 服务毛利率 ≥50%
20 · 资金需求 金额示意 · 待创始人确认

种子轮 ¥500 万 / 18 个月:先验证一个闭环。

产品研发 60%
合规 10%
增长 20%
云 10%

种子资金用途:产品研发 60% · 合规 / 安全 / 法务 10% · 增长 20% · 云与推理 10%

种子 · ¥500 万

  • 做出 Voice Memory + ZCode 产品闭环
  • 20–30 名技术用户 Alpha → 1,000 付费
  • 验证项目研发、调研写作与 CRM 等场景模板
  • 至少一次外部安全 / 合规评估

A 轮 · ¥1,600–2,000 万(2028–2029)

  • 规模化获客;扩第二个 Agent / 团队版
  • 达标线:付费 ≥1 万,服务毛利率 ≥50%
  • 基准情景三年累计经营亏损约 ¥2,391 万
21 · 团队与证据状态

我们知道什么,不知道什么。

知道(有数据)

  • 管线在 10 个真实录音日、119.7 小时录音上跑通;8 天进入图谱
  • Memory brief / recall 本地查询约 10 ms,能保持时间边界和证据编号
  • 任务卡、发件箱、MCP 与结果回流已有命令行原型
  • 本地转写够快够便宜;声纹能抓得出自己的错

团队 待补

创始人:【姓名、背景待补】。运营 AI Buzzwords 栏目与每周 AI 行业分享;独立完成原型架构、隐私机制与真实数据验证。
需补齐:iOS、语音 / ML、设计、增长、兼职法务。

不知道(需要验证)

  • 95 张候选卡里有多少真有用:精度、去重、采纳率、误触发率没测
  • Memory 是否找得对、说得安全:Recall@5、错误记忆率、敏感泄露率没标注集
  • 常驻音频流与真实 agent 执行是否稳定
  • 只有一个用户,没有外部用户、没有收入
  • 声纹相册跨信道准确率与法律边界
  • 用户是否愿意付费;国内市场规模未核实
22 · 接下来的 90 天

先证明三个数,
再谈规模。

≥50%

ZCode 成果接受 / 小改率

0 起

主动敏感泄露 / 未确认对外动作

≥80%

真实问题 Recall@5

言成 · 完整版商业计划书 v0.12 · 2026-10-27 · 英文名待定 · 未做商标检索 · 完整文档:商业计划书.md · voice-memory-agent-market.md · research.md