现在到处都在做”营销 Agent”、“写作 Agent”、“编程 Agent”——专门为某项任务设计的 AI 助手。
我觉得这个方向错了。
Agent 的构成
先把智能代理拆开看，就四个要素：
- 大语言模型——思考引擎
- 数据——个性化的记忆和经验
- 执行能力——调用工具、完成任务
- 工作环境——外部提供的能力和资源
关键洞察：LLM 和执行能力会由大公司持续提供，但数据是独一无二的。每个人的 Agent 积累的数据不同，决定了它”是谁”、擅长什么。
为什么只有一个 Agent
人是怎么工作的？一个人带着自己的技能和经验，加入不同的公司，使用公司提供的工具完成任务。公司不会把一个人”分裂”成无数个单一角色的个体。
Agent 也是一样。它应该是一个完整的”数字个体”，跟着主人一起成长，积累独有的数据和能力。需要做什么事，就接入对应的工作环境——就像人加入不同的公司。
所以未来不会是”一个营销 Agent、一个写作 Agent、一个编程 Agent”，而是”我的一个 Agent”，接入营销环境、写作环境、编程环境。
商业模式的转向
如果这个判断成立，创业的核心机会就在工作环境。
现在大多数产品是”给人用的”——人打开 APP，点击按钮，完成任务。未来产品是”给 Agent 用的”——Agent 调用 API，完成任务，人甚至不需要知道这个产品的存在。
我称之为”Agent 原生的工作环境”。它的设计逻辑会完全改变：
| 传统 SaaS | Agent 原生的工作环境 |
|---|---|
| UI/UX 给人看 | API/接口给 Agent 调用 |
| 引导用户学会使用 | 引导 Agent 理解能力边界 |
| 用户的留存和活跃 | Agent 的接入频次和调用成功率 |
产品方向的选择
讨论了几个方向：
数据源型环境——提供外部数据（股票、新闻、天气）。大公司优势明显，但垂直领域有机会。
工具型环境——提供专门工具（渲染、计算、分析）。云计算厂商占大头，但细分工具有机会。
平台桥接型环境——帮 Agent 接入外部平台。大公司有战略冲突，不太会认真做，个人创业者有机会。
我倾向于工具型环境，但有两个约束：
- 不能太小——太小的话，Agent 自己写个脚本就解决了
- 不能太大——太大就不是一个人能做的了
需要找到一个”中等复杂度”的切入点：有护城河，但一个人能搞定。
可能的护城河来源：
- 需要持续更新的规则/信息
- 需要”人工+AI”混合判断
- 需要专门的基础设施
- 需要谈判/协调外部关系
验证与下一步
这个判断还需要验证。接下来可以：
- 观察现有的 AI 产品，哪些在往”Agent 原生”方向走
- 思考具体的”中等复杂度”工具是什么
- 记录自己对这件事的想法，可能会越想越清晰
当你想下一个产品时，别问”怎么帮用户解决问题”。问”如果 Agent 是用户，它需要什么环境”。
这可能才是真正的机会所在。