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要么做一個Agent產(chǎn)品,要么讓你的產(chǎn)品能被Agent使用

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做個什么Agent?

接下來做 AI 產(chǎn)品,不能簡單糾結“做垂直 Agent 還是通用 Agent”了。

在應用層,環(huán)境對大模型能力的限制往往大于 Prompt 本身。現(xiàn)在更需要糾結的,是“給 AI 一個終端”,還是“給 AI 一個電腦”

Claude Code、CoWork 之類客戶端應用屬于“終端派”,本質上是把終端作為 AI 的工具,讓 AI 通過使用終端來輔助你控制你的電腦。

年前爆火的 OpenClaw,則屬于“電腦派”:它給 AI 的不只是一個執(zhí)行命令的終端,而是整個設備的最高控制權限和獨立運行環(huán)境。

這倆派系不只是簡單的“Agent 部署在哪里”的問題,它們的底層思維是完全不同的:

“終端派”的 Agent,定位依然是“副駕”,它跟人共用一個設備。

這導致它有兩個致命缺陷:

一個是會跟用戶搶資源,比如你不能跟 Agent 一起編輯某個文檔;

另一個是設備一旦鎖屏或關機,Agent 也就跟著下線了。

所以,OpenClaw 火了以后,很多人把它部署在自己的電腦上,這就屬于是白湊熱鬧了,完全沒發(fā)揮出它的核心價值。

“電腦派” Agent 的靈魂,來自兩個核心條件:

一個是“7?24 不關機的服務器/設備”,保證了異步和長周期任務的執(zhí)行;

另一個是“獨立擁有設備的所有權限”,保證了它可以不受干擾地搭建環(huán)境、運行程序。

大概相當于:一個永遠不下班、配發(fā)了獨立辦公電腦,可以隨時自己干活的倒霉員工。


可能的問題:Manus 和扣子 2.0 這種每個對話一個云端服務器,雖然在云端,但生命周期是跟著“對話 Session”走的,一旦對話結束或超時,環(huán)境就重置了,并不像 OpenClaw 那樣擁有持久化設備的 Agent 產(chǎn)品,算啥?

我相信,以他們團隊人才的聰明程度,會選擇成為真正的 OpenClaw 的。

(扣子 2.0 的長期計劃功能,其實就是個 OpenClaw)

如果不做Agent,怎么做應用?

不是所有產(chǎn)品或業(yè)務都值得用 AI 重做一遍,但所有產(chǎn)品和業(yè)務都需要做 AI 適配。

今天產(chǎn)品的交互界面都是為“人”設計的,其中 90% 都在被人類使用;3 年以內,被人直接使用的產(chǎn)品不會超過 10%。

未來的應用,最大的客戶群體是 Agent。


Obsidian 前段時間更新的 1.12.0 版本,增加了一個允許從終端(CLI)控制 Obsidian 的功能。

這個改動極其敏銳。

能用終端控制應用 = 能使用終端的 Agent 可以直接控制應用。

對 Agent 來說,這比通過 MCP (本質上是運行腳本程序)或特定的 Skills (本質上是用一個 SOP 提示詞讓大模型生成內容)來控制應用要自然、友好得多。

終端(CLI)是操作系統(tǒng)的“母語”,像 OpenClaw 這樣的 Agent 本身就在操作系統(tǒng)環(huán)境里,敲命令行是它的本能。

飛書很早以前就搞了個大活:把幾乎所有開放的 API 接口封裝成了 MCP,并提供了一個上下文友好的-t指定工具集參數(shù)。

雖然 MCP 因為 Token 消耗之巨,已經(jīng)大概率被判了“死刑”,但飛書這團隊,能夠把“Agent 適配”這件事如此高效的落地,一看就是有極強的前瞻性和魄力的。

所以,未來的產(chǎn)品形態(tài)很清晰:要么你自己做一個 Agent,要么讓你自己能被 Agent 極低成本地調用。

關于“Agent 適配”,還有一個容易被忽視的信息:OpenAI 去年 10 月上線的那個 APP SDK。

雖然這是從 Agent 平臺視角來引導應用進行適配的,但其中透出了兩個關鍵信號:


  1. 你當前的應用,如果被模型作為工具調用了,返回給模型的數(shù)據(jù)和呈現(xiàn)應該是什么樣的?LLM 能不能理解,或者能不能不讓 LLM 理解(節(jié)省 token)直接使用?

  2. 你的應用提供的服務,如何讓模型相信你比其他同類應用更值得被調用?前一個是前面聊的適配改造需要思考的問題,歸產(chǎn)品經(jīng)理;后一個則是如何影響 Agent 決策的真正的 GEO(確切講應該叫 AEO—Agent Engine Optimization),看起來歸市場增長管,但因為它本質上是在構造一個大模型的 Tool Description,所以還是歸產(chǎn)品經(jīng)理…


具體怎么落地?

去年 3 月份,我在給一家企業(yè) IT 部的產(chǎn)研培訓時,午餐跟他們 IT 老大聊天,被問了一個很典型的問題:

“我們有必要把所有內部工具都重構做成 MCP 么?”

我當時給的答案是“沒必要”。

第一個原因,MCP 化的工程量比較大,協(xié)議層面的協(xié)調和對齊成本非常高。在實際業(yè)務里,模型需要哪個工具,直接通過原生的 API 去做 Function Calling 反而更直接、更輕量。對于那些已經(jīng)有了成熟調用規(guī)范的企業(yè)內部接口來說,MCP 里最重要的那個“P(Protocol 協(xié)議)”成了畫蛇添足,那 MCP 自然就沒意義了。

第二個原因,也是更核心的原因:對穩(wěn)定性要求極高的企業(yè)內部應用,在很長一段時間內依然會保持Workflow(工作流)式的開發(fā)。MCP 這種主打“提供一堆工具讓大模型自由組合”的范式,在嚴肅的企業(yè)流程中是個偽命題。因為在 Workflow 中,第幾步用什么工具、返回什么數(shù)據(jù)、走哪個條件分支,是寫死的(SOP化)。企業(yè)需要的是確定性,而不是“由模型自由選擇帶來的幻覺風險”。

這兩個原因是這部分要討論的重點:


  1. “做個 Agent” 或者“適配 Agent”,會像 2025 年年初火了一把的 MCP 一樣成為年度炮灰么?

  2. 面向企業(yè)業(yè)務,“做個 Agent”還是“繼續(xù) Workflow”,咋選?


答案就在這篇文章里提到的各種概念里。

先看炮灰 MCP:它只是讓模型使用工具的其中一種嘗試;比它更早、更底層的是 Function Calling;比它更符合業(yè)務邏輯的是此刻正火的 Skills。

如果你稍加研究就會發(fā)現(xiàn),現(xiàn)在這個被熱捧的 Skills,本質上其實就是把前面提到的“把終端作為工具讓模型控制電腦”的各種能力,進行了原子化的封裝。

再進一步,這些 Skills 的內核,其實就是之前企業(yè)里那些寫死的 Workflow。

殊途同歸這個詞,應該已經(jīng)悄然映上你的心頭了。

所以,第二個問題其實是個偽命題:Workflow 和 Agent 不是二選一的對立選項,而是“主仆”。

企業(yè)不存在放棄穩(wěn)定的 Workflow 去追求不確定的 Agent,而是應該把確定的 Workflow 包裝成 Agent 的能力(Skills)。

無論如何,為大模型提供操作環(huán)境(終端/電腦),并通過調用各種能力去解決復雜問題,是必然趨勢。

不管這個 Agent 是跑在員工的本機還是云端。

如果你希望極高的探索自由度,你可以直接放出一個“裸奔”的 Agent 讓它自己試錯;

如果你需要極強的業(yè)務可控性和穩(wěn)定性,你就把原有的 Workflow 封裝為特定的 Skills 配置給 Agent。

所以,具體的落地路徑已經(jīng)很清楚了:


  1. 選底座:使用任意成熟的 Agent SDK 封裝一個 Agent(新時代的“套殼”,無論是 Claude Agent SDK、Google 的 ADK、OpenClaw 用的 Pi-mono,還是字節(jié)的 Agentkit、阿里的 AgentScope 都可以)。

  2. 造能力

  • 2.1 如果你團隊已經(jīng)沉淀了很多 Workflow,不用擔心白干,只需把那些 “DSLs” 轉化、封裝成供大模型調用的 Skills。

  • 2.2 如果你們還沒搞過 Workflow,那就讓產(chǎn)品經(jīng)理把業(yè)務的最佳實踐以 Workflow 的形式梳理出來,固化成邏輯,再轉化成 Skills。

推上線:把這些編排好的 Skills,做好面向 Agent 的權限隔離(用于對內賦能)或者場景分類(用于對外服務),直接投產(chǎn)。

至于底層的模型能力問題,完全不用操心。春節(jié)前發(fā)布的國產(chǎn)模型已經(jīng)極度能打了,節(jié)后的 DeepSeek V4 或者 R2 只會帶來更大的驚喜。

如果你還糾結“國產(chǎn)模型行不行”的問題,說明你已經(jīng)是沒跟上技術進步的外行了。

2026 年,一起擁抱&落地真正能打的 Agent 吧!

我去年 10 月份預感到這個大趨勢后,就在《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉崗特訓營》課程里更新了關于 Agent 的課程內容。

教學課程更新后,我們又一起做了一系列關于 Agent 的項目實踐:


  1. 用 Claude Code 的 SubAgents 能力體驗了一下多 Agent 是如何交互的

  2. 開發(fā)了一個從需求挖掘到原型圖到輸出 PRD 的全自動多 Agent 協(xié)作流程

  3. 開發(fā)了一個上傳 Excel 可以自主規(guī)劃、寫代碼、運行代碼、撰寫分析報告的數(shù)據(jù)分析 Agent

  4. 拆解了幾個最基礎的 Agent 項目 DeepResearch 項目


下面是學員開發(fā)的 Deep Research 作品

不止 Demo,有學員在學習課程后,從 0 到 1 復現(xiàn)了 LovArt 這個 Agent 產(chǎn)品。

他在找工作的時候,也相應的有了更大的選擇權:


《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉崗特訓營》這套課程的實訓營版本,已經(jīng)包含了幾十節(jié)實踐項目的帶教直播,你可以直接查看回放跟做。


添加班主任,了解課程的詳細課程內容和實踐安排:

2026,爭上游!

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