Coworker.ai 发布 OM2：称超过一半 token 账单花在重复搜索上
Coworker.ai于9月3日上线OM2，核心判断是AI每次提问都把整家公司从头重读一遍，超过一半的token账单花在寻找答案而不是答案本身。OM2通过50多个连接器把客户、项目和背后的人汇成一张可复用的神经图谱，公司自测称相同模型和任务下成本降至原来的九分之一、速度快64%、84.5%的情况下质量更受青睐，叠加自家Optimized Routing节省可达51倍，均无独立验证。
AI工作助手Coworker.ai于9月3日发布OM2。官方公告中的说法很直白：AI每次被提问都要把整家公司从头重读一遍，超过一半的token账单因此不在答案里，而在寻找答案的过程中。
每次提问都从零开始
它举的例子很普通：Acme那笔续约谈到哪一步了？AI会去翻Salesforce、Gong、Slack和内部文档，每次都从零翻起。按其说法，答案很便宜，烧钱的是反复重读。
神经图谱与官方声称的收益
OM2被描述为一张神经图谱（neural graph），即类似知识图谱、存下实体及其关系并复用的结构。50多个连接器把工具接入一次，系统在后台学习客户、项目和人，汇成一张可复用的图：第一次判断去哪里找，之后直接知道。公司自测称，相同模型和任务下成本降至原来的九分之一、速度快64%、84.5%的情况下质量更受青睐，叠加自家Optimized Routing节省可达51倍。以上均为公司自测，无独立验证。
Coworker.ai还把矛头对准模型厂商：在它看来实验室不会解决，因为token账单就是它们的收入，让它们缩小账单如同让石油公司关心油耗。产品已上线，价格、客户规模与所用模型未公开。需说明：该批评指向模型厂商，而GlobalFeed的写作引擎正是Anthropic的Claude。
