[横琴|澳资初创| AI Agent] 寻找技术联合创始人,前期零薪, 16%股权(4 年归属)

11 小时 48 分钟前
 kalxd

​ [联合创始人 & CTO 招募] 云端中立 AI Agent 消费智能体 ​一、 我们是谁 & 要做什么? ​Meta 发布的 Muse 已经证实了移动端 UI Agent 的巨大前景。然而,国内淘宝、微信、京东、拼多多等生态高度封闭与严格风控,导致大厂(受广告业务绑架)无法做出真正“站在消费者立场、跨平台中立比价与自动履约”的产品。 ​我们正在打造一款 Cloud-First (云端优先)的移动端 AI 消费助手 App 。用户仅需发送一张图片或一句指令,云端 Agent 集群即可在数秒内完成跨平台数据抓取、优惠算法折算与品质风控过滤,帮用户一键找到全网实付最低价并辅助下单。 ​二、 你的核心挑战( CTO 职责) ​我们需要一位能够亲自动手打仗、具备大厂级工程能力的技术合伙人: ​云端架构搭建:基于 Serverless + Playwright / Browserless 构建高并发无头浏览器容器池。 ​反爬虫与风控对抗:设计动态住宅 IP 路由、浏览器指纹伪装及 VLM (视觉大模型)自动化打码系统。 ​人机协同( HITL )引擎:设计极低延迟的屏幕流交互,在短信验证码/人脸识别节点实现手机端无缝接管。 ​三、 我( CEO )将带来什么? ​商业闭环与产品设计:清晰的商业变现路径(订阅制 + 导购佣金 + 节约分成)。 ​琴澳政策资助与杠杆:以澳门公司主体撬动澳门科技发展基金( FDCT )研发资助、横琴深合区科技补贴与创业大赛奖金。 ​投融资与资源整合:主导风险投资( Pre-Seed / Seed 轮)路演,负责法务合规、用户增长与团队运营,让技术团队无后顾之忧。 ​四、 股权与薪酬方案 ​联合创始人股权:16% 核心股权(附带国际标准的 4 年 Vesting 兑现期与 1 年 Cliff 门槛期)。 ​薪酬计划:Pre-Seed 融资完成(或资助到账)前,双方共同投入 Sweat Equity 快速打造 MVP ;融资金额到位后,立即转为市场化高薪全职。 ​寻找这样的你:熟悉 Python/Node.js 高并发架构,有无头浏览器、自动化爬虫或 AI Agent 研发经验。大湾区/澳门高校计算机硕士/博士或大厂背景优先。 ​联系方式:[邮箱 Jeffersontang28@gmail.com]

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14 条回复
Paradoxos
11 小时 18 分钟前
没钱创什么业,技术人员活该被你白嫖吗?
aoxiansheng
11 小时 4 分钟前
0 薪酬,真大方。token 都得花钱呢。
JackyTsang
10 小时 0 分钟前
不是泼冷水哈,我认为你的最佳 “技术联合创始人” 是 Deepseek 、GPT 、Claude 、Grok 等。
uqf0663
9 小时 42 分钟前
该说不说,直接在标题写明零薪,而不是把人骗进来再说,这个坦诚的行为还是值得表扬的。
peon
8 小时 45 分钟前
你自己学一下 vibe coding 就好了嘛
wdhwg001
8 小时 30 分钟前
实话:你的当务之急是立刻去报名 Antler Residency ,然后你就不缺这个人了。

如果你没通过,那么打磨自己很重要。

澳洲的 VC 们还是很宽松的。
niubee1
7 小时 54 分钟前
如果都 0 薪了,那么我自己都能干了,要你有何用?
bojue
7 小时 31 分钟前
有这个能力的人不需要你们团队,没有任何帮助
huigeer
7 小时 12 分钟前
马靠就是这帮人搞坏了风气
nofishing
6 小时 57 分钟前
都被你们搞出刻板印象了,海外华人小老板创业真是又穷又精,在外面骗不到人都来国内骗是吧
metalvest
6 小时 35 分钟前
1. 物理瓶颈
结论:数秒内跨平台抓取与并发成本直接冲突,反爬对抗是持续消耗战。

单用户请求若需跨 5–10 个平台,需并行启动同等数量无头浏览器会话。

Browserless 定价:约 40 并发 $140/月,仅能同时服务 4–8 个用户。

Serverless 冷启动叠加代理池初始化,导航超时从 6–8 秒升至 15 秒以上。

“数秒内完成”承诺与并发成本、冷启动延迟构成硬矛盾。

平台风控是动态瓶颈:住宅 IP 、指纹伪装、VLM 打码可短期绕过,但平台升级后需持续适配。TOC 有效产出不取决于 Agent 多强,而取决于平台风控的瓶颈位置。

判断:原型可搭建,规模化消费级产品不可持续。

2. 数据边界
结论:平台数据受法律与契约约束,技术能力无法突破数据主权。

2025 年《反不正当竞争法》第十三条第三款禁止“避开或破坏技术管理措施获取其他经营者合法持有的数据”。

动态住宅 IP 、指纹伪装、VLM 打码属于典型“避开技术管理措施”,法律风险明确。

实时价格、库存、优惠券属于平台私有高信噪比数据,公开爬取无法稳定获取。

合规路径只有两条:平台官方 API 授权,或用户设备本地代理(使用用户自己的账号与会话)。

无授权则无稳定输入;输入质量决定输出质量。

判断:云端批量抓取不可持续;必须转向官方 API 或本地代理。

3. 架构缺陷
结论:长周期多平台任务必然发生逻辑漂移与信噪比衰减。

跨平台比价涉及多步推理:抓取→解析→优惠券叠加→品质过滤→排序→下单。

早期抓取的价格可能在后续步骤中已失效;优惠规则可能中途变化。

生成式模型在长上下文中会稀释早期约束,噪声随时间累积。

需要外部状态机、滑动窗口、每步一致性校验,但这增加延迟与成本。

HITL 纠正信噪比需要新信息输入,而新信息又引入额外噪声,形成反馈悖论。

判断:架构可缓解,不能根除;长链条自动化必然需要人工兜底。

4. 技术规律
结论:反爬与风控是军备竞赛,技术演进遵循 S 型曲线,不能线性外推。

住宅 IP 段会被批量标记,浏览器指纹特征会被更新,验证码扰动算法会迭代。

每一次平台升级都要求技术栈对应调整,运维成本持续存在。

AI 能力提升不能绕过平台主权、法律授权与物理时间成本。

将“AI 越来越强”外推为“自动抓取永远可行”,是静态线性思维。

判断:技术投入边际收益递减,无法形成稳定护城河。
orion1
6 小时 34 分钟前
ai 这么强了,需求扔给 ai 不就做出来了嘛
cgcs
5 小时 33 分钟前
@wdhwg001 他说的,有没有可能是澳门?
wdhwg001
4 分钟前
@cgcs 看到了,排版烂到我懒得看完,是我的问题。

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