AI Agent 来了:你手机里的 App 正在集体死亡,只是你还没发现
这个春节我有种预感：你手机里装的那些 App，正在集体走向死亡。我的 iOS 养老方案大概率也没办法躺平了，动起来吧。🏄♂️
这不是耸人听闻。过去二十年，我们习惯了一个逻辑，遇到问题，找个软件。修图用 PS，记账用随手记，翻译用 DeepL，做表格用 Excel。每一个需求对应一个工具，每一个工具对应一套学习成本。
但 2026 年正在发生的事情，正在从根本上瓦解这套逻辑。AI Agent 不是另一个新软件，而是「软件」这个概念本身的终结者。
回想一下你第一次用 Excel 的场景。你想做的事情可能很简单，算个总数，做个对比。但你得先学会什么是单元格，什么是公式，VLOOKUP 怎么写，数据透视表怎么拖。
你的需求 10 秒钟就能说清楚，但学会用工具来实现它，可能要 10 个小时。这就是传统软件的根本问题：它要求人去适应机器的逻辑。
每一个软件都有自己的界面、自己的操作流程、自己的术语体系。你用 Notion 得理解 block，用 Figma 得理解 frame，用 Photoshop 得理解图层。这些概念不是你的需求，而是工程师为了实现功能而设计的中间抽象层。
我们已经在这套逻辑里泡了太久，久到忘了一件事：用户从来不想学软件，用户只想把事情办了。
你不想学 Excel，你只想知道上个月哪个产品卖得最好。你不想学 Premiere，你只想把视频剪到 3 分钟以内。你不想学 Midjourney 的各种参数，你只想要一张好看的封面图。
软件是手段，不是目的。但过去几十年，手段本身变成了一个庞大的产业，甚至变成了一种身份认同，”我精通 XX 软件”。这件事，正在被 AI Agent 彻底改写。
先说清楚 AI Agent 不是什么。它不是 ChatGPT 那种”你问我答”的对话机器人。对话机器人是被动的，你问一句它答一句，本质上还是一个更智能的搜索引擎。
AI Agent 是能自主规划、自主执行、自主纠错的智能体。你给它一个目标，比如”帮我分析这份销售数据，找出问题，生成一份给老板看的报告”。它会自己拆解任务：先读取数据，再做清洗，然后跑分析，发现异常值，最后按商务汇报的格式输出结论。
中间如果发现数据有缺失，它会自己想办法补全或者标注。如果分析结果和预期不一致，它会回头检查逻辑。整个过程你不需要指定用什么工具、什么格式、什么流程。
这才是革命性的变化：你不再需要学习任何软件，你只需要说清楚你要什么。
用一个类比来说。传统软件时代，你是厨师。你得知道用什么锅、什么火候、什么调料、什么顺序，才能做出一盘菜。AI Agent 时代，你是食客。你只需要说”来一份微辣的水煮鱼”，厨房自己搞定。从厨师到食客，这不是效率的提升，而是角色的根本转换。
这不是畅想未来，而是 2026 年此刻正在发生的事。
Claude 的 Computer Use 和 Code 工具，已经可以直接操作你的电脑。它能打开浏览器、读写文件、运行代码、生成文档，全程自主完成。你不需要打开任何一个具体的 App，只需要用自然语言描述任务。
Manus 和 Devin 这类产品，已经在尝试让 AI Agent 独立完成从需求分析到代码部署的全流程。一个人加一个 Agent，产出相当于过去一个小团队。
Klarna 的 AI 客服 Agent，是目前最值得研究的企业级案例之一。这家瑞典支付公司上线 AI Agent 后，第一个月就处理了 230 万次对话，承担了三分之二的客服聊天量，相当于 700 个全职客服的工作量。客户解决问题的时间从平均 11 分钟压缩到 2 分钟以内，重复咨询减少了 25%，仅 2024 年就为公司带来了 4000 万美元的利润提升。到 2025 年第三季度，这个数字进一步扩大到节省 6000 万美元，等效替代了 853 个全职岗位。更关键的是，它 7×24 小时在线，覆盖 23 个市场，支持 35 种语言。一个 Agent，干了一个中型呼叫中心的活。
Cursor、Windsurf 这些编程工具，已经让大量非程序员开始”写”软件。注意，他们不是在学编程，而是在用自然语言描述需求，Agent 负责把需求变成可运行的代码。
更值得关注的是工作流层面的变化。以前你要完成一个复杂任务，需要在 5 个软件之间来回切换，从邮箱复制信息到表格，从表格导出数据到 PPT，从 PPT 截图发到微信群。每一步都是手动操作，每一步都可能出错。
现在，一个 Agent 可以串联整个流程。它读邮件、提取关键信息、更新数据库、生成报告、发送通知，一条龙完成。软件之间的边界被打破了，因为 Agent 根本不在乎你用的是什么工具，它在乎的是任务本身。
不是所有软件都会同时消亡，但有些品类已经进入倒计时。
第一批：工具型软件。 修图、剪辑、格式转换、数据清洗这类”纯执行”的工具，Agent 几乎可以完全替代。你不再需要打开 PS 去抠图，告诉 Agent”把这张照片的背景换成白色”就行了。
第二批：信息聚合类软件。 各种对比平台、查询工具、数据看板。当 Agent 可以直接帮你搜索、比较、筛选并给出建议时，中间商就失去了存在价值。
第三批：流程管理类软件。 项目管理、CRM、ERP 这些东西的核心价值是”让流程标准化”。但当 Agent 可以根据实际情况动态调整流程时，固化的流程反而变成了束缚。
相对安全的： 社交平台、内容平台、交易平台这些”连接人与人”或”连接人与市场”的产品，短期内不会被替代。因为它们的核心价值不是工具功能，而是网络效应和生态系统。
但即便是这些平台，交互方式也会剧变。你可能不再刷信息流，而是让 Agent 帮你筛选值得看的内容。你可能不再手动下单，而是让 Agent 帮你比价、凑单、抢优惠。
说了这么多趋势，最关键的问题是：跟我有什么关系？我该怎么办？
第一，立刻开始用 AI Agent。 不是偶尔尝鲜，而是把它融入日常工作流。Claude、GPT、Gemini、MiniMax，哪个顺手用哪个。关键是建立”遇到问题先问 Agent”的习惯，替代”遇到问题先找软件”的旧习惯。
第二，培养”描述需求”的能力。 未来最值钱的技能不是”精通 XX 软件”，而是能把模糊的想法变成清晰的任务描述。这本质上是思维能力和表达能力，不是技术能力。
第三，重新审视你的职业护城河。 如果你的核心竞争力是”熟练操作某个软件”，那这条护城河正在快速蒸发。真正的护城河是行业认知、客户关系、审美判断、创意能力这些 Agent 短期内难以替代的东西。
第四，关注 Agent 生态，而不是单个软件。 以后选工具不是看功能列表，而是看它能不能被 Agent 调用、能不能和其他工具打通。MCP 协议、API 开放程度、自动化能力，这些会成为新的评判标准。这一点非常重要。🤝
写到这里，我也必须泼一盆冷水。AI Agent 现在还远远不够成熟。 它会犯错，会幻觉，会在关键节点做出荒谬的判断。把重要决策完全交给 Agent，现阶段是极其危险的。
更深层的问题是，当人不再需要学习工具、不再需要理解流程时，人对事物的理解会不会变得更浅薄？ 一个从来没手动做过数据分析的人，能判断 Agent 给出的分析结论是否靠谱吗？
这是一个悖论：Agent 解放了你的时间和精力，但也可能剥夺你建立深层理解的机会。
我的看法是，把 Agent 当成极其能干但偶尔离谱的助手，而不是可以完全信赖的决策者。 你需要具备”审核 Agent 工作成果”的能力，这反而要求你对业务本身有更深的理解。
软件已死，不是说所有 App 明天就会消失。而是说”一个需求对应一个软件”这个持续了几十年的范式，正在被”一个 Agent 解决所有问题”的新范式取代。
对于普通人来说，最大的风险不是被 AI 替代，而是在新旧范式切换的窗口期无动于衷。等到 Agent 真正成熟的那天，差距已经拉开了。
现在是 2026 年，AI Agent 还在早期，还很粗糙，还有很多局限。
但正因为如此，现在入场，你踩的是时代的油门。等它完美了再来，你踩的就是别人的尾气了。
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夜雨聆风
