前餓了么聯合創始人汪淵，我本以為他已經退休去享受生活了。這種級別的創業者，早就實現財務自由。

早些年有朋友在餓了么，經常跟我講餓了么創始人“四大餓”跌宕起伏的故事。后來餓了么被阿里巴巴收購，幾位創始人陸續離開，圈子里關于他們的消息越來越少。

直到上周，看到一條新聞，才知道汪淵 Raymond 已經重新開始創業，而且方向是當紅的 AI 應用，公司名叫：Orion Arm，主體注冊在新加坡，主做海外市場。

Orion Arm 最近剛剛完成一筆 1100 萬美元融資，投后估值 1 億美元。有趣的是，他們做的不是 Agent，不是當前熱門的那些領域，而是純粹的工具。

從 2023 年開始到現在，Orion Arm 發布了兩款 AI 工具：日程管理類的 Toki 和新聞聚合類的 Syft。其中，Toki 用戶量比較高，目前已經在全球市場上有超過 300 萬的用戶。

2024 年，他們在國內的微信生態中短時間內測過日程管理的產品，當時好像叫 Dola，Toki 是后來改新的名字。由于微信生態不支持第三方應用以個人的身份集成進來，所以，當時 Dola 總被封殺。再后來，他們團隊索性放棄國內市場，主做海外。

日程管理在國內用戶里算不上高頻剛需，但在海外市場，大多數人都有用日歷管理時間的習慣。傳統的 Google Calendar、Apple 日歷這些工具，還是得靠用戶通過結構化的方式錄入信息，先選時間段，再寫具體的事情，操作起來有些麻煩。

我們公司用飛書，平時我在外面，用手機錄入日歷，就很不方便。一句話的事情，非得挨個填寫。

Toki 用 AI 重新做了一遍日程管理。用戶在 Line、WhatsApp、Telegram、iMessage 這些主流聊天工具里，直接發語音、文字，或者發一張圖片，Toki 能自動識別關鍵信息，把內容寫進日歷、設置提醒，全程不需要手動輸入。

比如用戶發一張航班確認郵件的截圖，Toki 能提取出發地、時間、航班號，然后自動生成提醒。臨時改時間或者加安排，說一句話就能完成操作。

這個體驗很棒。對于高頻使用日程的用戶而言，Toki 降低了操作成本，讓日歷可以快速從人腦同步到數字系統。

如果飛書這樣的產品，能夠支持類似的能力，那對用戶而言會方便很多。這些年來，日歷這款產品幾乎沒有什么創新，各個頭部的日歷產品大差不差。Toki 讓人眼前一亮。

不過，這件事的技術門檻并不低。我昨天和智譜的朋友在中關村聊天，他提到，AI 模型容易幻覺，輸入稍微復雜一點就容易出錯。比如用戶隨手一句話，或者直接發個截圖，系統要準確提取出時間、地點、事件，其實不是單靠大模型能力能解決的。

舉個常見的場景，我們告訴 AI 先訂個 30 分鐘后去機場的日程，緊接著又說要把這個日程改到明天同一時間，大多數模型在這種多輪上下文里，很容易混淆。想把自然語言轉成準確、結構化的日歷信息，底層要做大量的數據預處理和工程適配。

像騰訊元寶雖然在微信里有入口，但目前還沒法做到這種能力。為什么沒有實現，我的一個推斷是，這事沒那么容易實現。

Orion Arm 還做了一款新聞聚合類的產品，叫 Syft。這個方向和日程管理完全不同，本質上解決的是信息爆炸的問題。

現在信息流動太快，尤其是做全球化產品的人，每天刷新聞、社交媒體，經常會遇到同一件事有十幾二十條不同的報道，有時候標題都不一樣，實際內容卻大同小異。

Syft 做的事情很簡單，就是把這些多渠道、多語言的新聞先自動歸類、去重，然后只推一條結構化的母語摘要給用戶。

比如一個熱點事件，平時你可能要在好幾個 App、不同語言的網頁來回切換，現在 Syft 自動做信息整合，不管你用什么語言，它都能處理出來比較完整、去掉噪音的結果。

和傳統的新聞聚合產品不同，Syft 主打的一個特點是多語言、多文化場景下的信息整合。

它支持三十多種語言，能自動判斷用戶的內容偏好，甚至在母語摘要里盡量保留原有語境，減少誤讀。這種需求在海外做內容、或者經常要看國際新聞的群體里比較普遍。

國內現在也有不少 AI 新聞聚合工具，但基本還是中文單語，聚合方式主要靠關鍵詞。Syft 用 AI 做去重和結構化，底層其實也有類似的工程難度，比如多語言實體識別、新聞事實歸納、上下文判斷，這部分目前也很難單純靠開源大模型搞定。

日程管理、新聞聚合這兩個方向，其實都不算新，但 Orion Arm  這家公司還是做出來了新的亮點，這對于我這樣做工具的創業團隊來說是一個很不錯的參考。

他們盯的是效率工具里那些用的人多但沒人認真優化過的場景，一步步把流程做短，復雜度做低。

工具型 AI 應用市場一直在，但大多數產品還是停留在加入口的階段，真正把細節和復雜場景啃下來的團隊不多。Toki 和 Syft 這類產品，實際就是用自動化、降低門檻的思路把老賽道做了一遍。

到現在，能讓用戶持續用下去的工具還是少數，核心看體驗是不是夠省事，能不能幫用戶省下反復決策和操作。

還有很多機會。