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在现代社会，沟通技巧的重要性不言而喻。无论是在职场中与同事协作，还是在生活中与朋友交流，良好的沟通能力都是建立和谐关系的关键。本文将探讨沟通技巧的重要性，并提供一些实用的建议，以帮助读者提升自己的沟通能力。 首先，沟通是信息传递的桥梁。在团队合作中，有效的沟通能够确保信息的准确无误，减少误解和冲突。例如，当一个项目需要多个部门协同工作时，清晰的沟通可以帮助团队成员理解各自的职责和期望，从而提高工作效率。 其次，沟通技巧对于个人发展同样至关重要。在职场中，能够清晰表达自己的观点和需求的人往往更容易获得晋升和加薪的机会。此外，良好的沟通能力也有助于建立个人品牌，提升个人影响力。 那么，如何提升沟通技巧呢？以下是一些建议： 倾听：倾听是沟通的第一步。在对话中，给予对方充分的关注，理解他们的观点和需求，这有助于建立信任和尊重。 清晰表达：在表达自己的观点时，要尽量做到简洁明了。避免使用复杂的术语或冗长的句子，这样可以帮助对方更好地理解你的意图。 非语言沟通：肢体语言、面部表情和语调都是沟通的重要组成部分。确保你的非语言信号与你的言语信息一致，这样可以增强沟通的效果。 反馈：在沟通过程中，适时给予反馈可以帮助对方了解你是否理解了他们的观点，同时也能鼓励对方继续分享。 适应性：不同的人有不同的沟通风格。了解并适应对方的沟通方式，可以帮助你更有效地与他们交流。 最后，个人观点是，沟通技巧并非一蹴而就，而是需要不断练习和改进的过程。通过积极倾听、清晰表达、有效使用非语言沟通、及时反馈和适应不同的沟通风格，我们可以逐步提升自己的沟通能力，从而在个人和职业生活中取得更好的成果。

蓝鲸新闻 9 月 26 日讯（记者 武静静）9 月 16 日，MuleRun（中文名 " 骡子快跑 "）宣布上线全球首个 AI Agent 交易市场，面向所有用户开放。这家成立不足一年的初创公司，选择了一个尚处早期但潜力较大的方向：让 AI Agent 的开发、部署与交易像电商商品一样普及化。阿里云参与了 MuleRun 的早期投资。上线仅 10 天，平台已吸引超过 21 万注册用户、近 5000 名创作者报名入驻。这样的增长速度，连 MuleRun 团队自己都直言 " 超出预期 "。MuleRun 正在尝试搭建这样一个市场——它既像淘宝，又像劳动力外包公司，更像一个 " 能力版 OnlyFans"。这个市场能走多远，仍需要时间验证。但至少在今天，它提供了一个新的视角：在大模型之后，交易和生态或许才是 AI 应用真正的关键。在 2025 年云栖大会现场，蓝鲸科技采访了创始人兼 CEO 陈宇森与运营负责人李昕瑜，他们详细阐述了 MuleRun 的定位、架构设计、商业化逻辑，以及他们对未来市场的判断。Agent 市场的淘宝MuleRun 的定位一开始就比较明确：它不是一个通用型大模型，也不打算做单一 Agent 工具，而是一个Agent 的交易平台。" 过去，Agent 的开发和部署门槛很高。需要懂代码、申请 API Key、甚至要配置 Docker 环境。普通人没法使用。" 陈宇森说，" 我们的价值是降低门槛，让创作者能触达更多用户，让用户能轻松使用。"为了凸显这种定位，MuleRun 采取了 " 完全三方平台 " 模式，不运营自营产品。李昕瑜补充：" 哪怕平台上有带我们前缀的 Agent，那也是设计师同事以个人身份上传的作品。我们要确保创作者生态公平开放。"外界对 MuleRun 的比喻，是 "Agent 的淘宝 " 或 "AI 应用商店 "。这不仅仅是因为它有交易属性，还因为它在架构上更接近电商平台。在 AI 产业版图中，Agent 被视为 " 下一个爆发点 "。从 OpenAI 的 GPTs，到字节的 " 扣子 "、腾讯和百度的 Agent 商店，各大公司都在探索。但到目前为止，还没有出现真正意义上的规模化平台。与许多平台不同，MuleRun 将 " 让创作者赚钱 " 放在第一位。这也是陈宇森眼中与 OpenAI GPTs、腾讯、百度等大厂产品的关键区别。" 没有意识到交易的重要性，是过去很多 Agent 平台没有成功的原因。" 他说。MuleRun 从一开始就搭建了完整的交易链路，包括支付、风控和全球清算。这套体系并不比传统电商简单，甚至更复杂，因为涉及跨境用户和数字劳动力的定价问题。上线 10 天后，就有开发者在平台上获得了超过 1000 美元的收入。李昕瑜提到：" 有位开发者上线了 nano banana 系列的 Agent，仅三天就赚到 1000 多美元，这让创作者对变现的信心大大增强。"在她看来，这是平台能够快速聚集供给的重要原因。用户量和创作者量相互拉动，形成早期的双边市场效应。与通用型 Agent 的分野在 AI 圈，几乎所有公司都在谈 Agent。但不同公司对 Agent 的理解和落地方式差别极大。陈宇森直言：" 我们并不想做一个万能的聊天机器人。Agent 要能稳定解决具体问题，才有价值。"MuleRun 的技术架构背后有一个核心假设：要实现高成功率，需要 " 大量的 SOP（硬编码）+ 少量的大模型 " 这一组合。" 大模型在其中是胶水，而不是主体。" 陈宇森解释。他举例，某大型自动驾驶厂商用类似架构生成了 4000 万行代码，替代 200 人年的工作，其核心就是靠 SOP 流程来保证稳定性。在 MuleRun 平台上，Agent 往往是解决高频、重复、标准化的场景，例如客服、视频标注、餐饮行业的菜品拍摄等。相比依赖对话式交互的通用 Agent，这种设计更接近 " 生产工具 "。" 去年大模型还不够强，这事做不成。今天能成，是因为大模型刚好能支撑‘ 80% SOP+20% 大模型’的模式。"陈宇森说，" 创业有时候靠的就是时间点，不能太早，也不能太晚。"MuleRun 在战略上做了一个的决定：不投入开发创作者工具，而是保持 " 框架中立 "。" 几个月前我们决定几乎不在创作者工具上花资源，而是让大家用现有的 SDK 和工具开发，再通过 MuleRun 部署。" 陈宇森解释，" 这样我们避免了和大公司在工具框架上的正面竞争，把精力集中在交易和运行平台。"这一选择使得 MuleRun 定位清晰，但也意味着它必须承受比一般 AI 应用创业公司更高的技术复杂度。平台既要保证全球用户的稳定使用，又要承担异构 Agent 的运行和管理。" 如果你横向对比 Manus 这些一线创业公司，我们在技术上做的事可能是他们的平方甚至立方的复杂度。"MuleRun 技术负责人透露。短期壁垒是平台本身的易用性，长期壁垒则是生态。一旦用户和创作者的规模聚集，平台效应将强化领先者优势。商业化是 MuleRun 的第一优先级。陈宇森并不讳言：" 我们要成为 AI 时代最大的劳动力外包公司。"在他构想的未来里，公司组织结构将彻底变化：少数人管理大量 AI Agent 完成重复性工作，成为常态。" 如果把人类大量低门槛的工作交给 Agent，MuleRun 可能就是全球最大的外包公司。"为此，平台的目标用户并不仅是开发者，而是各行各业的专业人士。MuleRun 希望帮助那些有专业知识但缺乏代码能力的人，把知识转化为 Agent。陈宇森认为，这将催生 " 大量一人公司 "。" 过去大家是输出内容，现在可以输出能力。" 他说。MuleRun 试图填补这一空白。但它面临的挑战同样明显，不论在技术稳定性还是在市场竞争中，初创公司能否保持优势仍不确定。陈宇森对此保持冷静：" 现在还早期。未来至少会有几十家公司竞争，那才是真正的硬仗。"