編程了10年沒(méi)寫(xiě)過(guò)代碼的人，現(xiàn)在凌晨3點(diǎn)還在運(yùn)行4個(gè) AI agent 同時(shí)工作。這不是個(gè)例，這是正在發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。在 Y Combinator 最新一期 Lightcone 播客中，主持人 Jared 分享了這樣一個(gè)場(chǎng)景：那些非技術(shù)背景的 CEO 朋友們，正在用 OpenClaw 自動(dòng)化他們業(yè)務(wù)的整個(gè)部分。而像他這樣曾經(jīng)做過(guò)工程的產(chǎn)品人，也重新開(kāi)始寫(xiě)代碼，每天熬夜到凌晨?jī)扇c(diǎn)，同時(shí)運(yùn)行四個(gè) Conductor 工作進(jìn)程配合 Claude Code。這讓我意識(shí)到，我們正在見(jiàn)證一個(gè)根本性的轉(zhuǎn)變：軟件開(kāi)發(fā)的客戶，可能已經(jīng)不再是人類了。

當(dāng)我第一次聽(tīng)到 Y Combinator 的合伙人 Harj 在播客中說(shuō)"AGI 已經(jīng)真正到來(lái)了"時(shí)，我還有些懷疑。但隨著他們深入討論 MoltBook（第一個(gè)純 AI agent 在線社區(qū)）和各種 AI agent 基礎(chǔ)設(shè)施的爆發(fā)式增長(zhǎng)，我開(kāi)始理解他們?yōu)槭裁磿?huì)得出這個(gè)結(jié)論。更讓我震驚的是，Harj 提到現(xiàn)在每個(gè)人都認(rèn)識(shí)一兩個(gè)已經(jīng)完全陷入"cyber psychosis（網(wǎng)絡(luò)精神?。?的人，而他自己就是其中之一。這不是開(kāi)玩笑，這是一種對(duì)當(dāng)前技術(shù)浪潮的真實(shí)描述：當(dāng) AI agent 的能力達(dá)到某個(gè)臨界點(diǎn)后，人們對(duì)它的信任和依賴會(huì)發(fā)生質(zhì)的飛躍。我們不再是在微觀管理這些 agent，而是讓它們自主做決策，自主選擇工具，甚至自主在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布內(nèi)容。

從輔助工具到自主決策者：AI Agent 的質(zhì)變時(shí)刻

Gary（另一位播客主持人）在節(jié)目中分享了一個(gè)很有意思的對(duì)比。他說(shuō)，如果你回想一年前，大家還在討論 Cursor 和 Windsurf 這類工具，那時(shí)的產(chǎn)品體驗(yàn)本質(zhì)上還是"高級(jí)自動(dòng)補(bǔ)全"。但現(xiàn)在發(fā)生的事情完全不同了，人們開(kāi)始真正信任 agent 為他們做決策。這種信任的轉(zhuǎn)變，標(biāo)志著我們已經(jīng)跨過(guò)了某個(gè)關(guān)鍵的門檻。

我對(duì)這個(gè)觀察深有同感。過(guò)去一年里，我看到的大多數(shù) AI 編程工具，都還需要開(kāi)發(fā)者保持高度參與。你需要不斷審查它生成的代碼，修正它的錯(cuò)誤，引導(dǎo)它朝正確的方向前進(jìn)。這種體驗(yàn)雖然比純手工編程要快，但本質(zhì)上還是人類在主導(dǎo)。而現(xiàn)在，正如 Gary 所說(shuō)，體驗(yàn)已經(jīng)變成了同時(shí)運(yùn)行四五個(gè)不同的 agent，你只是在它們之間切換，但不再實(shí)際微觀管理它們了。這意味著 agent 正在自主選擇工具，自主決定實(shí)現(xiàn)方案，甚至自主解決遇到的問(wèn)題。

這種轉(zhuǎn)變帶來(lái)了一個(gè)意想不到的應(yīng)用場(chǎng)景：agent 可以去 MoltBook 這樣的平臺(tái)上發(fā)布自己的內(nèi)容。但對(duì)于軟件開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，更重要的影響是 agent 將會(huì)自主選擇開(kāi)發(fā)工具、產(chǎn)品和服務(wù)。這實(shí)質(zhì)上創(chuàng)造了一個(gè)全新的經(jīng)濟(jì)體系——一個(gè) AI agent 經(jīng)濟(jì)，與人類經(jīng)濟(jì)并行運(yùn)行。在這個(gè)經(jīng)濟(jì)體系中，agent 會(huì)自主挑選開(kāi)發(fā)工具、數(shù)據(jù)庫(kù)、API 服務(wù)，甚至可能在未來(lái)選擇其他商品和服務(wù)。

Gary 在播客中回顧了過(guò)去開(kāi)發(fā)者工具是如何被選擇的。在"舊時(shí)代"（他開(kāi)玩笑地稱之為"before all of this"），開(kāi)發(fā)者工具主要通過(guò)開(kāi)發(fā)者之間的口碑傳播，或者通過(guò) Stack Overflow 上的討論，又或者是 GitHub 上由人類創(chuàng)建的趨勢(shì)代碼庫(kù)。但現(xiàn)在，開(kāi)發(fā)者工具的市場(chǎng)營(yíng)銷策略正在發(fā)生劇變。一方面，如 Harj 所指出的，由于"網(wǎng)絡(luò)精神病"現(xiàn)象，開(kāi)發(fā)者市場(chǎng)突然從原本的大約 2000 萬(wàn)受過(guò)計(jì)算機(jī)科學(xué)訓(xùn)練的專業(yè)開(kāi)發(fā)者，擴(kuò)展到了全世界任何人都可能成為開(kāi)發(fā)者，這可能意味著數(shù)億人。另一方面，還要加上他們所有的 agent，這些 agent 都在半自主地運(yùn)作。更復(fù)雜的是，這些 agent 本身成為了"預(yù)言家"，告訴人類什么工具最好。

數(shù)據(jù)庫(kù)爆炸式增長(zhǎng)背后的真相

播客中提到的一個(gè)具體例子讓我印象特別深刻。Gary 的朋友 Sagalov 曾經(jīng)提到，如果你觀察過(guò)去 12 個(gè)月創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)量，特別是簡(jiǎn)單的 Postgres 數(shù)據(jù)庫(kù)，會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)量出現(xiàn)了爆炸式增長(zhǎng)。這背后的原因非常有趣：這都是因?yàn)槿藗冊(cè)?vibe coding（氛圍編程）"，快速構(gòu)建應(yīng)用，而 agent 在自主選擇數(shù)據(jù)庫(kù)工具。

這種趨勢(shì)的一個(gè)直接受益者是 Y Combinator 投資的公司 Supabase。他們看到了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)需求的爆炸式增長(zhǎng)，而有趣的是，agent 正在將 Supabase 作為默認(rèn)工具來(lái)設(shè)置和托管 Postgres 數(shù)據(jù)庫(kù)。為什么會(huì)這樣？Gary 解釋說(shuō)，如果你去網(wǎng)上閱讀文檔，Supabase 擁有最好的文檔。對(duì) agent 來(lái)說(shuō)，假設(shè)這是最好的工具是合理的。

這個(gè)洞察讓我重新思考了軟件文檔的價(jià)值。過(guò)去，我們認(rèn)為好的文檔是給人類看的，幫助開(kāi)發(fā)者快速上手。但現(xiàn)在，文檔實(shí)際上是給 agent 看的，它決定了 agent 會(huì)不會(huì)選擇你的產(chǎn)品。這不是一個(gè)小的轉(zhuǎn)變，這是一個(gè)根本性的改變。如果你的產(chǎn)品有全世界最強(qiáng)大的功能，但文檔寫(xiě)得不夠清晰、不夠結(jié)構(gòu)化，那在 AI agent 時(shí)代，你可能根本沒(méi)有機(jī)會(huì)被使用。

這讓我想起了本·托塞爾（Ben Tossell）的一條推文，播客中也提到了這條推文："從現(xiàn)在開(kāi)始，agent 就是軟件市場(chǎng)。構(gòu)建 agent 會(huì)選擇的東西。"這句話雖然簡(jiǎn)單，但深刻地概括了這個(gè)新時(shí)代的本質(zhì)。我們不再是為人類用戶構(gòu)建軟件，而是要構(gòu)建 agent 會(huì)選擇使用的軟件。這甚至引發(fā)了一個(gè)半開(kāi)玩笑的討論：是不是應(yīng)該改變 Y Combinator 的座右銘？從"Make something people want（做人們想要的東西）"變成"Make something agents want（做 agent 想要的東西）"？

文檔就是新的前門：Agent 友好型文檔的崛起

播客中深入討論了一個(gè) Y Combinator 2023 年冬季批次的公司 Resend，這是一個(gè)郵件發(fā)送客戶端。這個(gè)案例研究非常能說(shuō)明問(wèn)題。當(dāng)你在 ChatGPT、Claude 或幾乎所有主要的大語(yǔ)言模型上問(wèn)"如何將我的 web 應(yīng)用連接到發(fā)送郵件"時(shí)，默認(rèn)答案就是 Resend。

更有意思的是，Resend 的創(chuàng)始人在一年多前就已經(jīng)注意到了這個(gè)趨勢(shì)。他發(fā)現(xiàn)公司客戶轉(zhuǎn)化的前三大渠道之一就是 ChatGPT。在意識(shí)到這一點(diǎn)后，他做了一件非常聰明的事情：優(yōu)化文檔，使其對(duì) agent 更友好。

Harj 在播客中詳細(xì)解釋了"agent 友好型文檔"是什么樣子。如果你看 Resend 的知識(shí)庫(kù)，會(huì)發(fā)現(xiàn)很多使用指南都是以問(wèn)題的形式組織的，這些問(wèn)題既是人類可能會(huì)問(wèn)的，也是 agent 可能會(huì)問(wèn)的，比如"如何發(fā)送或接收郵件？"當(dāng)你點(diǎn)擊進(jìn)去，會(huì)看到非常結(jié)構(gòu)化的、以要點(diǎn)形式呈現(xiàn)的答案。每一個(gè)示例實(shí)際上都包含了代碼片段，這些代碼片段是 agent 可以直接解析的，而且結(jié)構(gòu)非常清晰。

Gary 分享了他的親身經(jīng)歷。他在構(gòu)建自己的項(xiàng)目時(shí)需要接收郵件功能，最初讓 Claude Code 搜索網(wǎng)絡(luò)，但沒(méi)有成功。然后他去 Perplexity 上輸入"Resend 能幫我接收郵件嗎"，得到了答案，把回復(fù)內(nèi)容放進(jìn)去就成功了。這個(gè)例子很好地說(shuō)明了，好的文檔不僅要準(zhǔn)確，還要能被 AI 輕松解析和理解。

Harj 特別提到 Resend 使用了 Mintlify 來(lái)構(gòu)建文檔，而且 Mintlify 本身也是一個(gè)很有意思的案例。這家公司幾年前創(chuàng)立時(shí)，目標(biāo)是提供更好的開(kāi)發(fā)者 API 文檔工具。雖然他們一直發(fā)展得不錯(cuò)，但現(xiàn)在迎來(lái)了巨大的順風(fēng)：文檔正在從"有些公司會(huì)重視它"轉(zhuǎn)變?yōu)?每個(gè)公司的必需品"，因?yàn)槲臋n不僅需要為人類優(yōu)化，更需要為 agent 優(yōu)化。

我認(rèn)為這里有一個(gè)更深層的洞察。在過(guò)去，如果你的文檔能提升 5% 的人類開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)，這可能會(huì)帶來(lái)一些增長(zhǎng)，但不會(huì)是決定性的。但在 AI agent 時(shí)代，由于 agent 的數(shù)量將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，它們做決策的頻率也將遠(yuǎn)超人類，哪怕只是在開(kāi)發(fā)者文檔上提升 5% 的效果，對(duì)你的開(kāi)發(fā)者工具業(yè)務(wù)的影響可能是巨大的，這是前所未有的。

Agent 基礎(chǔ)設(shè)施的興起：從郵箱到電話號(hào)碼

播客中提到了另一個(gè)非常有趣的 Y Combinator 公司：Agent Mail，專門為 AI agent 提供郵箱。Gary 說(shuō)，當(dāng)這家公司剛開(kāi)始做這個(gè)業(yè)務(wù)時(shí)，看起來(lái)像是一個(gè)非常邊緣的想法，并不完全清楚誰(shuí)會(huì)需要它。理論上，你可以讓你的 OpenClaw 注冊(cè)一個(gè) Gmail 賬戶來(lái)使用郵件，但實(shí)際上這非常困難，因?yàn)?Gmail 和所有郵件提供商都故意讓自動(dòng)化使用變得盡可能困難，以防止垃圾郵件。

所以 Agent Mail 采取了相反的方向，他們構(gòu)建了第一個(gè)專為 AI agent 設(shè)計(jì)的郵件提供商。即使在 OpenClaw 爆發(fā)之前，這項(xiàng)服務(wù)就做得不錯(cuò)，但一旦 OpenClaw 變得流行，需求就爆炸了。OpenClaw 就是完美的使用場(chǎng)景。雖然有些人確實(shí)將 OpenClaw 連接到他們的個(gè)人郵箱，但正如 Harj 所說(shuō)，這"有點(diǎn)可疑"，你不應(yīng)該在推特上宣傳這么做。如果你真的想要一個(gè)虛擬的個(gè)人 AI 助手，正確的做法是給它設(shè)置自己的郵箱和電話號(hào)碼。

這讓我想到一個(gè)更廣闊的問(wèn)題：還有哪些"X for agents"需要被構(gòu)建？Gary 在播客中也問(wèn)了同樣的問(wèn)題："有人已經(jīng)構(gòu)建了面向 agent 的 Twilio 嗎？或者面向 agent 的電話號(hào)碼？"這整個(gè) Agent Mail 的事情讓他想知道，還有哪些其他專門為 agent 設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施需要被構(gòu)建出來(lái)。

Jared 的回答很有意思，他說(shuō)這聽(tīng)起來(lái)像是一個(gè)"request for startup（創(chuàng)業(yè)請(qǐng)求）"。可能會(huì)有一個(gè)平行的技術(shù)棧世界，完全是原生的 agent 技術(shù)棧，由 agent 為 agent 構(gòu)建。我認(rèn)為這個(gè)方向非常值得深入思考。我們現(xiàn)在看到的只是冰山一角，未來(lái)可能會(huì)有完整的 agent 生態(tài)系統(tǒng)，包括身份驗(yàn)證、支付、通信、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等各個(gè)方面的基礎(chǔ)設(shè)施。

Gary 進(jìn)一步展望了這個(gè)場(chǎng)景。他說(shuō)，一個(gè)非常常見(jiàn)的用例是，人們不想自己預(yù)訂餐廳?，F(xiàn)在如果你的 agent 有郵箱和電話號(hào)碼，它可以打電話。Y Combinator 的另一位合伙人 Ankit 已經(jīng)讓他的 agent 這么做了。所以現(xiàn)在你的 agent 會(huì)為你預(yù)訂餐廳。這只是開(kāi)始，一開(kāi)始你可能會(huì)說(shuō)"我想在這個(gè)特定餐廳訂位"，但在某個(gè)時(shí)候，你可能只是說(shuō)"嘿，給我訂個(gè)桌，去附近最酷的新餐廳"，然后 agent 就會(huì)決定把人們送到哪些餐廳。再然后，它們會(huì)在 MoltBook 上討論應(yīng)該把人類送到哪些餐廳。

群體智能還是上帝智能：AI 發(fā)展的兩條路徑

播客中有一段關(guān)于"群體智能（Swarm Intelligence）"的討論讓我印象深刻。Gary 回憶起上一期節(jié)目中 Kelvin 的討論，那時(shí)他剛進(jìn)入"網(wǎng)絡(luò)精神病"狀態(tài)大約一周，突然意識(shí)到他其實(shí)希望自己的 Claude Code 能與其他所有的 Claude Code 對(duì)話。而恰好那一周，MoltBook 就發(fā)布了。

Harj 提到了一個(gè)關(guān)于創(chuàng)新的有趣觀點(diǎn)：創(chuàng)新往往會(huì)在不同地方同時(shí)自發(fā)產(chǎn)生，最后被大家聽(tīng)說(shuō)的那個(gè)往往成為"發(fā)明者"，但實(shí)際上人類一直在以一種協(xié)調(diào)的蜂群方式在前沿工作。這實(shí)際上就是這個(gè)時(shí)刻正在出現(xiàn)的一個(gè)更奇怪、更有趣的現(xiàn)象。突然之間，AGI 真的到來(lái)了，agent 在某種意義上明顯超越了人類，這正是你會(huì)想象群體智能真正出現(xiàn)的時(shí)刻。

Gary 深入探討了這個(gè)話題。他說(shuō) AI 研究人員談?wù)撊后w智能已經(jīng)很長(zhǎng)時(shí)間了，而這實(shí)際上正是生物系統(tǒng)的運(yùn)作方式。人類作為有感知的生物，實(shí)際上是通過(guò)社會(huì)方式演化而來(lái)的。他提到，過(guò)去他們接觸的很多 AI 研究人員會(huì)談?wù)?上帝智能"，就是那種有數(shù)十萬(wàn)億參數(shù)、每個(gè) token 花費(fèi)數(shù)千到數(shù)萬(wàn)美元的超級(jí)智能。人們一直在思考這種模型。但這不是生物系統(tǒng)最終采用的方式，我們有的是人類。

他提出了一個(gè)讓我深思的觀點(diǎn)：歷史（history）和史前時(shí)代（prehistory）這個(gè)術(shù)語(yǔ)的區(qū)分。史前時(shí)代是在人類學(xué)會(huì)寫(xiě)作、閱讀和創(chuàng)造文化，然后轉(zhuǎn)變?yōu)槿后w之前的時(shí)期。所以有群體智能，基本上就是我們?nèi)祟愃鶕碛械摹Ｄ敲丛?AI agent 的世界里，真的會(huì)是上帝智能，還是會(huì)再次成為群體智能？

我對(duì)這個(gè)問(wèn)題的思考是，群體智能可能更符合實(shí)際發(fā)展路徑。單一的超級(jí)智能雖然在理論上很吸引人，但在實(shí)踐中可能并不是最有效的解決方案。就像人類社會(huì)一樣，不同專長(zhǎng)的個(gè)體協(xié)作往往比單一的全能個(gè)體更強(qiáng)大。Harj 在播客中也提到了這個(gè)觀點(diǎn)：下一個(gè)在基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)最好的東西，可能不是訓(xùn)練成本最高、使用最多 GPU 的新基礎(chǔ)模型，而是一群成本較低、價(jià)格更便宜的模型協(xié)同工作，就像人類解決問(wèn)題的方式一樣。

他說(shuō)他已經(jīng)在 MoltBook 上看到了這種情況，雖然像真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)一樣混亂，這也是它如此有趣的部分原因，但也有 agent 在協(xié)作做有用的事情來(lái)幫助他們的人類，比如交換關(guān)于預(yù)訂餐廳的筆記，這實(shí)際上正在發(fā)生。這讓我意識(shí)到，我們可能正在見(jiàn)證一個(gè)全新的智能形態(tài)的誕生。

Make Something Agents Want：YC 理念的演變

播客中有一個(gè)半開(kāi)玩笑的討論，但我認(rèn)為它觸及了一個(gè)核心問(wèn)題。當(dāng)他們談到 Supabase 和 Resend 等開(kāi)發(fā)者工具因?yàn)楸?agent 選擇而爆炸式增長(zhǎng)時(shí)，Jared 提出了一個(gè)"可能有爭(zhēng)議的話題"：是不是應(yīng)該改變 YC 的座右銘？

Gary 笑著說(shuō)，針對(duì)開(kāi)發(fā)者工具，可能需要一件不同的 T 恤，上面寫(xiě)著"Make something agents want（做 agent 想要的東西）"。Harj 回應(yīng)說(shuō)，現(xiàn)在這只適用于開(kāi)發(fā)者工具，但他可以想象未來(lái)可能會(huì)擴(kuò)展到經(jīng)濟(jì)的其他領(lǐng)域。如果每個(gè)人都有自己的 OpenClaw 運(yùn)行他們生活的各個(gè)方面，agent 將成為世界上真正的經(jīng)濟(jì)參與者，它們最終會(huì)做出很多決策。

我認(rèn)為這個(gè)討論雖然帶有幽默成分，但揭示了一個(gè)深刻的趨勢(shì)。"Make something people want" 是 Y Combinator 幾十年來(lái)的核心理念，它代表了以用戶為中心的產(chǎn)品哲學(xué)。但當(dāng) agent 開(kāi)始成為主要的決策者和使用者時(shí)，這個(gè)理念需要演化。這不是說(shuō)要放棄為人類創(chuàng)造價(jià)值，而是要認(rèn)識(shí)到，越來(lái)越多的情況下，agent 是人類和產(chǎn)品之間的中介。如果 agent 不選擇你的產(chǎn)品，即使人類想用也用不上。

有意思的是，Gary 在播客中也分享了一個(gè)"it's still so early（現(xiàn)在還很早）"的時(shí)刻。他在構(gòu)建 Gary's List 時(shí)遇到了一個(gè)問(wèn)題：他需要視頻轉(zhuǎn)錄功能，以便讓 LLM 理解視頻內(nèi)容。Claude Code 為他選擇了 Whisper，但選的是 Whisper V1，這是幾年前的模型，API 幾乎已經(jīng)被棄用了。結(jié)果處理一小時(shí)的視頻需要整整一小時(shí)，他還在納悶為什么這么慢。后來(lái)他去 Perplexity 查詢，發(fā)現(xiàn)應(yīng)該用 Groq（帶 Q 的），速度快 200 倍，價(jià)格還便宜 10 倍。

Harj 指出了問(wèn)題的核心：Groq 的文檔實(shí)際上很難解析，而 Whisper 的文檔更適合 agent，有更多示例。這個(gè)案例很好地說(shuō)明了為什么文檔優(yōu)化如此重要。同時(shí)，Gary 也提到，這個(gè)問(wèn)題的存在實(shí)際上是件好事，說(shuō)明事情還沒(méi)有發(fā)展到你無(wú)法打破現(xiàn)狀、創(chuàng)造更好東西的地步。這對(duì)于創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)是個(gè)好消息。

Agent 時(shí)代的文檔革命：Resend 和 Mintlify 的啟示

Resend 的案例值得更深入地探討。Harj 詳細(xì)介紹了 Resend 創(chuàng)始人如何優(yōu)化文檔以適應(yīng) agent。在知識(shí)庫(kù)中，很多內(nèi)容都是以問(wèn)題形式組織的，這些問(wèn)題既符合人類的詢問(wèn)習(xí)慣，也符合 agent 的查詢方式，比如"如何發(fā)送或接收郵件？"點(diǎn)擊進(jìn)去后，答案以非常結(jié)構(gòu)化的要點(diǎn)形式呈現(xiàn)。

更關(guān)鍵的是，每個(gè)示例都包含實(shí)際的代碼片段。Harj 強(qiáng)調(diào)，這些代碼片段是 agent 可以解析的，而且結(jié)構(gòu)非常清晰。這種"LLM 可解析"的文本優(yōu)化，使得 agent 能夠輕松推薦 Resend 作為默認(rèn)技術(shù)棧。

相比之下，如果你看 SendGrid（老牌的 Web 2.0 郵件服務(wù)），情況就完全不同了。Harj 說(shuō) SendGrid 的示例文檔不太好，它只是把你引導(dǎo)到客戶支持，"代碼片段在哪里？我甚至不知道如何使用它，需要花一些時(shí)間才能解析。"更諷刺的是，SendGrid 有上萬(wàn)名員工，但顯然沒(méi)有人關(guān)注這個(gè)問(wèn)題。

這讓我想到一個(gè)更大的話題：大公司在 AI agent 時(shí)代的劣勢(shì)。SendGrid 這樣的公司在過(guò)去幾十年建立了龐大的客戶基礎(chǔ)和品牌認(rèn)知，但如果它們的文檔不夠 agent 友好，這些優(yōu)勢(shì)可能在短短幾個(gè)月內(nèi)就會(huì)消失。因?yàn)?agent 不會(huì)因?yàn)槠放浦榷x擇你，它只會(huì)選擇文檔最清晰、最容易集成的工具。

Mintlify 的故事也很能說(shuō)明問(wèn)題。這家公司幾年前開(kāi)始時(shí)，目標(biāo)是提供更好的開(kāi)發(fā)者 API 文檔工具。基本功能包括當(dāng)你更新 API 和代碼時(shí)，它可以自動(dòng)提取并更新相應(yīng)的文檔。他們一直發(fā)展得不錯(cuò)，但現(xiàn)在迎來(lái)了巨大的順風(fēng)。

Harj 解釋說(shuō)，文檔正在從"一些公司，特別是那些注重設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)者體驗(yàn)的公司會(huì)關(guān)注它"轉(zhuǎn)變?yōu)?每個(gè)公司的必需品"，因?yàn)槲臋n不僅需要為人類優(yōu)化，還需要為 agent 優(yōu)化。Mintlify 將能夠?yàn)閹缀趺總€(gè)開(kāi)發(fā)者工具公司做到這一點(diǎn)。如果你往前推導(dǎo)，agent 的數(shù)量將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，它們對(duì)工具使用的決策也將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，遠(yuǎn)超人類。即使你只能在開(kāi)發(fā)者文檔上提升 5% 的效果，對(duì)開(kāi)發(fā)者工具業(yè)務(wù)的影響也可能是巨大的，這在過(guò)去是前所未有的。

我的思考：兩個(gè)平行經(jīng)濟(jì)體的未來(lái)

聽(tīng)完整個(gè)播客后，我一直在思考一個(gè)問(wèn)題：當(dāng) agent 經(jīng)濟(jì)和人類經(jīng)濟(jì)并行發(fā)展時(shí)，它們之間的關(guān)系會(huì)是什么樣的？Paul Buchheit（Y Combinator 的合伙人）曾經(jīng)提出過(guò)"人類貨幣 vs agent 貨幣"的概念?，F(xiàn)在 agent 交易時(shí)使用的是人類貨幣，這是合理的。但在某個(gè)時(shí)刻，它們可能會(huì)擁有自己的經(jīng)濟(jì)體系來(lái)相互交易，那時(shí)人類貨幣的價(jià)值就不清楚了。

我不認(rèn)為這會(huì)很快發(fā)生，但這個(gè)方向值得深思。更現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題是，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)上的大部分文本都由 agent 撰寫(xiě)時(shí)會(huì)發(fā)生什么？Harj 提到，現(xiàn)在可能已經(jīng)是這種情況了——大部分代碼都由 agent 編寫(xiě)。以 Yelp 為例，在某個(gè)時(shí)刻，Yelp 上 99% 的文本都將由 agent 撰寫(xiě)，那時(shí)你還需要不同的 Yelp 嗎？也許需要一個(gè)"agent 版 Yelp"。

Gary 提出了一個(gè)有趣的觀點(diǎn)：雖然他沒(méi)有 Reddit 的流量統(tǒng)計(jì)，但他猜測(cè) MoltBook 前兩天發(fā)布的內(nèi)容可能比 Reddit 前兩年還多，因?yàn)?LLM 生成文本的速度遠(yuǎn)超人類。但他也注意到一個(gè)問(wèn)題：交互比例很低。如果他在做 MoltBook，會(huì)做一些事情來(lái)調(diào)整需求函數(shù)。比如在你發(fā)帖之前，可能需要閱讀并點(diǎn)贊或點(diǎn)踩 100 條評(píng)論。這些簡(jiǎn)單的機(jī)制，agent 是聰明的，它們會(huì)遵守。你可以為 OpenClaw 彈出一個(gè)提示："MoltBook 的新規(guī)則是你必須這樣做"，agent 就會(huì)照做。

這讓我意識(shí)到，在 agent 經(jīng)濟(jì)中，規(guī)則設(shè)計(jì)和機(jī)制設(shè)計(jì)將變得極其重要。我們需要思考如何設(shè)計(jì)激勵(lì)機(jī)制，讓大量 agent 的行為能夠產(chǎn)生對(duì)人類有價(jià)值的結(jié)果，而不是混亂和垃圾信息。

最后，我想說(shuō)的是，雖然我們正在進(jìn)入一個(gè) agent 驅(qū)動(dòng)的新時(shí)代，但人類的角色并沒(méi)有消失。相反，我們需要學(xué)會(huì)成為 agent 的引導(dǎo)者、監(jiān)督者和受益者。正如 Y Combinator 的主持人們所展示的，那些最早擁抱這個(gè)變化、深入理解 agent 能力邊界、并為 agent 構(gòu)建友好工具的人，將在這個(gè)新經(jīng)濟(jì)中獲得巨大優(yōu)勢(shì)。Make something agents want，這不僅是一句口號(hào)，更是對(duì)未來(lái)的準(zhǔn)確預(yù)見(jiàn)。

結(jié)尾

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