即便是AGI级别的通用模型，丢给它一个验证过的SOP，效果还是会更好。
所以他们做的事情，不是造一个什么都能聊的通用AI实习生，而是造一个AI职业技术学院--
针对不同垂直任务，提前训练好一堆专科毕业的AI Agent。
用户来了不是面对一个空白对话框，而是系统自动匹配一个已经训练好的专业技工。
举个例子，当你输入"帮我做1分钟的产品视频"，系统不会把这个任务直接丢给一个通用Agent从头开始跑。
它会先识别你的需求属于"1分钟视频制作"这个垂直任务，然后把这个任务分配给专门为此优化过的SOP来执行。
这个SOP是提前训练好的，它知道1分钟视频需要规划分镜结构、匹配旁白节奏、设计转场逻辑，而不是像通用模型那样默认生成10秒片段。
这套系统背后有两个核心技术模块：
第一个是个性化智能推荐引擎。
它基于用户标签、历史数据、任务类型等维度，从SOP库里自动匹配最合适的那一个。一般是推三个，按置信度从高到低排序。用户不用纠结选什么模型、配什么参数，点一下就行。
第二个是SOP生成引擎。
当系统里没有现成SOP能很好地解决某个任务时，用户可以发起优化请求。
这个引擎就像一个AI程序员，会自动建立一个评价标准，然后把市面上的竞品都跑一遍，看看同样的问题别家能做到什么程度，再在这个基准之上反复迭代，直到找到最优解。
有意思的是，它还会测试SOP的泛化边界。
比如一个专门针对钙片保健品视频优化的SOP，它能不能也用来做维生素的视频？如果能，范围就扩展到保健品。如果还能做运动鞋的，就继续扩展到消费品。
它会自动测出边界，然后标定这个SOP的适用范围。
这样一来，随着使用场景和数据积累越来越多，SOP库就会越来越丰富，能覆盖的垂直任务也越来越广。
用团队自己的话说就是：领域越窄的SOP，能力越强；但无数个窄SOP拼在一起，就能覆盖足够广的需求。
