前红杉资本合伙人 Kais Khimji 创立了 AI 日程安排公司 Blockit，并获得了红杉领投的 500 万美元种子轮融资。该工具旨在解决传统日历无法互通导致的低效问题。与 Calendly 等需要分享链接的工具不同，Blockit 利用 AI 代理直接在用户之间协商会议时间，根据用户偏好和情境自动完成整个安排过程，其最终目标是构建一个基于 AI 的“时间社交网络”。
传统日程安排的痛点
目前，安排会议通常需要来回发送邮件或分享日历链接，过程繁琐且低效。创始人 Kais Khimji 指出，每个人的日历就像一个孤立的时间数据库，彼此之间无法直接沟通。
“我有一个时间数据库——我的日历。你有一个时间数据库——你的日历，而我们的数据库就是无法互相交谈。”
Blockit 的目标就是打破这种隔阂，让日程安排实现自动化。
Blockit 的工作原理：AI 代理之间的直接沟通
Blockit 的核心是其 AI 代理，它能像人类助理一样处理日程安排的全部流程，而无需用户分享任何链接。
- 启动方式: 用户只需在会议相关的邮件中抄送 Blockit 代理，或在 Slack 中向它发送消息。
- 自动协商: 收到指令后，各参与者的 AI 代理会直接开始沟通，根据所有人的日历和偏好协商一个共同方便的时间和地点。
- 无缝体验: 整个过程在后台自动进行，完全省去了来回确认的步骤。
超越简单的日程安排
Blockit 的能力不止于寻找空闲时段。它致力于理解用户的个人偏好和工作情境，从而做出更智能的决策。用户可以为其 AI 代理设定具体的指令。
- 会议优先级: 系统可以学习区分哪些会议是 不可协商的，哪些是可以根据当天情况 灵活移动的。
- 个人习惯: 用户可以告知代理自己的习惯，例如“如果日程太满，可以跳过午餐时间”。
- 情境理解: AI 代理甚至能通过邮件的语气来判断会议的紧急程度。例如，用户可以设定规则，让以正式问候语（如“Best regards”）结尾的会议请求优先于非正式的请求（如“Cheers”）。
这种模式利用了所谓的“情境图谱”（context graphs），即 AI 代理通过学习隐藏在人类行为背后的逻辑和意图，来理解“为什么”要做出某个商业决策，而不仅仅是执行命令。通过这种方式，Blockit 希望构建一个真正理解用户时间的 AI 社交网络。