深圳南山科技园的咖啡厅里，三三两两的产品经理在低声交谈。话题只有一个：龙虾火了，App要凉了吗？

过去两年，OpenClaw带起的风暴席卷整个科技圈。这个让人既兴奋又焦虑的名字，代表的不是某个具体产品，而是一种全新的交互范式——Skill调用取代App跳转，一句话完成过去需要切换三个应用才能搞定的事。

记得以前是怎么工作的吗？打开文档软件写方案，切到表格工具算数据，再打开设计工具做配图，每个环节都要在App之间来回跳转。现在呢？一句”帮我做个关于AI趋势的PPT，用最新数据”，几个Skill自动接力，半小时后完整的演示稿已经躺在你的文件夹里。

于是问题来了：如果一句话就能搞定一切，我们还需要App吗？

如果不需要，产品经理的下一站在哪里？如果需要，App在AI时代该长成什么样子？

带着这些疑问，我们在北京举办了一场名为”Agent时代，产品形态的终局是什么”的深度沙龙。现场座无虚席，来得最早的是几位刚毕业的产品新人，坐在最后排的是从业十五年的老产品人，还有专门从杭州、成都飞来的创业者。

整整四个小时，六位来自不同领域的嘉宾展开了激烈的思想碰撞：有做健康管理的、有做办公软件的、有做效率笔记的，也有做底层智能体系统的。他们的观点不尽相同，甚至针锋相对，但都在回答同一个问题：

当Skill开始接管任务，App的命运会是什么？

有人说，Skills不会消灭App，而是逼迫App进化成Skill的形态；

有人说，笔记类产品的终局不是存储工具，而是AI的记忆中枢；

有人说，这不是Skill和App的战争，而是GUI（图形界面）向LUI（语言界面）的迁移；

还有人说，真正吃掉App的不是Skill，而是那些能理解你、记住你、主动服务你的Agent。

更深层的问题是：如果产品形态变了，组织形态会跟着变吗？人类协作的方式会彻底重塑吗？

以下是这场思想盛宴的精华实录，enjoy。

Skill不是App的终结者，而是AI生态的”插件”

第一位上台的是李明轩，他的身份有两个：一个是某AI饮食管理App的创始人，另一个是重度AI工具使用者——过去一年，他让AI帮他完成了90%的工作。

“先给大家看一组数据。”李明轩打开第一页PPT，”过去18个月，AI对搜索类App的流量冲击最大，但对工具类、娱乐类App的影响其实有限。为什么？因为用户使用场景不同。”

他的核心观点很明确：App和Skill根本不是一类东西。

App是给人用的，靠图形界面、点击操作、标准化流程；Skill是给AI用的，靠自然语言、API接口、个性化编排。两者服务的对象不同，交互方式不同，存在价值也不同。

“很多人担心Skill会吃掉App，我觉得这是误读了历史。”李明轩说，”小程序当年也说要干掉App，结果呢？App活得好好的，小程序只是多了个入口。Skill也一样，它更像是AI时代的’小程序’——给生态提供能力，而不是取代原有产品。”

但他也坦言，AI时代的App确实面临四条分岔路：

第一条路：主动接入生态，把服务能力开放给Agent调用，用户入口变了，但服务还在；

第二条路：被生态内的新玩家替代，比如一个Skill组合了三个App的功能，用户就不再需要那三个独立的App；

第三条路：自己进化成Agent，主动开放能力，获得新的流量入口；

第四条路：守住特定场景，比如需要沉浸体验的游戏、需要线下交互的服务，这些场景AI很难替代。

“我的判断是，App会长期存在，但形态会持续进化。”李明轩总结道，”未来不是’Skill吃掉App’，而是’App以Skill的形态继续服务用户’。”

【深度实录】

我观察到一个很有意思的现象：今年年初，某硅谷大厂推出Agent协作平台后，一批传统SaaS公司的股价直接腰斩。资本市场为什么恐慌？因为他们看到了一个趋势——AI Agent正在成为新的流量入口，而那些不具备AI原生能力的传统软件，可能会被逐步边缘化。

但我们也要理性看待这个问题。App和Skill的本质差异，决定了它们不会是简单的替代关系。

从服务对象看，App面向人类用户，交互设计必须考虑人的认知负担、操作习惯；Skill面向AI Agent，需要的是清晰的接口定义、稳定的调用逻辑。从使用流程看，App追求”用完即走”，每个功能都有固定的入口和路径；Skill追求”深度理解”，能在多个技能之间自由切换，完成复杂的组合任务。

目前市场上的Skill主要分为四类：

第一类是能力延伸型，把现有服务通过API开放出去，比如订餐、打车、查询信息，这类Skill最多，本质上是App的”AI版接口”；

第二类是组合服务型，能把多个工具串联起来完成个性化任务，比如”帮我查一下最近一周的日程，分析空闲时间，然后预约一个会议室并发邀请”，这类Skill是生态最活跃的部分；

第三类是基础设施型，提供数据存储、任务调度、多Agent协作等底层能力；

第四类是创新服务型，完全基于AI原生设计的新能力，目前还比较少，但潜力最大。

App未来会走向哪里？我觉得可以类比汽车行业的演变。燃油车没有消失，但电动车正在成为新主流；传统车企没有死掉，但必须加速转型。同样的，App不会消失，但必须在AI时代找到新的定位。

我也观察到Skill目前面临的一些挑战：

使用成本偏高——每次调用都需要消耗tokens，复杂任务的成本可能比人工还高；

标准化不足——很多服务还不支持API调用，或者接口设计不够友好；

生态不完善——用户还不习惯”和AI说话”来完成任务，描述需求的能力需要培养；

组织架构滞后——当前的企业协作方式还是”人传人”，信息在传递中大量丢失，真正的提效需要Agent之间直接对话。

但我对Skill的前景非常乐观。它的核心优势在于：

服务互联互通——不同工具之间可以无缝协作，不再需要人工中转；

上下文连贯完整——AI能记住你的偏好、历史、目标，提供真正个性化的服务；

多Agent并行工作——可以同时调度多个Agent处理不同任务，效率提升可能是10倍级别的。

最后给产品经理和创业者一个建议：亲自使用AI工具，而不是只看行业报告。

只有真正体验过”一句话完成复杂任务”的感觉，你才能理解Agent时代的产品逻辑。

特别是管理者，如果你自己不用AI，就无法设计出适配AI时代的组织架构和产品战略。

AI时代，每个人都值得被更好地理解和服务。这就是Skill存在的意义。

如果AI看不见你的产品，它就不存在

第二位分享者是王思远，某办公软件公司的AI产品负责人。两周前，他们刚刚发布了AI原生笔记产品，补齐了产品矩阵的最后一块拼图。

“我想先问大家一个问题。”王思远站在台前，扫视了一圈，”你们的产品，能被Claude Code直接访问吗？”

现场一片安静。

“如果不能，那在AI的世界里，你的产品已经消失了。”他的语气很平静，但每个字都像锤子一样敲在现场产品人的心上，”因为AI看不见它。”

王思远用了一个很形象的比喻：以前是”人开车”，App是那辆车，人来踩油门、打方向盘；现在正在变成”车载人”，App还是那辆车，但方向盘和油门被AI接管了。

“过去20年，App之间的竞争是’界面战争’——谁的界面更友好、功能更强大、体验更流畅，用户就打开谁。但Agent时代，这个逻辑彻底变了。”王思远说，”AI不看界面，不在乎设计，它只关心一件事：你有没有MCP（模型上下文协议）？接口稳不稳定？”

他强调，尽管现在的”龙虾”还有各种问题——成本高、效果不稳定、偶尔还会”发疯”，但这不重要。重要的是，一个新的范式已经形成了。

“范式一旦形成，就是不可逆的。”王思远引用了一句话，”就像你习惯了用Vibe Coding写代码，就再也回不去一行行敲代码的时代了。”

【深度实录】

今天我想分享的核心问题是：当Agent”接管”App时，究竟接管了什么？剩下的又是什么？

我用汽车来做个类比。

汽车的核心是什么？是引擎，是把燃料转化成动力的能力。这100多年来，引擎一直在进化，但汽车依然是汽车。

App也一样。App的核心不是界面，而是”解决特定问题的能力”。这个能力可以是算法、可以是数据、可以是服务流程。界面只是让人能够使用这些能力的”驾驶舱”。

AI时代的变革，本质上是”驾驶舱”的简化。以前需要人一步步点击操作的任务，现在AI可以直接调用底层能力完成。用户不需要知道怎么操作，只需要告诉AI想要什么结果。

这带来一个很有意思的变化：用户不再关心你的产品叫什么名字，只关心AI能不能调用它。

对我们厂商来说，这是个巨大的挑战。以前我们靠品牌、靠界面设计、靠功能堆砌来留住用户。以后呢？用户可能只会在AI返回的结果里看到”已用WPS生成报告”，而不会主动打开我们的App。

所以我们的竞争，正在从”交互层面的用户争夺”转向”AI层面的能力竞争”。谁的API更稳定？谁的接口更友好？谁能提供更精准的上下文？这些才是未来的核心壁垒。

再分享一个生活化的类比。

很多人家里都有收纳架，把所有东西分门别类放好，方便找。但如果家里有个小精灵，你只要说”我要找那个红色的笔记本”，它就能帮你拿出来，你还需要收纳架吗？

笔记软件也是同样的道理。过去用户要求我们做文件夹、做标签系统、做各种复杂的组织结构，本质上是”人需要自己找东西”。但在AI时代，这些分类方式可能会被彻底重构。

当然，我们目前还是会保留树状结构，尊重用户的使用习惯。但WPS笔记的核心定位很明确：AI负责整理，人负责创造。

很多人问我们，WPS笔记怎么和印象笔记、Notion这些产品竞争？我的回答是：单品很难突围，我们的核心竞争力是WPS全生态。

用户可以把所有文档、表格、PPT的内容导入笔记，笔记能作为写作时的上下文被AI调用。我们的核心优势是”记忆能力”——记住用户的分类逻辑、沉淀私有数据、理解用户的工作习惯。

一句话总结：得记忆者得留存。

最后回到主题：Skill会吃掉App吗？我觉得可能会吃掉”为人设计的那部分”，但App的核心能力会以Skill的形态继续存在。Agent是一个新范式，一旦用户接受了这种体验，就再也回不去了。

笔记的终局：不是存储工具，而是AI的”外置大脑”

第三位上台的是赵子涵，某知名笔记软件的产品负责人。他一上来就抛出了一个尖锐的问题：

“在座的各位，有多少人现在遇到问题直接问AI，而不是去翻笔记？”

大半个会场的人举起了手。

“那为什么我们还需要笔记软件？”

赵子涵的答案是：人脑有两个瓶颈——记忆容量有限、处理带宽有限。笔记解决的是”记不住”的问题，但AI时代的新问题是”处理不过来”。

“每天产生的信息量是指数级增长的。”赵子涵说，”你的大脑根本来不及处理这些信息。所以我们需要一个’第二大脑’，帮我们过滤、聚焦、提炼。”

他提到了一个关键洞察：当前的Agent有一个痛点——能独立完成80%-90%的任务，但在协作场景下容易”断片”，最后100米往往需要人工介入。

为什么？因为Agent的”记忆”太粗糙了。

“现在很多AI工具的做法是，用Markdown文件当’AI的小笔记本’。这就像给AI一张便利贴，让它记住你的所有信息。”赵子涵摇头，”这远远不够。”

他提出，真正的Agent需要”被养出来”——通过深度的、结构化的记忆积累，越来越懂使用者。

“印象笔记这类产品的未来，不是存储工具，而是AI的精准记忆源。”赵子涵说，”我们正在把个人记忆拆解成六大维度：长期基础信息、个人风格偏好、中短期目标、行为规律、人际关系、决策思维模式。只有把这些维度结构化管理，AI才能真正’懂你’。”

【深度实录】

很多人问我：既然有了大模型，为什么还需要笔记软件？

我的回答是：大模型是”通用智能”，但它不了解”你”。

你有一个超级聪明的助手，但它是刚入职的，对你一无所知。每次你让它做事，都要从零开始解释背景、说明偏好、描述上下文。这不是效率，这是灾难。

笔记软件的价值，就是给AI提供”关于你的精准记忆”。

我们把个人记忆分成了六个核心维度：

长期基础信息——你的身份、职业、家庭、健康等基础数据，这些很少变化；

个人风格偏好——你喜欢的写作风格、沟通方式、决策习惯，这些决定了AI如何”替你说话”；

中短期目标——你正在推进的项目、关注的重点，这些决定了AI的优先级判断；

行为规律——你什么时候最活跃、什么场景下需要什么帮助，这些决定了AI的主动服务时机；

人际关系——你的同事、客户、朋友，以及你和他们的互动模式，这些决定了AI如何帮你处理社交任务；

决策思维模式——你在面对选择时的思考框架，这些决定了AI如何给出符合你价值观建议。

这六个维度不是孤立的，而是相互关联的。比如，你的行为规律会影响AI对你当前状态的判断，你的决策思维模式会影响AI给出的建议方向。

我们做了一些demo实验：把用户的笔记、知识库、邮件、日历全部连接起来，让AI能够读取、分析、提炼记忆。然后，AI可以根据当前任务，自动读取相关邮件、结合历史偏好生成回复草稿。

当然，我们认为这个环节不能完全自动化——AI应该写草稿，人来做最终确认。这样才能形成真正可靠的闭环。

这也是笔记软件在AI时代的核心价值：不是存储信息，而是让AI更懂你。

进化没有终局，只有不断的变异

最后一位分享者是陈浩然，一家AI数据工具公司的创始人。他们的产品从第一天起就是AI原生的，采用对话式交互而不是传统的图形界面。

“我想先给大家看一张图。”陈浩然打开PPT，是一张生物进化树，从单细胞生物一直演化到人类，”进化从来不是直线向前的，而是充满了变异和分支。”

他的核心观点是：AI、Skill、App的发展都是进化过程，无法预见终局。但有一点可以确定——新形态从来不会杀死旧形态，只会推动旧形态进化。

“App只是进化中的一个阶段，用户真正关心的不是产品形态，而是最终结果。”陈浩然说，”AI创业的核心不是做什么形态的产品，而是能不能持续解决用户的问题、穿越周期。”

他分享了自家产品的演变历程：从单点工具到多模态平台，从GUI到LUI，从单Agent到多Agent协作。”我们每年都在变，因为技术在变、用户需求在变、市场环境在变。”陈浩然说，”唯一不变的是我们的信念——用AI解放人类的重复性劳动。”

【深度实录】

很多人问我：Skill会不会吃掉App？

我的答案是：这个问题本身可能就问错了。

我们不应该把Skill和App看成竞争对手，而应该看成进化的不同阶段。

就像生物进化一样，没有哪个物种是”终极形态”。恐龙曾经是地球霸主，但环境变了，恐龙灭绝了，哺乳动物崛起了。同样的，App在移动互联网时代是霸主，但AI时代的环境变了，新的形态会崛起。

但这不意味着App会消失，而是会进化。

我们的产品是典型的AI原生产品，从第一天就采用对话式交互。2023年刚上线时，用户总是问”你们和Excel有什么区别？”——这是在用GUI思维理解LUI产品。

到了2025年下半年，这个问题几乎没人问了。为什么？因为用户已经接受了”对话就能干活”的新范式。这不是我们教育了用户，而是时代选择了这个范式。

我们始终认为，AI产品的核心驱动力是技术，而不是需求。要跟着模型的成熟度走，不断挑战技术边界。我们定位”AI for data”，从单场景单任务，逐步拓展到全模态数据处理。

这个过程中，我们也在不断”破界”。什么是破界？就是当基础能力足够强时，会长出很多你预料之外的新能力。

OpenClaw的出现，就是一次典型的破界。它像生物变异一样，让我们的基础能力突然能做很多新事情。我们是第一批做AI Agent的团队，也是春节后第一批支持小程序版本”龙虾”的平台。

作为平台方，我们能看到一个很明显的趋势：用户的预期正在被重塑。 以前用户觉得”AI能帮我做这个就不错了”，现在用户觉得”AI应该能帮我搞定一切”。

这对产品提出了更高的要求。你不能只做好一件事，你必须能和其他工具协作、能理解上下文、能在复杂场景下做出正确判断。

所以我的建议是：不要纠结Skill会不会吃掉App，而要思考你的核心能力是什么，以及如何让这个能力在AI时代继续发挥作用。

进化没有终局，只有不断的适应和变异。

尾声：当产品进化，组织也要进化

四个小时的沙龙接近尾声，主持人做了最后的总结：

“今天我们讨论的是Skill和App的关系，但我觉得有一个更深层的问题值得思考：如果产品形态在进化，那我们的组织形态是不是也要进化？”

过去，企业协作是”人传人”——产品经理把需求传给开发，开发做完传给测试，测试通过传给运营。每个环节都有信息损耗，都需要大量的沟通成本。

未来，是”Agent传Agent”，产品Agent把需求直接传给开发Agent，开发Agent调用测试Agent验证，测试Agent把结果传给运营Agent执行。人只做决策和监督，具体的执行全部由Agent完成。

如果这一天真的到来，我们的组织结构、协作方式、甚至管理理念，都需要彻底重构。

这不是危言耸听，而是正在发生的现实。

变革已经开始，而我们正站在变革的起点。

Skill不会吃掉App，但App必须进化。

Agent不会取代人，但人必须学会和Agent协作。

进化没有终局，只有不断的变异和适应。

你，准备好了吗？

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