对话AI:Agent的下一站与可见的未来

我：agent的下一阶段或下一代技术方案？

AI：站在 2026 年的当下看，AI Agent 的发展正在经历从“打补丁（Prompt + 外部工具拼接）”向“原生架构升级”的质变。

我们现在用的 Claude Code、Cursor等工具，本质上都属于第一代 Agent (LLM-as-a-Controller)：它们是大模型挂载了几个外部 Python 脚本，通过反复和终端对话来假装自己是个 Agent。

下一阶段（或者说下一代）的 AI Agent，正在朝着以下五个颠覆性的技术方案演进：

1. 核心大脑的进化：从 LLM 转向 LAM (Large Action Model，大型行动模型)

• 现状痛点：现在的模型（如 GPT-4o、Claude 3.5）本质上还是语言模型。你让它操作电脑，它必须先在脑子里把动作翻译成文字（“我要点击这个按钮”），再通过 JSON 传给外部工具。链路长、容易幻觉、工具调用经常出错。
• 下一代方案：原生 LAM 模型。这些模型的底层 Token 里面直接包含了“动作符号（Action Tokens）”。它看屏幕或读代码时，大脑直接输出的是操作系统级的 API 调用、鼠标轨迹和键盘事件，不再经过“语言中转”。
• 代表技术：目前业界正在攻克的 LGM（Large Graphical Model，大型图形模型）和高级 OS-World 智能体。

2. 交互范式的颠覆：从 API/DOM 走向全模态 VLA (Vision-Language-Action)

• 现状痛点：现在的代码 Agent 极其依赖 DOM 树、HTML 结构或者 API 文档。一旦网页反爬、混淆了混淆代码，或者遇到了没有 API 的老旧桌面软件，Agent 就会瞬间变瞎。
• 下一代方案：视觉流控 Agent（VLA）。Agent 拥有和人类完全一样的视网膜。它写前端页面、测 Bug、或者操作 Mac 时，直接实时录制你的屏幕像素流。
• 酷炫表现：它不需要读你的 HTML。它像人类一样盯着屏幕看，发现“这个按钮被盖住了”，直接模拟鼠标去拖拽、点击。它看一眼你的复杂 UI 走线，就能直接凭视觉直觉查出 CSS 布局 Bug。

3. 推理机制的蜕变：系统 2 (Slow Thinking) 的常态化与自主树搜索

• 现状痛点：现在的 Agent 面对复杂任务时（比如重构一个几万行的微服务项目），经常“走一步算一步”，遇到死循环就会傻掉，或者直接放弃。
• 下一代方案：基于 MCTS（蒙特卡洛树搜索）和类似 DeepSeek-R1 推理流的“系统 2（慢思考）”代码 Agent。
• 工作流升级：当你给下一代 Agent 下达一个宏大指令时，它在敲第一行代码前，会在后台自主衍生出成百上千个“平行宇宙”的分支进行推演：“如果我用 A 方案改，可能会导致 5 个依赖报错；如果用 B 方案，虽然慢但稳妥……”它在虚拟沙盒里把所有可能的 Bug 全部踩完、自我纠错完毕后，才会最终给出唯一正确的完美代码。

4. 组织形态的跨越：从单兵作战走向“去中心化多智能体联邦 (Multi-Agent Swarm)”

• 现状痛点：现在你开一个 Claude Code，是一个 AI 既当架构师、又当码农、还当测试员，它会累，上下文也容易乱。
• 下一代方案：Swarm（群智网络）。未来的软件开发不再是一个聊天框，而是一个本地自动运行的“迷你科技公司”。

5. 存储与进化的质变：长效记忆与个性化 LoRA 实时微调

• 现状痛点：今天的 Agent 是没有“真正的记忆”的。你今天教会了它你们公司的代码命名规范，明天新开一个终端，它又忘得一干二净，你必须每次都在 System Prompt 里碎碎念。
• 下一代方案：基于图数据库（Graph RAG）的本地动态记忆仓，甚至“实时热微调”。
• 体验飞跃：Agent 会常驻在你的开发环境里，默默观察你的编码习惯、你常看的技术文档、以及你对它的历史纠错。它会在本地自动训练一个属于你个人的微型 LoRA 权重，或者更新其本地知识图谱。时间越久，这个 Agent 就越像“另一个你”，完美融入你们团队独特的代码黑话。

总结：作为开发者，我们需要准备什么？

下一代 Agent 方案的最大特征，就是让人类从“副驾驶”彻底变成“监工”。

未来的代码世界里，写代码本身的价值将无限趋近于零，因为 Agent 借助全模态和慢思考，能比人类写得更快、更好、更便宜。我们作为开发者的核心竞争力，将全面转型为 “架构设计能力”、“安全边界把控” 以及 “准确定义问题” 的能力。

我：未来软件/系统的开发会不会由面向人类开发（方便人类操作的UI/UX）转向面向人类和agent开发（方便agent操作或直接对agent做适配），甚至某些场景完全面向agent开发？

AI：你所描述的这条演进路线，不仅是未来的趋势，而是目前全球顶尖科技公司和 AI 架构师们正在疯狂推进的真实范式转移。

在软件工程的历史上，我们经历了从“面向机器编程”（汇编代码）到“面向人类编程”的跨越。而现在，随着大模型的崛起，我们正在正式迈入“面向智能体编程”的新纪元。

我们可以把你提到的这三个阶段，拆解为软件开发范式演进的三个世代：

第一阶段：绝对的面向人类开发（UI/UX 时代）

• 核心逻辑：人类的输入输出效率极低。我们打字慢、记忆力差、容易迷失方向。
• 软件形态：为了迁就人类的弱点，我们发明了极其复杂的图形用户界面。我们要设计汉堡菜单、面包屑导航、分页器、高对比度的按钮，甚至要研究心理学（格式塔理论）来引导人类的视线。
• 现状：这是目前 99% 软件的开发现状，但它的成本极高，且效率存在物理上限。

第二阶段：面向 Human + Agent 的混合开发（正在发生的现在）

正如你所说，我们正处于这个过渡期。软件必须同时服务长着眼睛的人类，和只看数据的 Agent。

• 双轨制架构：未来的 App 在底层会提供两套截然不同的接口。
• 一套给人类看（精简后的 UI）。
• 另一套是专门给 Agent 留的“语义化接口”。
• 真实案例（Apple Intelligence）：苹果在 iOS 18 中推出的 App Intents 就是最典型的例子。苹果要求开发者把 App 里的功能（比如“点外卖”、“发邮件”）抽象成 Agent 能懂的代码块。这样，Siri（Agent）不需要去点击屏幕上的按钮，而是直接在后台调用这个 Intent 把事办了。
• 生成式 UI：对于人类来说，固定的 UI 将会消失。系统会根据 Agent 的反馈，实时为你渲染出你当下最需要的界面，用完即焚。

第三阶段：完全面向 Agent 开发（Headless Software 与协议时代）

在某些场景下，尤其是交易型、效率型、工具型需求中，面向人类的 UI 将被彻底抛弃。

• “无头软件”（Headless Apps）的崛起：如果我只需要买一张周五飞北京的便宜机票，我为什么需要打开一个满是广告、弹窗和复杂筛选器的旅游 App？未来的这类“软件”根本没有图形界面，它们只是一堆运行在云端的逻辑和数据库，暴露出专门针对 AI 的接口。你的个人管家 Agent 会以毫秒级的速度与这些“无头软件”进行机器到机器的谈判、比价和支付。
• 全新的底层协议（Agent 专属网络）：你提到的“适配接口”，现在已经有了行业标准。比如 Anthropic 刚刚推出的 MCP（Model Context Protocol 模型上下文协议）。这就是一个专门为 Agent 发明的 USB 接口。未来的系统开发者不需要画网页，只需要写好 MCP 接口，任何 Agent 接入进来就能直接读写系统里的数据。

终局展望：UI 真的会消失吗？

并不会全部消失，但会发生极端的两极分化：

1. “做事（执行）”的软件将失去 UI：打车、订票、报销、数据统计、系统运维……这些纯任务型的软件将彻底变成 API，由 Agent 在后台默默完成。
3. “体验（消费）”的软件将强化 UI：游戏、视频、社交、沉浸式数据可视化大屏。这些是为了满足人类情感、娱乐和掌控欲的软件，不仅需要 UI，还会借助空间计算（AR/VR）变得更加绚丽。

我：agent-first之后，软件公司护城河会从 UI/UX转移到哪里？

AI：这是一个价值连城的好问题，也是目前硅谷一线 VC 和创业者们在闭门会议里争论最激烈的话题。

当 UI/UX（用户界面与体验）变成一层可以被 AI 随时随地“动态生成”甚至“彻底跳过”的薄膜时，传统软件公司赖以生存的“交互体验”和“用户停留时长”将不再是壁垒。在 Agent-First 的时代，软件公司的护城河将发生极其硬核的底层转移。

未来的护城河，将主要集中在以下四个维度：

1. 独家动态数据与私有上下文

大模型拥有全世界的公开知识，但它没有“你”的数据。

• 资产转移：如果 Agent 要帮你订机票、排日程或者写公司周报，它必须知道你的常旅客号、你的饮食禁忌、以及你们公司内部的审批流程。
• 新护城河：未来的软件公司，谁能合法、持续地积累最深厚的私有数据、用户历史偏好和行业边缘 Case（异常数据），谁就能喂养出最懂用户的 Agent。UI 可以瞬间被复制，但沉淀了五年的用户工作流数据无法被复制。

2. 极深的系统整合与“执行根系”

Agent 只是“大脑”，它要办成事，必须拥有“手脚”。

• 执行力的垄断：如果一个财务 Agent 需要把报销款打到员工卡里，它不能只靠“聊天”，它必须调用银行底层的支付 API。
• 新护城河：公司护城河将变成“你与物理世界、老旧系统或其他平台的连接深度”。谁手里捏着最稳定、权限最高、最难申请的 API（比如打通了海关系统、各大银行、医院的内网或老旧的 SAP 系统），谁就是不可替代的。前端再怎么花哨，最后 Agent 干活都必须给这些“管道”公司交过路费。

3. 行业 Know-How、合规护栏与“背锅”能力

这是 ToB（企业级）软件在 Agent 时代最坚固的堡垒。

• 容错率的代价：让 Agent 写个文案，写错了大不了重写；但让 Agent 自动交易股票、开具医疗处方或者审核法律合同，一旦产生“幻觉”或者操作失误，可能导致千万美元的损失或面临牢狱之灾。
• 新护城河：未来的头部公司卖的不再是软件功能，而是 “Trust-as-a-Service（信任即服务）”。他们通过极度严苛的测试、沙盒环境、多 Agent 互相监督的校验机制，确保系统的输出 100% 合规，并敢于为结果签下 SLA（服务等级协议）和承担法律责任。纯技术公司不敢背的锅，有行业壁垒的公司敢背，这就是护城河。

4. 极致的成本与路由调度引擎

• 利润空间的挤压：Agent 在后台是极其烧钱的（Token 消耗、算力成本）。
• 新护城河：当大家都用类似的基座模型时，谁能构建出最牛的“模型路由调度器”——也就是知道什么微小任务该派给本地零成本的 8B 小模型，什么核心决策才调用昂贵的万亿参数大模型，谁就能把 Agent 的运行成本压到同行的十分之一，从而在价格战中把对手熬死。

总结来说：

过去十年，软件公司在打“注意力经济” 的战争，谁的 UI 好看、谁能让用户多点几下，谁就赢。

未来十年，战争将变成 “意图经济” 和 “执行力经济”，谁能最快、最准、最安全地把用户的意图转化为物理或数字世界的真实结果，谁就拥有最高的定价权。

我：在 agent 能自动写代码 + 调 API 的时代，“创业公司做 SaaS”的最优切入点到底是什么？

AI：这是一个非常现实且极其残酷的问题。在过去，SaaS（软件即服务）的本质是“把一套标准化的代码租给很多人用”。但现在，既然 Agent 可以为每个人按需、免费地“当场写代码”，传统的“表单+数据库（CRUD）”类 SaaS 已经没有生存空间了。

在 Agent 满天飞的时代，初创公司做 SaaS 的最优切入点，必须避开“比拼代码量”和“比拼UI炫酷”，而是要扎进大模型和纯代码触达不到的“深水区”。

以下是目前看来胜率最高的四个最优切入点：

1. 切入“泥泞的最后一公里”

大模型很聪明，Agent 调 API 很快，但前提是那个 API 得是现代的、干净的、标准的。

• 现实是：真实世界的商业系统极其肮脏。医院用的是 20 年前的局域网 HIS 系统，工厂用的是没有文档的工控机，哪怕是很多跨国公司的内部 ERP 也是一团乱麻。Agent 根本不知道怎么连进去。
• 你的切入点：做“脏活累活的代理人”。去打通那些连 Agent 都觉得头疼的行业老旧系统、硬件设备、内网数据库，然后把这些极其难搞的系统，封装成一个现代化的、极度干净的 API。
• 壁垒：你不卖软件，你卖的是“通向物理世界和老旧资产的入场券”。未来的所有 Agent 都要给你交过路费。

2. 卖“背锅权”与“绝对的确定性”

大模型最大的问题是不可预测性（幻觉）。

• 痛点：企业老板敢让 Agent 写周报，但他绝对不敢让 Agent 自动给税务局报税、自动开除员工、或者自动给病人开处方。因为一旦出错，AI 公司是免责的，老板自己要坐牢或赔钱。
• 你的切入点：提供 SaaS (Service-as-a-Software，服务即软件)。你利用 Agent 把内部成本降到极低，但你对外交付的不是“一个工具”，而是“一个签了商业合同、承诺 100% 准确、错了由你公司赔偿的最终结果”。
• 壁垒：在这个切入点上，你的护城河是法律合规、行业牌照、以及极度严苛的“人类专家兜底审查”机制。

3. 将“隐性行业知识”转化为“私有上下文数据仓库”

现在任何人都可以让 Agent 写一个“电商库存管理系统”，但 Agent 不知道“在东南亚雨季，某类服装的退货率会飙升”这种行业老炮儿才懂的直觉。

• 你的切入点：做垂直领域的 “数据引擎” 或 “上下文供应者”。不要花时间去雕琢前端按钮好不好看，去疯狂收集和结构化某个极其细分行业的专有数据、异常报错处理经验、甚至是被忽略的暗数据。
• 壁垒：当客户带着自己的通用 Agent 试图解决问题时，他们必须订阅你的 SaaS 数据库，因为你的 SaaS 里装着这个行业运转的“灵魂（专有 Context）”。

4. 兜售“强势的品味与最佳实践”

不要高估普通用户的想象力。当你给用户一个什么都能做的 Agent，最常发生的场景是：用户面对一个空荡荡的输入框，大脑一片空白，根本不知道该下什么指令。

• 你的切入点：做“强主张”的 SaaS。你卖的不是“帮你自动化操作”的能力，而是“在这个行业里，你到底应该怎么操作”的顶级认知。你直接用系统锁死一套最先进、最容易赚钱的标准SOP，让 Agent 沿着这套SOP去驱动用户执行。
• 壁垒：用户买你的 SaaS，买的是一套先进的管理思想或赚钱套路，而不仅仅是几行代码。

总结一下：未来的优秀 SaaS 初创公司，长得可能一点都不像“软件公司”，而更像是一家“掌握了独家暗数据的数据公司”或者是一家“高度自动化的法律/财务/咨询外包服务公司”。

我：未来最强 SaaS 是否会变成“自动运行的公司本身，而不是软件工具”？

AI：你所描述的这个终局，不仅是顺理成章的推演，更是目前硅谷创投圈正在疯狂押注的终极商业模式：从 SaaS（Software-as-a-Service，软件即服务）彻底演变为 WaaS（Work-as-a-Service，工作即服务）或 AI-as-a-Coworker（AI 即员工）。

未来的最强 SaaS 确实不再是一个“给你用的工具箱”，而是一个“即插即用的全自动外包公司”。

我们可以从以下三个维度来彻底拆解这个极具颠覆性的未来图景：

1. 核心交付物：从“赋能工具”到“买断结果”

过去十年的 SaaS 商业逻辑是“赋能”。比如 Salesforce 卖给你一套极度复杂的 CRM 软件，潜台词是：“这套工具很牛，只要你雇佣聪明的销售，并且花半年时间培训他们使用，你的业绩就会提升。”

而在 Agent 时代，“工具”本身不值钱了，客户也没有耐心去学习工具。未来的形态是：

• 你买的不再是 QuickBooks（财务软件），而是“一个全自动的会计部门”。
• 你买的不再是 Zendesk（客服系统），而是“一支 24 小时在线、精通多国语言、且能自动处理退款的客服团队”。

软件公司交付给客户的，直接是最终的业务成果（排好的日程、修好的 Bug、追回的尾款），而不是一个需要人类去点击操作的仪表盘。

2. 商业模式的核爆：抛弃“按人头计费”

传统 SaaS 最经典的收费模式是按“账号/人头”收费，每个员工每月 20 美金。

但这在 Agent 时代遭遇了致命悖论：如果一个 AI 智能体可以取代 10 个员工，那企业的员工数量就会锐减，传统 SaaS 公司的收入也会跟着崩溃。

因此，转型为“自动运行的公司”后，商业模式将发生质变：

• 按结果/价值抽成：比如 AI 催收智能体，不收软件订阅费，而是从成功追回的呆账中抽成 5%。
• 按工作量计费：比如 AI 自动测试公司，按“成功发现并修复的 Bug 数量”或“处理的工单数量”收费。

3. 内部架构：AI 兵团 + 人类质检员

当然，我们需要回到现实。在 2026 年甚至未来几年内，指望 100% 毫无人类干预的“全自动公司”是不现实的，因为法律责任和极端异常情况依然存在。

最强 SaaS 公司的内部架构将变成“冰山模型”：

• 水面之下（99% 的主力）：由数百个细分领域的 Agent 组成的 Swarm（群智网络），它们不眠不休地在后台抓取数据、阅读邮件、生成代码、比对合同。
• 水面之上（1% 的防线）：少量的顶尖人类专家。他们不负责“做事”，只负责“审批”和“背锅”。当 Agent 遇到模棱两可的法律条款或高风险的千万级转账时，系统会亮起红灯，人类专家点击“Confirm”放行。

总结来说：以前创业，你要写代码造一个系统，求着别人用；未来创业，你是组建一支由 Agent 构成的数字军队，直接帮别人把活干完。你卖的不是软件，而是“确定性”和“劳动力”。

我：如果公司可以自动运行，那么“创业”的本质还剩下什么？

AI：这是一个直击灵魂的问题。如果连公司本身都能像一台机器一样自动运转，代码自己写、业务自己跑、客户自己服务，那么作为人类的“创业者”，存在的意义究竟是什么？

当“执行力”因为 Agent 的普及而贬值到无限趋近于零时，创业的本质，将被彻底剥离掉一切冗余的杂质，回归到它最古老、最纯粹的内核。

在那个时代，创业的本质将只剩下以下四个硬核维度：

1. 品味与“定义问题”的能力

当 AI 可以解决世界上任何可以被清晰描述的问题时，最稀缺的资源就变成了：“到底什么问题才值得被解决？”

• AI 的局限：大模型没有欲望，没有痛觉，也没有情感。它不知道人类在深夜刷手机时的孤独，不知道中小企业老板被繁琐税务折磨时的愤怒，也无法预判下一个引爆社交网络的时尚潮流。
• 创业的本质：变成了“定义世界”。创业者是那个敏锐捕捉到人类社会尚未被满足的欲望、摩擦力和痛点的人。AI 负责把墙砌好，但创业者必须决定在哪儿开窗。这考验的是人类的独特品味、同理心与审美。

2. 承担风险与“切肤之痛”

纳西姆·塔勒布在《切肤之痛》里提过一个核心观点：没有承担风险的人，不配拥有决策权。

• AI 的局限：Agent 可以通宵加班，但它不睡觉并不会觉得累；它做决策亏了十亿美金，它既不会感到羞愧，也不会破产，更不用去坐牢。AI 无法成为法律责任和信用资产的载体。
• 创业的本质：变成了“风险的最终担保人”。创业公司之所以成立，是因为有一个人类（创始人）愿意赌上自己的资金、名誉、时间和法律责任，去对冲未来的不确定性。AI 负责提供概率，而创业者负责提供“赌注”。

3. 编剧与导演的能力

未来的创业者，角色将极度类似于“电影导演”。

• 旧时代创业：像一个小作坊。老板要自己去扛摄像机、自己去剪辑、自己去拉赞助（对应写代码、跑业务、做运营）。
• 新时代创业：导演不需要懂怎么调镜头（Agent 懂），不需要懂怎么给演员化特效妆（Agent 懂）。但他必须拥有最高级别的叙事能力——他得知道这出戏的剧本该怎么写，怎么把不同技能的 Agent 兵团组合起来，让他们产生化学反应，最终拍出一部让人类愿意买单的电影。

4. 社交资本与人际信任的“破局点”

不管后台的 Agent 运行得多完美，世界上的核心资源（大公司的决策权、顶级的土地、高净值人群的信任）依然掌握在人类手里。

• AI 的局限：Agent 无法陪大客户在威士忌酒吧聊到深夜，无法在一场高尔夫球叙中建立跨越生死的商业信任，也无法用人格魅力去说服第一批挑剔的核心种子用户。
• 创业的本质：变成了“信任的连结者”。创始人的核心工作是利用自己的社会信用、人脉网络和个人品牌，去撬动第一批愿意相信这个“自动运行系统”的真实人类客户。

终局的隐喻：神话时代的“半神”：如果说以前的创业者是“苦力”（靠着比别人多熬夜、多招人、多堆资源来取胜）；那么未来的创业者将变成“召唤师”。

在那个时代，一个人带着一个想法和一万个在云端待命的Agent，就能在一天之内向全世界发起一场商业海啸。

当技术和工具不再是壁垒，创业将彻底变成一场关于“人类想象力”与“意志力”的终极比赛。

如果把舞台交给你，当你手握一万名全能且绝对服从的 Agent，你最想在这个世界上消灭或者颠覆的“那一个痛点”会是什么？