我们每天盯着几百个新产品进出观察池(近 24 小时 251 个),看多了会发现:AI agent 的崛起是有固定形状的。这页讲我们从真实数据里观察到的规律。
不同源代表不同阶段
- GitHub —— 最早期。开发者用 star 投票,通常领先其他渠道数周。编程类、框架类 agent 几乎都是这里先起。
- Hacker News / Lobsters —— 技术圈口碑关。能扛住 HN 评论区的 agent,产品本身通常经得起用。
- Product Hunt —— 正式发布关。声量集中爆发,但也最容易一日游。
- HuggingFace Spaces —— AI 应用的原生土壤,能直接看到有多少人真在跑。
- 公开收入(TrustMRR 等) —— 最硬的信号,但只有一小部分产品愿意公开。
所以我们不只盯一个源:只看 Product Hunt 会永远慢半拍,只看 GitHub 会漏掉整个消费级市场。
真正的崛起信号 vs 一日游
发布日冲上榜首不代表什么。我们更看重发布之后的斜率 —— 我们自己按时间序列给产品打快照,算近日增速。一日游的曲线发布当天冲顶然后垂直落地;真起来的那批是发布后持续爬,常常在几周后才越过发布日的峰值。
开发者 agent 与消费级 agent 的冷启动不一样
面向开发者的 agent:开源 → GitHub star → 技术社区讨论 → 自然扩散。基本不需要买量,但需要文档和一个能跑通的 demo。
面向普通用户的 agent:靠渠道、内容和社交传播,发布节奏更像消费品。这类产品在 GitHub 上完全看不到,只能从 Product Hunt / 应用商店侧观察。
怎么用这些观察
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