文｜邓咏仪

编辑｜苏建勋

2024年中离开阿里，开始在Agent赛道创业时，郭振宇面临不少质疑：到底是做AutoAgent（自主代理，机器人主导完成任务），还是Copilot（副驾驶类智能体，人类主导）？

当时，大模型能力有限，Agent刚起步，“AI能独立完成工作”这件事，只是少数人的笃信。有投资人劝他，先从Copilot（半人工模式，人类主导任务）的产品形态开始。

但郭振宇拒绝了，他坚定要做全自动的AutoAgent。

创立SandwichLab之前，郭振宇做了十多年的自动驾驶和机器人。博士阶段，他曾经创立硬件loT创业公司Neurio，而后又加入硅谷最大的送餐平台Postmates，在内部创立了人行道自动化送餐机器人项目。

在郭振宇看来，无论是自动驾驶、送餐机器人还是Agent，本质都是构建一个全自动的系统，帮助用户完成任务：自动驾驶、送餐机器人把用户、餐食从A送到B点；Agent也应该是直接交付任务结果，而非仅仅做一个辅助人类的工具。

2024年中，SandwichLab正式成立。2025年3月，公司上线了首款产品Lexi。

《智能涌现》获悉，SandwichLab已完成新一轮融资，由五源资本、戈壁创投及阿里巴巴创业者基金（AEF）共同投资，累计融资金额已超过千万美金。

Lexi是一个AI广告投放Agent，订阅费定价每月200美金起。它为全球的中小企业主，在Meta的生态里，提供从0到1的广告投放服务。

使用方式也很简单。比如，一个面包店的的师傅，只需要告诉Lexi：这个月我有2000美金预算，想让周围5公里的人来店里消费。

“之后的所有事，包括分析、做图、写文案、投放、优化，都由Lexi自动完成。面包师傅只需要看，有多少新客人推开了店门，收益多少。”郭振宇告诉我们。

Lexi瞄准的更多是长期的经营场景，典型客户是从来没有投过广告的海外中小企业主，不管他们的生意是在线上还是线下。

郭振宇观察到，中小企业主创业，很多人靠一技之长，或为生活所迫。“他们靠努力能做到100万美金的营收，但要继续往上走，就需要更复杂的经营能力，比如财税法、市场营销、运营管理、供应链。”他说。

上线三个月后，Lexi的付费用户已来自94个国家，月环比营收增长在150%以上。

用户不需要知道什么叫Agent，他们只需要赚钱就好

Lexi的特点是“持续交付”，也就是说，这是一个不需人类介入的产品。

Lexi采取了一种可以说是“霸道”的产品设计理念：用户不用知道Lexi投放了什么素材，甚至Lexi的界面上，都没有用户可以介入的按钮。

在广告投放过程里，用户需要的，只是输入自己公司的相关资料、预算、投放周期，系统就能够完成从市场分析、素材生成、设定策略、所有动作的自动迭代。

SandwichLab把Lexi定义为“RevenueGeneratingMachine”（营收生成机器），直接对业务结果负责。广告主只需要设定预算、投放的时间周期，然后等着看收益就可以。

“用户只需要知道Lexi能帮他们赚钱，不需要知道怎么赚钱的，也不需要知道什么叫Agent。”郭振宇表示。

“企业经营，没有人只想开一天，他只在乎营收的持续增长。”郭振宇认为，这是新一代AI范式变革最大的机会：从一次性交付，走向持续经营。

另一方面，Lexi推出时，选择先切入Meta生态，而不是Google、TikTok这类商业化基础、变现能力更高的平台，这也招致了不少质疑。

我将这些疑问向郭振宇复述，他当即反驳：“这可能比较反共识，事实上，Facebook与Google之间的差异，甚至比Facebook与芒果台之间的差异更大。”

这源于这些平台不同的商业属性。

Google的更多是主动信息，用户在搜索框里“搜索”，这充分指向了购买意愿，广告投手所能做的事情，更多是关键词优化等动作；

起源于流媒体的TikTok，则是主动给用户推荐信息，本质是“猜”用户喜欢什么，但用户喜欢什么，并不直接等同于购买意愿。

“在TikTok上做广告自动化的最大问题不是投放策略，而是什么样的短视频"素材"更能吸引人，本质比拼的是创意，这是AI短时间内很难做好的。”他解释。

Meta的商业化系统并没有Google和TiktTok成熟，这样的“弱点”，恰恰是Lexi技术的用武之地：这是一个更需要人，来决定投放策略的平台。

如今，Facebook依然是海外中小企业最重要的获客入口，在平台上有过广告露出的中小企业超过1.3亿。对这些中小企业，如果他们希望能够在平台上做市场营销，大部分Agency提供的服务是开户、建网站，还无法保证投放效果。

费用也很贵，这类Agency服务通常在每月6000美金到2万美金之间——Lexi希望在这样的鸿沟中，提供服务价值。

Lexi足够便宜，最低每月200美金，对很多中小企业主而言，提供的是一种“从无到有”的体验：从完全不懂广告投放，到马上能够拿到收益。

Lexi的运作模式，有点像量化交易，它会同时生成并测试多种投放策略。某一天某个策略可能会亏损，但这没有关系。

本质上，Lexi选择的不是一个“更好”的商业化平台，而是AI最能发挥价值的平台。通过在一个不确定的市场进行持续的、黑盒化的博弈，Lexi的最终目标，是在一个周期内，整体的投资回报率（ROI）优于用户自己操作。

“有这么多意想不到的客户”

和郭振宇聊天，你很容易感受到他的坦诚。他会直白地承认"这个问题我可能没想明白"，也会坦率地分享创业的热情

但在这些背后，有一条清晰的主线贯穿他所有的职业选择：分配问题。

在谈话中，“再分配”是郭振宇频频提起的词。“阿里‘让天下没有难做的生意’理念对我影响很深，创立Lexi，也是希望“通过技术进步带来的生产力，再分配给那些没有能力接触到的人，让社会变得更好一点。”

所以，从第一天起，Lexi所服务的客户群体就很明确：那些有产品、有服务，但缺乏线上营销能力的中小企业主。

尽管Lexi眼下的形态是一个广告投放Agent，但SandwichLab的目标并不仅仅如此。郭振宇强调，广告投放只是SandwichLab的一个验证系统能力的起点。

目前，SandwichLab团队还在筹备一个全新产品，将在今年年底推出。这个场景和广告投放完全不同，但基于同样的原理运行。

“我们真正构建的，是一套可以迁移到无数行业和场景的自动化生产力系统。”他解释道。只要一个领域存在效率提升的可能，这套系统就能介入、重塑流程。

Lexi上线3个月后，客户就已经遍布全球94个国家。有意思的一点是，能够达到这一点，很大程度上要归功于Lexi自己。

郭振宇选择听取Lexi的意见，用Lexi为SandwichLab获客，甚至决定市场方向。当Lexi发现在某个区域的客户付费意愿（ARPU）更高时，团队就会针对性地优化产品以服务该市场。

目前，公司超过60%的新用户都是由Lexi自己带来的。

以北美市场为例，Lexi发现健身房、美容院这类本地服务业的客户，付费意愿比电商客户高出40%。原因很简单：这些店主更依赖精准的本地流量，而Lexi在Meta生态内的精准投放能力，正好满足了这个需求。

因此，SandwichLab团队开始专门优化针对本地服务业的功能模块，包括地理围栏设置、本地化文案生成、以及与GoogleMaps的数据打通等。

“你真的相信Lexi给出的市场营销策略吗？”听完Lexi的故事，我抛出了最后一个问题。

郭振宇没有直接回答信与不信。“与其说相信，不如说试图去理解，为什么AI会给出这样的策略。”

2025年，OpenAI终于发布了GPT-5，依旧算不对5.01和5.02谁大谁小——本质上，幻觉的产生，是因为大模型依靠语言，而非数字来认识世界，就像人类会把直觉凌驾于客观证据之上。

在非常依赖数据的商业活动中，AI能否客观依靠数据反馈来定策略，是否会重复人类的认知偏见？这是一个没有定论的问题。

在大模型时代冲浪、造船有很多姿势，Sandwich选择了从另一个角度来做AI：不让AI做“一次性猜测”，而是设计持续反馈的场景，用是否拿到收益来作为衡量的标准。

这让Lexi收获到了很多“意料之外”。Lexi上线之后，SandwichLab的团队才知道，原来有这么多以前意想不到的用户需要Lexi。现在Lexi的客户里，有阿联酋的团建手鼓工作室，澳大利亚服务残障人士的公司、非洲的脏辫假发片公司，等等。

这可能是SandwichLab团队觉得最有意义的时刻。“在Lexi把业务拓展到这些市场之前，我都不会知道有这样的客户画像存在。”振宇说，“现在巴勒斯坦还在打仗，甚至有一个在巴勒斯坦的用户，他Facebook上卖义乌小商品，每天开着车送产品到边境。我们收到他的邮件，说Lexi帮他在最困难的时候保住了收入来源。”

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