数值策划 Agent vs Tool

parents: 数值策划 Agent

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• Agent
  • Pro
    • 更有价值，更值得做
      • Agent 带给用户（游戏研发团队）的价值更高
      • Agent 竞争的是劳动力市场，是和真人竞争，这是一个大得多的市场
        • 美国劳动力市场比工具市场大 43 倍，国内差距更大（因为工具付费习惯差）
      • 劳动力市场中，即使一个非常细分的方向（游戏数值策划），对一家创业公司来说也足够大
        • 估算了一下，全球游戏数值策划每年的薪资总和，大概在十亿美元
    • 执行难度可能更低。顺势而为，跟着 AI 替代劳动力的大趋势，获得资金、人才的难度都更低，有技术红利。
      • 顶级风投也认为 Software Is Eating Labor
  • Con
    • 研发难度高得多，需要设计一条能到达终点的路径，并灵活调整
    • 这是一个依赖于 AI 能力的项目，而 AI 变化太快，不确定性高得多
      • 可能我们费劲搞了很久的技术路线，被 AI 的能力轻而易举地覆盖了
      • 对前瞻性和灵活调整能力有更强的要求
• Tool
  • Pro
    • 研发难度小得多
      • 毕竟只是做一个工具，而不是可以自行完成工作的 agent
  • Con
    • 解决的是 hard fact 问题，用一个更先进但是更复杂的方案，来解决协作和效率问题
      • Hard fact 的定义见 3 种 PMF 框架
      • 我调研了一些类似的理念超前的工具（比如 IBM Lotus，几乎是 1990 年代版本的 notion），失败率很高
      • 现状：大部分目标用户没有一个足够痛的痛点，来推着他们解决数值方面的协作和效率问题。这会导致市场推广比想象中还要困难。
    • 对于大部分数值策划来说，这是在增加复杂度和负担，虽然减轻了一些别的负担。因此担心接受度有限。
      • 因为每个人习惯的计算方式不同，只有 excel 才足够灵活，可以让所有人都完成计算。很难让大部分数值策划都在我们的工具内完成计算。
      • 最终的工作流：Excel 计算  →  导入工具  →  验证  →  发现问题  →  回 Excel 改  →  再验证