編程了10年沒寫過代碼的人，現(xiàn)在凌晨3點還在運行4個 AI agent 同時工作。這不是個例，這是正在發(fā)生的現(xiàn)實。在 Y Combinator 最新一期 Lightcone 播客中，主持人 Jared 分享了這樣一個場景：那些非技術(shù)背景的 CEO 朋友們，正在用 OpenClaw 自動化他們業(yè)務(wù)的整個部分。而像他這樣曾經(jīng)做過工程的產(chǎn)品人，也重新開始寫代碼，每天熬夜到凌晨兩三點，同時運行四個 Conductor 工作進程配合 Claude Code。這讓我意識到，我們正在見證一個根本性的轉(zhuǎn)變：軟件開發(fā)的客戶，可能已經(jīng)不再是人類了。

當(dāng)我第一次聽到 Y Combinator 的合伙人 Harj 在播客中說"AGI 已經(jīng)真正到來了"時，我還有些懷疑。但隨著他們深入討論 MoltBook（第一個純 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，我開始理解他們?yōu)槭裁磿贸鲞@個結(jié)論。更讓我震驚的是，Harj 提到現(xiàn)在每個人都認識一兩個已經(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。這不是開玩笑，這是一種對當(dāng)前技術(shù)浪潮的真實描述：當(dāng) AI agent 的能力達到某個臨界點后，人們對它的信任和依賴會發(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)變時刻

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

我對這個觀察深有同感。過去一年里，我看到的大多數(shù) AI 編程工具，都還需要開發(fā)者保持高度參與。你需要不斷審查它生成的代碼，修正它的錯誤，引導(dǎo)它朝正確的方向前進。這種體驗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，體驗已經(jīng)變成了同時運行四五個不同的 agent，你只是在它們之間切換，但不再實際微觀管理它們了。這意味著 agent 正在自主選擇工具，自主決定實現(xiàn)方案，甚至自主解決遇到的問題。

這種轉(zhuǎn)變帶來了一個意想不到的應(yīng)用場景：agent 可以去 MoltBook 這樣的平臺上發(fā)布自己的內(nèi)容。但對于軟件開發(fā)者來說，更重要的影響是 agent 將會自主選擇開發(fā)工具、產(chǎn)品和服務(wù)。這實質(zhì)上創(chuàng)造了一個全新的經(jīng)濟體系——一個 AI agent 經(jīng)濟，與人類經(jīng)濟并行運行。在這個經(jīng)濟體系中，agent 會自主挑選開發(fā)工具、數(shù)據(jù)庫、API 服務(wù)，甚至可能在未來選擇其他商品和服務(wù)。

Gary 在播客中回顧了過去開發(fā)者工具是如何被選擇的。在"舊時代"（他開玩笑地稱之為"before all of this"），開發(fā)者工具主要通過開發(fā)者之間的口碑傳播，或者通過 Stack Overflow 上的討論，又或者是 GitHub 上由人類創(chuàng)建的趨勢代碼庫。但現(xiàn)在，開發(fā)者工具的市場營銷策略正在發(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，開發(fā)者市場突然從原本的大約 2000 萬受過計算機科學(xué)訓(xùn)練的專業(yè)開發(fā)者，擴展到了全世界任何人都可能成為開發(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)庫爆炸式增長背后的真相

播客中提到的一個具體例子讓我印象特別深刻。Gary 的朋友 Sagalov 曾經(jīng)提到，如果你觀察過去 12 個月創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫數(shù)量，特別是簡單的 Postgres 數(shù)據(jù)庫，會發(fā)現(xiàn)數(shù)量出現(xiàn)了爆炸式增長。這背后的原因非常有趣：這都是因為人們在"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)庫工具。

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

這個洞察讓我重新思考了軟件文檔的價值。過去，我們認為好的文檔是給人類看的，幫助開發(fā)者快速上手。但現(xiàn)在，文檔實際上是給 agent 看的，它決定了 agent 會不會選擇你的產(chǎn)品。這不是一個小的轉(zhuǎn)變，這是一個根本性的改變。如果你的產(chǎn)品有全世界最強大的功能，但文檔寫得不夠清晰、不夠結(jié)構(gòu)化，那在 AI agent 時代，你可能根本沒有機會被使用。

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)在開始，agent 就是軟件市場。構(gòu)建 agent 會選擇的東西。"這句話雖然簡單，但深刻地概括了這個新時代的本質(zhì)。我們不再是為人類用戶構(gòu)建軟件，而是要構(gòu)建 agent 會選擇使用的軟件。這甚至引發(fā)了一個半開玩笑的討論：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 Y Combinator 2023 年冬季批次的公司 Resend，這是一個郵件發(fā)送客戶端。這個案例研究非常能說明問題。當(dāng)你在 ChatGPT、Claude 或幾乎所有主要的大語言模型上問"如何將我的 web 應(yīng)用連接到發(fā)送郵件"時，默認答案就是 Resend。

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

Harj 在播客中詳細解釋了"agent 友好型文檔"是什么樣子。如果你看 Resend 的知識庫，會發(fā)現(xiàn)很多使用指南都是以問題的形式組織的，這些問題既是人類可能會問的，也是 agent 可能會問的，比如"如何發(fā)送或接收郵件？"當(dāng)你點擊進去，會看到非常結(jié)構(gòu)化的、以要點形式呈現(xiàn)的答案。每一個示例實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)建自己的項目時需要接收郵件功能，最初讓 Claude Code 搜索網(wǎng)絡(luò)，但沒有成功。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)容放進去就成功了。這個例子很好地說明了，好的文檔不僅要準確，還要能被 AI 輕松解析和理解。

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

我認為這里有一個更深層的洞察。在過去，如果你的文檔能提升 5% 的人類開發(fā)者體驗，這可能會帶來一些增長，但不會是決定性的。但在 AI agent 時代，由于 agent 的數(shù)量將呈指數(shù)級增長，它們做決策的頻率也將遠超人類，哪怕只是在開發(fā)者文檔上提升 5% 的效果，對你的開發(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：從郵箱到電話號碼

播客中提到了另一個非常有趣的 Y Combinator 公司：Agent Mail，專門為 AI agent 提供郵箱。Gary 說，當(dāng)這家公司剛開始做這個業(yè)務(wù)時，看起來像是一個非常邊緣的想法，并不完全清楚誰會需要它。理論上，你可以讓你的 OpenClaw 注冊一個 Gmail 賬戶來使用郵件，但實際上這非常困難，因為 Gmail 和所有郵件提供商都故意讓自動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)建了第一個專為 AI agent 設(shè)計的郵件提供商。即使在 OpenClaw 爆發(fā)之前，這項服務(wù)就做得不錯，但一旦 OpenClaw 變得流行，需求就爆炸了。OpenClaw 就是完美的使用場景。雖然有些人確實將 OpenClaw 連接到他們的個人郵箱，但正如 Harj 所說，這"有點可疑"，你不應(yīng)該在推特上宣傳這么做。如果你真的想要一個虛擬的個人 AI 助手，正確的做法是給它設(shè)置自己的郵箱和電話號碼。

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

Jared 的回答很有意思，他說這聽起來像是一個"request for startup（創(chuàng)業(yè)請求）"?？赡軙幸粋€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。我認為這個方向非常值得深入思考。我們現(xiàn)在看到的只是冰山一角，未來可能會有完整的 agent 生態(tài)系統(tǒng)，包括身份驗證、支付、通信、數(shù)據(jù)存儲等各個方面的基礎(chǔ)設(shè)施。

Gary 進一步展望了這個場景。他說，一個非常常見的用例是，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 會為你預(yù)訂餐廳。這只是開始，一開始你可能會說"我想在這個特定餐廳訂位"，但在某個時候，你可能只是說"嘿，給我訂個桌，去附近最酷的新餐廳"，然后 agent 就會決定把人們送到哪些餐廳。再然后，它們會在 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，那時他剛進入"網(wǎng)絡(luò)精神病"狀態(tài)大約一周，突然意識到他其實希望自己的 Claude Code 能與其他所有的 Claude Code 對話。而恰好那一周，MoltBook 就發(fā)布了。

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

Gary 深入探討了這個話題。他說 AI 研究人員談?wù)撊后w智能已經(jīng)很長時間了，而這實際上正是生物系統(tǒng)的運作方式。人類作為有感知的生物，實際上是通過社會方式演化而來的。他提到，過去他們接觸的很多 AI 研究人員會談?wù)?上帝智能"，就是那種有數(shù)十萬億參數(shù)、每個 token 花費數(shù)千到數(shù)萬美元的超級智能。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。

他提出了一個讓我深思的觀點：歷史（history）和史前時代（prehistory）這個術(shù)語的區(qū)分。史前時代是在人類學(xué)會寫作、閱讀和創(chuàng)造文化，然后轉(zhuǎn)變?yōu)槿后w之前的時期。所以有群體智能，基本上就是我們?nèi)祟愃鶕碛械?。那么?AI agent 的世界里，真的會是上帝智能，還是會再次成為群體智能？

我對這個問題的思考是，群體智能可能更符合實際發(fā)展路徑。單一的超級智能雖然在理論上很吸引人，但在實踐中可能并不是最有效的解決方案。就像人類社會一樣，不同專長的個體協(xié)作往往比單一的全能個體更強大。Harj 在播客中也提到了這個觀點：下一個在基準測試中表現(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、價格更便宜的模型協(xié)同工作，就像人類解決問題的方式一樣。

他說他已經(jīng)在 MoltBook 上看到了這種情況，雖然像真實社交網(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)作做有用的事情來幫助他們的人類，比如交換關(guān)于預(yù)訂餐廳的筆記，這實際上正在發(fā)生。這讓我意識到，我們可能正在見證一個全新的智能形態(tài)的誕生。

Make Something Agents Want：YC 理念的演變

播客中有一個半開玩笑的討論，但我認為它觸及了一個核心問題。當(dāng)他們談到 Supabase 和 Resend 等開發(fā)者工具因為被 agent 選擇而爆炸式增長時，Jared 提出了一個"可能有爭議的話題"：是不是應(yīng)該改變 YC 的座右銘？

Gary 笑著說，針對開發(fā)者工具，可能需要一件不同的 T 恤，上面寫著"Make something agents want（做 agent 想要的東西）"。Harj 回應(yīng)說，現(xiàn)在這只適用于開發(fā)者工具，但他可以想象未來可能會擴展到經(jīng)濟的其他領(lǐng)域。如果每個人都有自己的 OpenClaw 運行他們生活的各個方面，agent 將成為世界上真正的經(jīng)濟參與者，它們最終會做出很多決策。

我認為這個討論雖然帶有幽默成分，但揭示了一個深刻的趨勢。"Make something people want" 是 Y Combinator 幾十年來的核心理念，它代表了以用戶為中心的產(chǎn)品哲學(xué)。但當(dāng) agent 開始成為主要的決策者和使用者時，這個理念需要演化。這不是說要放棄為人類創(chuàng)造價值，而是要認識到，越來越多的情況下，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"it's still so early（現(xiàn)在還很早）"的時刻。他在構(gòu)建 Gary's List 時遇到了一個問題：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)果處理一小時的視頻需要整整一小時，他還在納悶為什么這么慢。后來他去 Perplexity 查詢，發(fā)現(xiàn)應(yīng)該用 Groq（帶 Q 的），速度快 200 倍，價格還便宜 10 倍。

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

Agent 時代的文檔革命：Resend 和 Mintlify 的啟示

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

更關(guān)鍵的是，每個示例都包含實際的代碼片段。Harj 強調(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 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，需要花一些時間才能解析。"更諷刺的是，SendGrid 有上萬名員工，但顯然沒有人關(guān)注這個問題。

這讓我想到一個更大的話題：大公司在 AI agent 時代的劣勢。SendGrid 這樣的公司在過去幾十年建立了龐大的客戶基礎(chǔ)和品牌認知，但如果它們的文檔不夠 agent 友好，這些優(yōu)勢可能在短短幾個月內(nèi)就會消失。因為 agent 不會因為品牌知名度而選擇你，它只會選擇文檔最清晰、最容易集成的工具。

Mintlify 的故事也很能說明問題。這家公司幾年前開始時，目標(biāo)是提供更好的開發(fā)者 API 文檔工具?；竟δ馨ó?dāng)你更新 API 和代碼時，它可以自動提取并更新相應(yīng)的文檔。他們一直發(fā)展得不錯，但現(xiàn)在迎來了巨大的順風(fēng)。

Harj 解釋說，文檔正在從"一些公司，特別是那些注重設(shè)計和開發(fā)者體驗的公司會關(guān)注它"轉(zhuǎn)變?yōu)?每個公司的必需品"，因為文檔不僅需要為人類優(yōu)化，還需要為 agent 優(yōu)化。Mintlify 將能夠為幾乎每個開發(fā)者工具公司做到這一點。如果你往前推導(dǎo)，agent 的數(shù)量將呈指數(shù)級增長，它們對工具使用的決策也將呈指數(shù)級增長，遠超人類。即使你只能在開發(fā)者文檔上提升 5% 的效果，對開發(fā)者工具業(yè)務(wù)的影響也可能是巨大的，這在過去是前所未有的。

我的思考：兩個平行經(jīng)濟體的未來

聽完整個播客后，我一直在思考一個問題：當(dāng) agent 經(jīng)濟和人類經(jīng)濟并行發(fā)展時，它們之間的關(guān)系會是什么樣的？Paul Buchheit（Y Combinator 的合伙人）曾經(jīng)提出過"人類貨幣 vs agent 貨幣"的概念?，F(xiàn)在 agent 交易時使用的是人類貨幣，這是合理的。但在某個時刻，它們可能會擁有自己的經(jīng)濟體系來相互交易，那時人類貨幣的價值就不清楚了。

我不認為這會很快發(fā)生，但這個方向值得深思。更現(xiàn)實的問題是，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)上的大部分文本都由 agent 撰寫時會發(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。以 Yelp 為例，在某個時刻，Yelp 上 99% 的文本都將由 agent 撰寫，那時你還需要不同的 Yelp 嗎？也許需要一個"agent 版 Yelp"。

Gary 提出了一個有趣的觀點：雖然他沒有 Reddit 的流量統(tǒng)計，但他猜測 MoltBook 前兩天發(fā)布的內(nèi)容可能比 Reddit 前兩年還多，因為 LLM 生成文本的速度遠超人類。但他也注意到一個問題：交互比例很低。如果他在做 MoltBook，會做一些事情來調(diào)整需求函數(shù)。比如在你發(fā)帖之前，可能需要閱讀并點贊或點踩 100 條評論。這些簡單的機制，agent 是聰明的，它們會遵守。你可以為 OpenClaw 彈出一個提示："MoltBook 的新規(guī)則是你必須這樣做"，agent 就會照做。

這讓我意識到，在 agent 經(jīng)濟中，規(guī)則設(shè)計和機制設(shè)計將變得極其重要。我們需要思考如何設(shè)計激勵機制，讓大量 agent 的行為能夠產(chǎn)生對人類有價值的結(jié)果，而不是混亂和垃圾信息。

最后，我想說的是，雖然我們正在進入一個 agent 驅(qū)動的新時代，但人類的角色并沒有消失。相反，我們需要學(xué)會成為 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，將在這個新經(jīng)濟中獲得巨大優(yōu)勢。Make something agents want，這不僅是一句口號，更是對未來的準確預(yù)見。

結(jié)尾

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