当软件也可以＂3D 打印＂了,未来会是怎样?

2026 年 6 月 11 日，阿里巴巴宣布钉钉管理层调整：陈航卸任钉钉 CEO，92 年技术极客陈宇森接棒。这位少年成名的连续创业者，22 岁从浙大毕业后创办网络安全公司长亭科技，5 年后卖给阿里云，如今带着对 AI Agent 的全新理解重新出发^[1]。

他创办的 MuleRun，是一个基于大胆假设的 Agent 交易平台——当 Vibe Coding 大幅降低了应用开发门槛，大量非技术背景的人也能把自己的工作知识和流程封装成一个个勤恳的 AI 骡子，实现个人工作的自动化。这个愿景背后，折射出一个更深层的命题：未来究竟会是怎样？

软件也可以"3D 打印"了

过去，开发一款软件需要庞大的团队、数月的工期和百万级的预算。软件必须服务于成千上万人的共同需求，才能支撑其商业模式。但 AI 正在彻底改写这一逻辑。

陈宇森用一个精妙的比喻描述了这种变化：AI 开发就像 3D 打印。你可以专门为自己或三五个朋友的少数特定场景需求去开发一款 Agent，而且体验非常完善。门槛的降低使得开发的组织形态变得极其分散——不再是集中式、高成本的大工程，而是分散到每一个个体手中。

更激进的观点是，未来的软件可能是"日抛型"的——代码仅为执行特定目的而精准生成，执行完毕后即刻销毁。虽然这种绝对的"一次性代码"状态在短期内难以完全实现，但目前创建一个受众小却能让特定人群感到好用的 Agent，已经是一件极具价值的事情。

这一切的核心驱动力，是 Vibe Coding 的兴起。由 Andrej Karpathy 于 2025 年提出的这一概念，已被 Collins 英语词典评为 2025 年度词汇。到 2026 年，92% 的美国开发者已在工作流中采用某种形式的 Vibe Coding，全球 AI 辅助编码工具市场规模预计达到 85 亿美元^[2]。用自然语言描述你想要构建的内容，AI 生成代码，通过对话迭代优化——编程这件事，正在从少数人的专业技能变成所有人的基本能力。

Agent：从概念到生产力的跃迁

如果说 Vibe Coding 解决的是"怎么造"的问题，那么 Agent 解决的就是"谁来干"的问题。

陈宇森的底层假设是：当大模型具备了编程能力后，理论上它可以在一到两年内，完成人类在电脑上能做的所有事情。Claude Code 的出现验证了这一判断——Anthropic 最初做它是为了辅助编程，但内部员工很快发现它可以很好地处理查看邮件、电脑操作等各种通用任务。

Agent 的本质是一个可交互的大模型 API，其中构建了 Agent Loop 和 Context Engineering。与传统软件最核心的区别在于：传统软件的逻辑是写死的，依赖大量的条件判断分支来解决特定问题；但在现实世界中，许多问题无法完美分类，此时就需要大模型充当决策者，一边分析问题，一边审视系统内现有的 Skills，动态匹配并深入读取最合适的 Skill 来解决问题。

当 agent 构造变得越来越简单，大量非技术背景的人也能把自己的工作知识和流程封装成一个个勤恳的 AI 骡子，实现个人工作的自动化。面临同类问题的人，只需花点小钱使用这个 Agent，就能免去从头操作的繁琐，实现"花小钱办大事"。—— 陈宇森，MuleRun 创始人

2026 年被广泛定义为"AI Agent 元年"或"智能体爆发年"^[3]。关键进展包括：Anthropic 提出的 MCP 协议成为工具调用的事实标准，累计安装量达 9700 万次；多 Agent 协作系统走向成熟，Google 的 A2A 协议实现了标准化通信；长期记忆机制从理论走向实践，融合向量数据库与知识图谱的三层架构成为主流。

交易市场：下一个 App Store？

如果每个人都能轻松创建 Agent，那么下一个自然的问题是：谁来组织这些 Agent？谁来确保质量？谁来连接创作者和使用者？

陈宇森的答案是：一个类似 App Store 的交易平台。MuleRun 的愿景是成为新时代的"劳动力外包公司"——创作者将个人的线下知识、经验与大模型的理解和判断能力结合，把个人能力的 80% 到 90% 复制到一个 Agent 中，上架到平台；使用者按需付费使用。

但这个愿景面临着经典的双边市场冷启动难题：没有用户时，创作者不愿意来部署产品；没有优质供给时，用户来了也留不住。MuleRun 上线三个月后，虽然用户增长不错，但尚未看到大规模的 PMF 发生。反思下来，核心问题在于供给丰富度不够、上架门槛太高。

关键转折

几个月前执着于做货架式的交易市场，现在反思来看确实有些逆潮流而动。货架电商模式对新用户来说选择难度太大，用户进入平台后往往一头雾水。未来的核心入口将转变为对话式界面——用户只需陈述想解决的问题，系统就会自动匹配到最适合的 Agent 来执行。

这意味着未来的 Marketplace 不再会是过去我们熟悉的货架形态，而是在对话中触发交易。表面上它看起来像一个超级通用 Agent，但底层连接着庞大的创作者生态。原来的货架市场则会被降级为二级入口，供目标明确的用户自行挑选。

竞争格局

市场上在做类似事情的其他玩家各有侧重：Dify 更专注 ToB 商业化；Coze 从低代码 Chatbot 转向 Vibe Coding Agent 方向；蚂蚁的"灵光"走的是"自己做给自己用"的社交逻辑。但殊途同归，所有人都想打造一个属于新时代的 App Store。

能源、算力与 AGI 的距离

这场变革的底层，是一个不容忽视的物理现实：AI 作为先进生产力，每一次执行都在消耗算力和 Token，对能源的需求极大。

陈宇森指出，只要 AI 能力还存在显著的层级差距且未形成完全垄断，Token 的成本在短期内很难大幅降低。但由于 AI 能全面渗透并重组人类社会的劳动力，其未来的需求几乎是没有上限的——这甚至可能会倒逼人类加速发展可控核聚变或太空数据中心等前沿科技。

Gemini 3 的核心工程师在接受采访时解释了为什么模型会这么强：大模型的 Scaling Law 还远没有撞墙，智力还能继续提升。更有意思的是，哪怕现在大语言模型的智力停止演进，我们距离"榨干"它现有的能力，可能还有一到两年的时间。

所以大家常说 2025 年是 Agent 元年，2026 年会迎来应用大爆发。目前的模型能力已经能够支撑做出很多不一样的东西，只是整个行业还没有把它的能力上限完全挖掘出来。

创业者的韧性：在低谷找回"用心"

技术趋势之外，陈宇森的创业故事本身也值得深思。

从大学时蓝莲花战队在顶级安全比赛中夺冠，到创办长亭科技被阿里云收购，再到跨界做游戏公司遭遇失败——2023 年中下旬准备关停游戏公司的那段时间，是他人生的绝对低谷。他陷入了重度的焦虑和失眠，整天都在极度的自我怀疑中煎熬。

走出来靠的是陪伴和分心。两个初中同学主动来找我，说感觉你最近不顺，一起去网吧打两天游戏吧。"胜败乃兵家常事"这类话自己已经说给自己听了一万遍，再听没有意义，那种陪伴反而真正有帮助。—— 陈宇森

这段经历塑造了他对这次创业的核心原则：一是做和自己能力、认知真正匹配的事，不被外部条件推着走；二是用心。"它不等于仔细认真，仔细认真只是在完成任务；用心是你热爱它，持续思考它。"

对于大厂在 AI 上的重金投入，他的判断恰恰相反——大厂沉重的历史包袱和庞杂的传统产品体系，反而为外部毫无顾忌的创业公司留下了更广阔的操作空间。创业公司在战场上面对的从来不是大厂的本体，而是大厂麾下的某一个具体业务部门。

所以，未来会是怎样？

综合陈宇森的洞察和当前行业的进展，我们可以勾勒出一幅关于未来的图景：

• 每个人都是开发者。
  Vibe Coding 将编程门槛降到零，任何人都可以用自然语言创建自己的 Agent。软件不再是少数工程师的专利，而是每个人的日常工具。
• 软件变得极度长尾。
  不再需要百万用户才能支撑一个产品，三五个人的需求就值得一个 Agent 的存在。应用生态将无比丰富且极度分散。
• 对话成为新的入口。
  货架式的应用商店将被对话式界面取代。你不需要"找"应用，只需要"说"需求，系统自动匹配最合适的 Agent。
• Agent 成为新的"劳动力"。
  AI Agent 可以 24 小时工作，还能复制成百上千份。大量沉淀在线下或人类大脑中的经验与知识，将被封装成可交易的能力。
• 传统软件公司面临抉择。
  展望未来十年，如果不进行自我革命，传统软件公司很可能会被 AI 公司全面取代。
• 能源成为新的瓶颈。
  AI 对算力和能源的需求几乎没有上限，这可能倒逼可控核聚变等前沿科技的加速发展。

但最令人深思的一点是：即便未来出现了超级大模型，人类的大量知识依然沉淀在个人的大脑和线下环境中，模型厂商很难在逻辑上瞬间获取这一切。同时，人类也会不断涌现出全新的需求。

这意味着，在可见的未来里，人的经验、判断力和创造力，依然是最稀缺的资源。技术降低了表达的门槛，但没有降低思考的价值。未来不是 AI 替代人类，而是会用 AI 的人替代不会用 AI 的人——而"会用"的定义，正在从"会写代码"变成"会描述需求"。

未来会是怎样？也许答案就藏在陈宇森说的那两个字里：用心。