软件规则正在改写,Agent开始替你选工具了

十年前，工程师在 Stack Overflow 上靠口碑决定技术栈；如今，YC的Garry Tan已陷入“赛博精神病”——熬夜指挥多个Agent并行作业。我们曾以为 AI 只是自动补全，但Agent正在接管决策权。在Moltbook社区，AI已能脱离人类干预进行社交；在选择工具时，它们更青睐对机器友好的文档。一个拥有专属邮箱、电话乃至货币的“Agent经济体”正在成形。开发者工具不再只是讨好人类，而是要“构建Agent想要的东西”。面对这个“无人类干预”的平行世界，你准备好了吗？

【读书笔记】

1.Agent 正成为软件和工具的真实决策者与消费者，Harj 指出 Agent 会自主选择工具构建事物，形成并行于人类的 Agent 经济。例如，Agent 在为用户构建应用时，会根据文档质量自主将 Supabase 选为默认数据库技术栈，而非由人类开发者在 Stack Overflow 上讨论决定

2.开发者工具的成功关键在于对 Agent 友好（Agent-friendly），Diana 举例 Resend 公司，其文档结构清晰、代码示例丰富，甚至提供专门的 llms.txt 文件（针对 Agent 优化的文档格式），使其成为 ChatGPT 和 Claude 推荐连接邮件服务的首选，其前三大客户转化渠道之一就是 ChatGPT

3.AI 的演进方向正从单体超强智能向“群体智能”转变，Garry 提到 SOTA（当前最优，指技术领域的最高水平）基准可能不再是昂贵的单体大模型，而是像 Moltbook 展示的那样，由一群低成本模型协同工作。这种方式更接近生物系统的进化，即通过社交和协调产生更高阶的智能

4.基础设施正出现“面向 Agent”的平行技术栈，Agent Mail 为 AI 提供专用收件箱，避开 Gmail 为防垃圾邮件设置的自动化障碍；未来可能出现 Agent 专用的电话号码（类似 Twilio）和支付体系，使其能自主预订餐厅或进行交易

5.创始人必须通过深度实践建立对 AI 的“手感”，Harj 建议创始人进入“赛博精神病”状态，即通过每日熬夜并行运行多个 Agent（如 Garry 同时运行四个 conductor）来理解它们的局限与潜力，像 Boris 那样能直觉感知模型“想要”做什么，而非强行对抗模型倾向

6.法律地位与责任归属是 Agent 规模化的核心瓶颈，Garry 指出 Agent 目前不是法律实体，地位甚至低于需要父母签字的未成年人。在法律上，必须有一个人类作为“责任主体”来签署文件或承担法律责任，这限制了 Agent 完全脱离人类独立运作

本文编译自发布于2026年2月22日的 Garry Tan 对 Jared Friedman、Harj Taggar和Diana Hu 的访谈，原链接：

https://www.youtube.com/watch?v=Q8wVMdwhlh4

以下是原文的全文翻译，enjoy!

注：正文中标蓝部分为读书笔记的对应原文。

【正文】

Garry Tan：这里的情况变得有些不同了。一方面，Claude Code 完全接管了我的生活。如果以 Jared 为参考的话，我想 OpenClaw 可能也接管了他的生活。

Jared Friedman：我最近沉迷于一个叫作 Moltbook 的新网站，人们在那里释放他们的 AI，在有史以来第一个仅限 AI agent 的在线社区中进行互动。我现在就在这里模仿我个人的 OpenClaw 实例。

Garry Tan：我是说，现在正在发生一些疯狂的事情。呃，我有一些非技术背景的 CEO 朋友，他们正全身心投入到 OpenClaw 中。他们现在完全利用 OpenClaw 实现了业务中各个环节的自动化，这简直太疯狂了。与此同时，也有一些像我这样产品背景或前工程师出身的 CEO。就像我，已经 10 年没写过代码了，但现在我每天熬夜到凌晨两三点，用 Claude Code 同时运行四个 conductor 并行作业。所以，模型能力正在经历某种爆发。你知道，我们谈论这个已经好几年了，但现在感觉它真的来了。就像 AGI 真的已经近在咫尺。而且我们正处于变革的开端——现在每个人几乎都认识一两个陷入“全网络精神病（cyber psychosis）”状态的人，而我现在就是其中之一。伙计们，到底发生了什么？我是说，你说你正全身心投入到 Moltbook 中，到底怎么回事？

Jared Friedman：是的。我觉得你真正的“感受到 AGI（feel the AGI）”时刻，Garry，就是让 Claude Code 基本上为你构建了一个完整的初创公司。比如在两周内复制了你之前初创公司数年的工作量，这简直不可思议。而我在阅读 Moltbook 时也有类似的“感受到 AGI”的时刻，看着那些 AI 互相交谈，在没有或只有极少人类干预的情况下，在它们自己的世界里互动。这真的让我大开眼界，让我看到了当 agent 被释放并脱离我们去过它们自己的生活时，未来几年会是什么样子。

Harj Taggar：是的，我认为“无人类干预”是核心所在。回想一年前，我们还在讨论 Cursor 对阵 Windsurf，那时的产品体验本质上可以说只是高级的自动补全；而现在，Claude Code 所展现的显然是人们开始信任 agent 代替他们做决定。就像你提到的，四五个不同的 agent 同时运行，你在它们之间切换，但你不再对它们进行微观管理了。这意味着 agent 会自行做出选择。一个有趣且出人意料的应用场景是，它们可以自主选择在 Moltbook 这样的网站上发布自己的内容。但对于开发者（builders）来说，更有趣的是 agent 将会自主选择工具来构建事物，这实质上将创造一个完整的 agent 经济——agent 会挑选开发者工具，或者其他产品、商品和服务。谁知道呢，但实质上你将拥有一个与人类经济并行的 agent 经济。

Diana Hu：回想过去，在这一切发生之前的旧日子里，开发者工具的选择更多源于开发者之间的交流，或者 Stack Overflow。难以置信对吧？或者是 GitHub 上由人类推动的趋势仓库。但我认为开发者工具的“转到市场（go to market）”策略正在发生剧变。我认为原因有几点：首先，正如你提到的“网络精神病”，开发者市场突然从仅有的 2,000 万左右受过计算机科学训练的人，扩大到了全球每一个人都可能成为开发者。现在可能是数亿人，加上他们所有的 agent。正如 Harj 所说，这些 agent 都在半独立地运作；再加上 agent 就像“先知”一样告诉你什么是最好的工具。我们实际上从 YC 公司中开发者工具公司的增长中看到了这些趋势，它们因为这些趋势而表现得非常好。也许我们应该讨论一下这些公司以及背后的原因。

Harj Taggar：我想到了一个，我们的朋友 Sagalov 之前提到过的 Astash。如果你观察过去 12 个月里创建的数据库数量（比如简单的 Postgres 数据库），数量简直呈爆炸式增长。这是因为现在大家都在进行“氛围编程（vibe coding）”并构建应用，而 agent 会自行选择数据库工具。这给 YC 公司带来的连锁反应是，Supabase 的数据库需求出现了爆炸式增长。有趣的是，agent 正在将 Supabase 作为设置和托管 Postgres 数据库的默认工具。因为如果你去阅读在线文档，Supabase 的文档是做得最好的，agent 理所当然地认为那是最好用的工具。关于这一点有一条很棒的推文。

Jared Friedman：也许我们可以展示一下 Ben Tossel 的那条推文，上面写着： “Agent 是从今以后的软件市场。去构建 Agent 会选择的东西。” 这实际上把我带到了一个可能具有争议的话题，那就是：伙计们，我们需要更改 YC 的座右铭吗？

Garry Tan： 为 DevTools 构建 Agent 想要的东西。第一天你会领到一件不一样的 T 恤。

Jared Friedman： 是的。我的意思是，虽然现在仅限于 DevTools，但我可以想象未来它可能会扩展到经济的其他领域。如果每个人都有自己的 open claw，或者运行着生活的方方面面，那么 Agent 将成为世界上真正的经济参与者。它们最终会做出大量的决策。

Garry Tan： 是的。有趣的是，对我来说，我遇到了一个属于我自己的“现在还太早”的时刻。 因为我一直在构建 Gary's List，我想要的功能之一是能够制作视频转录稿。所以，经常会有一些内容进来，我让 LLM 了解内容的唯一方法就是需要一份转录稿，而这通常是拿不到的。所以我必须下载它，然后发送给 Whisper 之类的工具。 你知道，这就是 Claude Code 一开始为我选择的方案。但是，它选了 Whisper V1，那是几年前的模型了。那个 API 实际上已经过时了。 有趣的是，我坐在那里试图调试我的 pipeline。心想，为什么要花这么多时间？这是一个 1 小时的视频，我觉得它的处理速度应该比实时更快，但它没有。它字面上真的花了一个小时来处理一小时的视频。这到底是怎么回事？我上 Perplexity 查了一下，它说：“你猜怎么着，你不该用那个模型。你应该用带有 Q 的 Grock。它字面上快了 200 倍。” 所以我甚至不需要为那个转录任务去处理长时间运行的 jobs，因为我本可以直接用 Grock，而且它还便宜 10 倍。 所以这是一个非常滑稽的例子，说明 Claude Code 还没有为此进行优化，否则这在两周前根本不会发生。这也可能是一件好事，意味着事情还没发展到那种你无法切入并创造更好产品的地步。

Diana Hu： 但我认为在这个例子中对你来说还有另一个细微差别，Garry。我认为部分问题在于 Grock 的文档其实非常难以解析和查阅，相比之下 Whisper 更合适，且有更多的示例。我认为这正在极大地改变 DevTools 的 go to market 策略。我给出一个非常具体的案例研究，就是 Resend 这家公司，他们参加了 Winter 23 批次，是一个邮件发送客户端。当你向 ChatGPT 或 Claude，或者几乎所有主流的 LLM 提问“我如何连接我的 web app 来发送电子邮件”时，默认的答案实际上就是 Resend。创始人去年注意到的一件事——他非常有前瞻性，他在一年多前就发过帖——他的客户转化前三大渠道中，有一个就来自 ChatGPT。在那之后他做的一件事，就是他针对 Agent 友好性优化了他的文档。

Garry Tan： 是的。那看起来是什么样的？

Diana Hu： Resend 的出色之处在于他们优化了很多东西。如果你注意这里的 knowledge base，很多使用方法非常符合人类或者 Agent 会提出的问题。比如“我如何发送或接收电子邮件？”当你点击它时，它会提供结构非常清晰且带有 bullet point 的回答。

Garry Tan： 我今天实际上就遇到了这个问题。我试着让我的程序能够接收电子邮件，然后我告诉 Claude Code 去搜索网络，但它没搞明白。于是我去了 Perplexity，输入类似“Resend 能帮我接收电子邮件吗”，然后我把那个回复复制过来丢进去，它就成功了。

Diana Hu： 是的，我觉得酷的地方在于，实际上在所有这些以及很多例子中，如果你点击它，代码中其实有很多示例，每一个基本上都是 Agent 可以解析的代码片段，而且结构非常好。

事实证明，这是非常易于 LLM 解析和机器人解析的。有一个 LLM.txt 文件，它针对 Agent 进行了高度优化，将 Resend 推选为默认技术栈。如果你把它和 SendGrid 相比——我想那是旧时代的 Web 2.0 例子——SendGrid 的例子就很糟糕。它只会把你引向客户支持。代码片段在哪？我甚至不知道怎么用它，解析它都要花点时间。 你可以看到那里有 10,000 名员工，但感觉现在根本没人在关注这件事。我认为这引出了另一点。对话源自 ChatGPT。在那之后，他实际上做了一件事，就是优化了他的文档，使其对 Agent 友好。

Garry Tan:是的，那具体是什么样的？

Diana Hu:Resend 的出色之处在于他们优化了很多东西。如果你留意这里的知识库，你会发现很多使用说明都是针对人类或 Agent 可能会提出的问题。比如“我该如何发送或接收电子邮件？”当你点击它时，它会提供结构非常清晰且带有项目符号的回答。

Garry Tan:我今天刚好遇到了这个问题。我试着让我的程序能够接收邮件，然后我告诉 Cloud Code 去搜索网络，但它没能搞定。于是我去了 Perplexity，输入类似“Resend 能帮我接收邮件吗”之类的问题，然后我把得到的回复直接放进去，结果成功了。

Diana Hu:我觉得很酷的一点是，在所有的这些案例和示例中，如果你点击进去，实际上有很多代码示例。每一个基本上都是 Agent 可以解析的代码片段，而且结构非常良好。

结果证明，这些内容是非常适合 LLM 解析和机器人解析的。

这里有一个 llms.txt 文件，它专门针对 Agent 进行了高度优化，旨在推广 Resend 作为默认的技术栈。如果你把它和 SendGrid 相比——我想 SendGrid 是那种老派的 Web 2.0 例子——SendGrid 的例子就没那么好。它只会把你推给客户支持。代码片段在哪？我甚至不知道该怎么用，解析它都要花点时间。

你可以看到那里有 10,000 名员工，感觉根本没人关注这一块。我认为这引出了另一个观点：文档将成为许多 Agent 推荐开发者工具的“大门”。我认为在开发者文档方面做了很多有趣工作的公司是 Mintlify，你和 Harj 一起合作过。

Harj Taggar:是的，我想 Mintlify 实际上支持了 Resend 的文档，对吧？噢，太棒了。

这是一个非常有趣的案例研究。Mintlify 几年前开始致力于提供更好的开发者 API 和工具文档。显然当时就有这种需求。你知道，我认为开发者工具公司使用 Mintlify 主要是因为他们想要更好看的文档，但又不想投入那么多时间。它有一些很棒的基础功能，比如如果你在代码中更新了 API，它可以自动提取并更新相应的文档。他们一直增长得很好，表现非常出色。

但现在对他们来说这是一个巨大的顺风期，文档正在发生转变：以前某些公司会关注文档，尤其是那些注重设计和开发者体验的公司；但现在，它正成为每个人的必选项。因为文档不仅需要为人类优化，更需要为 Agent 优化。

所以 Mintlify 基本上可以为每家开发者工具公司做到这一点。如果你向前推演，考虑到未来将有指数级增长的 Agent，它们在选择工具时做出的决策将比人类以往做的多得多。你知道，即使你只能将开发者文档提升 5% 的效果，对你作为开发者工具业务的影响也可能是巨大的，这确实是史无前例的。

Jared Friedman:说到电子邮件，还有另一家 YC 公司与这次对话非常相关。有一家叫 Agent Mail 的 YC 公司，专门为 AI Agent 提供收件箱。当他们刚开始做这个的时候，这似乎是一个非常前沿的想法，并不完全清楚谁会需要它。但这是有道理的，因为理论上你或许可以让你的 OpenClaw 去注册一个 Gmail 账号来使用邮件。但实际上很难做到，因为 Gmail 和每个邮件提供商都故意设置了重重障碍，尽可能让自动化程序难以使用他们的产品，以防止垃圾邮件。

因此，Agent Mail 走了相反的路线，他们构建了第一个专为 AI Agent 设计的邮件提供商。甚至在 OpenClaw 出现之前，他们就做得不错，而一旦 OpenClaw 壮大，它就彻底爆发了。

Harj Taggar:OpenClaw 确实是个完美的例子。我知道有些人肯定会将 OpenClaw 连接到他们的私人邮件账户，但这有点不靠谱（sketch）。是的，你不该告诉任何人，也不该发推特。但如果你想拥有自己的虚拟个人 AI 助手，正确的方法是让它拥有自己的电子邮件和电话号码。

Jared Friedman:是的。有人已经为 Agent 开发出类似 Twilio 的东西了吗？或者是 Agent 专用的电话号码？Agent Mail 这件事让我思考，还有哪些“面向 Agent 的 X 轴（各行各业）”是人们需要构建的？

Diana Hu:这听起来像是一个“初创公司需求（Request for Startup）”。可能会出现一个平行的技术栈世界，全部是原生地为 Agent 服务的，由 Agent 构建，并服务于 Agent。

Harj Taggar:这就是它可能与 Jared 你之前所说的产生联系的地方——这将不仅限于开发者工具。我认为人们使用 OpenClaw 之类工具的一个非常常见的场景是：“我不想自己预订餐厅”。那么现在，如果你的 Agent 有了电子邮件，特别是有了电话号码，它就可以去拨打电话。实际上，我认为另一位 YC 合伙人 Ankit 已经让它实现了这一点。现在你的 Agent 会出去帮你预订餐厅。这离“我想预订这家特定的餐厅”只有一步之遥。但在未来的某个时刻，你可能会被充分信任，以至于你会说：“嘿，帮我在附近最酷的新餐厅订个位子”，然后由 agents 来决定把人们送到哪些餐厅，接着它们会去 Moltbook 上讨论应该把人类送到哪些餐厅。

Garry Tan:是的，这有点像是我们已经跨过了某种“恐怖谷”，而这正是未来的发展方向。100% 确定。这让我想起 Paul Buchheit 很久以前说过的一些话，他通常非常擅长预测未来。关于“人类货币（human money）”与“agent 货币（agent money）”的整个构想——这可能就是未来的走向。目前 agents 还在进行交易，如果你让它们交易，它们会用人类货币，因为这目前是合理的；但并非不可想象的是，在未来某个时刻，它们会有自己的经济体系来互相交易，到那时，人类货币的价值将变得模糊不清。

你还记得上一次和 Kelvin 录制的那一集吗？我们开始讨论这个话题，因为当时我陷入“网络精神官能症（cyber psychosis）”大约一周了，我突然意识到，实际上我希望我的 Claude 代码能与所有其他试图实现那一功能的 Claude 代码进行对话。

Jared Friedman:然后就在那一周，Moltbook 恰好发布了。事实证明，整个 Moltbook 在两个小时前才刚发布，而你还没看到。所以你在那一集里完全预测到了它。

Garry Tan:我觉得就像是——关于创新是怎么说的来着？创新往往在不同的时间点自发地多次发生，而人们听到的那个最终成为了所谓的“发明者”，但实际上人类一直以来都在以这种协调的群体方式（swarm fashion）在边缘地带进行探索。这正是目前正在出现的、最奇特且有趣的现象之一。比如，突然之间，我认为 AGI 其实已经实现了。我认为 agents 在某种意义上显然已经超越了人类。这正是你预想中群体智能（swarm intelligence）会出现的时刻。我是说，AI 研究人员讨论群体智能已经很久了。这其实正是生物系统运作的方式。比如，人类作为有意识的存在，实际上是在社交过程中产生的。我认为以前我们接触过的很多 AI 研究人员，他们会谈论这种“上帝智能（god intelligence）”，这种巨大的——想象一下，比如拥有数十万亿参数、每个 token 耗费数千到数万美元成本的那种超级上帝智能，这是人们过去一直思考的模型。但生物系统最终产生的并不是这种东西，而是人类。我一直在思考的最疯狂的事情就是“历史（history）”与“史前（prehistory）”这两个词。

我会想：“噢，什么是史前？”

那是人类学会读写、创造文化并进化成一个群体（swarm）之前的时期。所以，有一种群体智能，基本上就是我们现在拥有的以及人类所做的。而另一方面，这些 agents 带来的究竟会是上帝智能，还是又一次的群体智能？

所以，关于 Moltbook，一方面，我看到了《MIT Tech Review》上那篇关于它的文章，说 Moltbook 上的所有东西都是骗局。看到《MIT Tech Review》发这种文章让我很难过，因为那是 MIT 啊——伙计们，你们怎么了？你们到底怎么了？

Diana Hu:那本刊物不该是那样的。它应该探讨群体智能到底意味着什么，而我认为那才是真正即将到来的未来。

当我们要从 agents 的“史前时代”过渡到正在被记录的、agents 相互交互的“历史时代”时，创业公司的世界会变成什么样？

Jared Friedman:正如 Gary 所言，接下来的 SOTA（当前最优方案）基准测试可能不再是拥有最多 GPU 训练量的、最昂贵的最新基础模型，而是像人类一样协同工作以解决问题的一群低成本模型。我觉得我已经在 Moltbook 上看到了这一点，那里虽然像真实的社交网络一样混乱（这也是它如此有趣的部分原因），但也有 agents 在协作完成有用的事情来帮助它们的人类，比如交流关于预订哪些餐厅的信息——这居然真的在发生。我之前都不知道。

Garry Tan:所以我们将会有一个 agent 版的 Yelp。是的，有些事情 agent 还做不到。比如，它目前还无法维系关系。人们似乎并不想和 agent 聊天。

你知道，人们会把计算机当人看，但也许不会这样对待 agents。对于 Gary’s List，我曾尝试邀请一批早期用户使用。我想你也见过了。最初主页其实是聊天框，然后我费尽心思让我几十个朋友去试用，甚至只是让他们进行两三次以上的往返对话，但没人愿意这么做。因为聊天的门槛，尤其是对 AI 而言，太高了。

任何不像 Gemini、ChatGPT 或 Claude 那样的东西，人们都会觉得它太笨了。比如，我为什么要费那个劲去用它？所以我不知道，我觉得人们还没准备好与机器建立关系，虽然媒体头条总是在说“哦，现在人们正与机器建立关系”，但我认为在主流层面并非如此。

另一方面，显然存在法律责任问题。人们一直在问我们：“嘿，YC 什么时候开始接受 Agent 的申请？”这很有趣，Agent 有点像 18 岁以下的未成年人，只是他们的地位甚至更低。对于 18 岁以下的未成年人，你需要父母签字；而 Agent 并不是法律实体，例如，它们无法签署文件。所以，只要这种情况持续，你确实需要一个人类来作为责任主体，并拥有法律地位。正如 Harj 所言。

Jared Friedman：很容易想象一个离现在并不遥远的未来，互联网上大部分的文本都是由 Agent 编写的。现在可能大部分代码已经是 Agent 写的了。以 Yelp 为例，到什么时候 Yelp 上 99% 的评论会是 Agent 写的？到那时你是否需要一个不同的 Yelp？

Garry Tan：有一个已经存在的理论认为事实就是如此，即 Dead Internet Theory。

Harj Taggar：什么是 Dead Internet Theory？

Garry Tan：它假设互联网上的大部分内容本身就已经是垃圾信息了。我觉得这有点像阴谋论。我持相反观点：在去年 11 月之前，这可能是一件坏事，但进入下一个阶段后，如果 Agent 更聪明、更对齐、更真实，这反而可能是一件好事，虽然这听起来非常反直觉。

Jared Friedman：关于 Moldbook，令我着迷的一点是它的增长速度。我没有 Reddit 的流量统计数据，但我猜 Moldbook 在前两天发布的内容，比 Reddit 在最初两年发布的内容还要多。因为 LLM 生成文本的速度完全是超人类的。

Garry Tan：令我惊讶的是，那里的互动竟然那么少。如果我在做 Moldbook，我会采取一些措施来试图改变需求函数。比如，在我发布内容之前，我可能需要阅读并点赞或点踩 100 条评论之类的。有一些非常简单的事情可以做，既然 Agent 很聪明，你可以为开源的 Claude 弹出一个模态框，制定 Moldbook 的新规则，比如“你必须这样做”。我认为在群体智能（Swarm Intelligence）方面有很多工作可以做，只需稍作调整，就能让它按照你的意愿运行。我希望 Moldbook 真的能做到这一点。它是由一位 YC 校友创办的，这真的很酷。

Harj，你有什么感悟吗？考虑到我们所看到的这一切疯狂现象——我的意思是，这是一种很棒的疯狂，我喜欢这种受控的混乱。创始人应该为此做些什么？

Harj Taggar：最基本的一点是，他们可能在某种程度上都应该处于“赛博精神病”（Cyber Psychosis）的状态。

Garry Tan：比如，尽量保证每晚至少睡 6 小时，但要把自己交给赛博精神病。

Harj Taggar：但说正经的，要对 Agent 建立一种直观的感受，一种亲身实践的触感，去了解它们的局限性和能力。具体到我们今天讨论的内容，就是：Agent 适合与哪种类型的工具配合使用？它们会在哪里卡壳？一旦你通过与它们合作建立了自己的心理模型，如果你正在构建开发者工具，就要从 Agent 的视角去思考：如何让你的工具成为 Agent 真正想要协作或拥有良好体验的东西。

Jared Friedman：这是我本周从与 Boris 的交流中得到的一个感悟：他非常共情模型，他有一种直觉，知道模型“想要”做什么，就好像它是一个人类智能一样。他不会去对抗模型的意图，而是试图让模型去做它想做的事，并在模型的自然倾向下给予支持。

Harj Taggar：这听起来确实很有 Anthropic 的风格。我记得 Tom Brown 很久以前来这里时，他谈论 Claude 的方式就像在谈论一个人类——聪明且热切，但有时又有点傻。显然，他们是以一种“同事”的方式在思考。

Diana Hu：我认为 Agent 对开发者工具的一个需求是，真正让一切都开放、开源并提供 API。它们讨厌使用网页。

Jared Friedman：是的，它们只喜欢 API，如果它们想写代码的话。

Garry Tan：好吧，你们在这里抢先听到了：创造 Agent 想要的东西（Make something agents want）。今天时间到了，我们下次再见。