当软件不再为人类设计：Agent原生的产品革命

真正的变化不只是软件里多了AI，而是“谁在使用软件”这件事，正在被整个改写

主持人问台上的几位创业者：如果再过三个月、六个月，进入你们产品的流量里，Agent 比人还多，怎么办？确实，从 OpenClaw 出来以后，有公司已经在考虑裁掉哪支龙虾了。

过去几年，我们谈 AI 产品，默认前提始终是“人”在使用软件。无非是人点按钮、人写 Prompt、人改参数，人坐在屏幕前，让 AI 替自己多做一点事。可这场圆桌真正有意思的地方在于，几位嘉宾其实都在不约而同地承认另一件事：接下来很多软件的直接使用者，可能不再主要是人，而是 Agent。

这就意味着，一个很底层的问题被翻出来了。

软件，到底该为谁设计？

如果说过去的软件革命，是从命令行走向图形界面，从专家软件走向大众软件，那么 Agent 这一轮，可能是一次更彻底的偏转：软件从“给人操作”，慢慢转向“给 Agent 调用”。

AhaCreator 联合创始人王健聪给了一个很典型的创业者回答。他说，他们一直在做的，其实不是某种新潮概念，而是执行。帮客户在海外做达人营销时，自动化建联、自动化讨价还价、自动发 brief，处理那些过去靠运营、销售、投手、实习生堆起来的脏活累活。用他的话说，在还没有 OpenClaw 这个概念之前，他们就一直在强调“执行”。

这段话里面其实埋着一个很重要的变化。

过去很多 AI 产品喜欢把自己包装成“助手”，包装成“副驾”，包装成“灵感工具”。说得再直接一点，它们大多还是停留在帮人类用户“更轻松地做软件”这一步。但王健聪讲的不是这个。他讲的是把原本需要人完成的一整段动作，尽可能吞进系统里。这其实已经是 Agent Native 的早期雏形了。不是帮你想，是替你干。

更值得注意的是，他给出的一个现场观察很具体：已经开始有用户只用 OpenClaw 来操作他们的平台了。

这句话的分量，其实比任何行业判断都重。

因为这说明所谓“Agent 成为用户”，已经不只是台上讨论的未来趋势，而是某种零星但真实发生的现在时。甚至连用户的认知也在变化。去年广告主还在说，如果红人用 AI 做内容，我一定不会合作；到了今天，已经有人觉得，AI 生成的内容可能比人做得还好。

很多行业的变化，都是先从能力变化开始，再传导到认知变化，最后才改写商业结构。现在看，达人营销和内容生产这两个环节，已经开始进入这个链条了。

当然，这种变化也不是铁板一块。

王铭的态度就更激进，也更挑衅一点。他所在的 K2 Lab 做的是另一类事情：帮助普通用户，尤其是素人和 C 端用户，把原本很弱的变现能力放大。他们第一次公开的数据是，在美国探索一个月，帮助 30 个人赚了 30 万美金。

这个数据当然抓眼球，但真正值得留意的不是数字本身，而是他后面描述的方法。

在他的定义里，AI 产品要真正破圈，要么是提供“一万倍效率”的工具，要么就是把某个场景做成端到端闭环，让人几乎不需要再干活。他讲自己过去出去玩时，要给旅行社、向导发很多邮件，要做复杂表格；想把经验分享给别人，又不会做结构化内容，也不会写脚本剪视频。于是他们把脚本创作、自动发布、自动分析全部串起来，让用户只需要做少量选择，后面流程尽量托管。

说白了，他不是在卖一个视频工具，也不只是卖一个内容工具，而是在卖一整条“从变现意图到结果兑现”的链路。

所以当朱鹤追问：那如果现在让 OpenClaw 打开浏览器，能替用户做完你们的全部工作吗？

王铭的回答非常直接：不能。因为我们已经做了一个比 OpenClaw 更高级的东西。今天 OpenClaw 还是个玩具。

这句评价一定会有争议，但争议本身恰恰说明问题的核心冒出来了。

一类创业者的判断是，通用 Agent 很重要，但它只能做调度、做统筹、做入口，真正能交付结果的，还是垂直场景里深度打磨的系统。另一类创业者的判断则是，既然通用 Agent 会成为新的超级入口，那么产品就该从一开始就面向 Agent 设计，成为它生态里可被调用的一部分。

LoovaAI 创始人徐安邦显然更偏后者。

他说得非常坦白，他们公司比较新，创立时正好赶上 OpenClaw 出现，所以从 Day 1 开始，他们就是按两套体系来设计产品：一套给人用，一套给 Agent 用。当前阶段当然还是人用得更多，界面少不了；但同时，他们会把产品做成 Skill，接入 OpenClaw 的视频生态位。随着发展，人用会越来越少，Agent 用会越来越多。

因为它代表的是一种非常“新世界”的产品观：不再把 Agent 当成附属渠道，而是把 Agent 当成一级用户。从这个角度看，未来的软件设计可能不只是多一套 API、多一份开发者文档那么简单，而是要在底层重新拆分能力模块，重新思考什么适合人操作，什么适合 Agent 调度，什么又必须以某种“空间”形式存在。

徐安邦提到的“画布”就是一个典型例子。

他说，视频创作这件事里，Skill 目前只能解决模型调用的一部分，解决不了画布问题。朱鹤顺手把这个观点翻译得很形象：如果说 MD 文档是文本空间，那画布就是多模态空间。Skill 要作用于这个空间之上。

这其实已经点到了未来很多 Agent 产品的一个关键分层。

一层是可调用的能力。生成、分析、检索、编排，这些东西都可以被接口化、Skill 化、模块化。另一层是不可被轻易抽象掉的工作界面。比如视频里的时间轴，比如设计里的画布，比如复杂工作流里的状态面板。它们不是简单的按钮集合，而是认知空间的一部分。

谁能把这个空间做出来，谁就不只是一个被调用的能力提供商，而可能成为新入口的一部分。

回到这场对话，一个特别有意思的地方在于，虽然几位嘉宾对 OpenClaw 的判断并不完全一样，但他们都默认了一件事：流量结构会变。

这跟上一代互联网创业的直觉已经很不同了。

以前我们做产品，争的是人从哪里来。搜索、应用商店、社交分发、投流、KOL、SEO，都是围绕“把人导进来”展开的。现在的问题慢慢变成了：除了把人导进来，你能不能被 Agent 找到、理解、调用、复用、持续使用？

徐安邦的回答是，拥抱 SEO，拥抱最核心的 Agent 入口，成为它们的一部分，而不是自己再做一个新的入口。

王健聪的回答则更现实主义。他说，产品不会有太大变化，因为他们始终做的是达人匹配和价格匹配的最优。OpenClaw 来调，就让它调；中间建联的脏活累活还是他们做。GTM 上也不会变，因为 OpenClaw 还是有主人的，他们最终 Marketing 的对象，依然是 OpenClaw 的主人。无论做决策的是 CMO 还是实习生，未来做决策的依然是人。

坦率地讲，我很喜欢这个回答，因为它没有被“入口幻觉”带跑。

很多人一谈 Agent，就容易把所有问题都想成“谁占住入口”。但现实里，入口再怎么变化，商业世界里最难被替代的，往往还是那些真正难做、难积累、难迁移的能力。对 AhaCreator 来说，这种能力可能不是界面，也不是口号，而是建联能力、达人定价模型，以及背后不断沉淀的数据和经验。王健聪举了个很具体的例子：达人定价不只是看国家、粉丝量这些静态指标，还要判断粉丝画像、地理位置，还要结合动态行情和历史合作数据给出底价模型。

这就很像打车平台的核心能力。表面上你看到的是“呼叫一辆车”，但真正撑住体验和利润的，是底下那套复杂的供需匹配和动态定价。

也因此，当朱鹤问，如果客户只要你的出价能力，把你拆成几块 API 调用，你支持吗？

王健聪的回答是，不支持。

他说得很形象：这就像打车，我的服务是把车打到你面前，你不能只用我的 Agent 查个价格，但不打这辆车。

这句话其实直接戳中了 Agent 时代很多产品要面对的一个新难题：当一切能力都可以被拆分、被编排、被聚合时，你到底是愿意成为一个可插拔零件，还是要想办法守住完整服务闭环？

前者意味着更容易接入生态，更容易吃到新流量；后者意味着更强的定价权和更完整的价值捕获。没有绝对对错，但不同的选择，会把公司带向完全不同的终局。

王铭的判断则又更往前一步。

他说，未来每个人可能都有自己的 Personal 小龙虾，也就是自己的 OpenClaw。所有中心化入口可能都没有了，意味着他们要成为某个群体的 Agent OS。如果 OpenClaw 解决了长记忆问题，再叠加开源生态的高速迭代，它就有可能成为下一个时代最重要的 Personal AI 开源框架。

这段话听起来很大，但它并不是空的。

因为所谓“中心化入口消失”，本质上说的是平台分发逻辑可能被再度改写。PC 时代入口集中在门户和搜索，移动时代入口转向超级 App 和应用商店，AI 时代如果每个人都拥有一个长期记忆、能够调用工具、理解偏好、管理任务的 Personal Agent，那很多传统意义上的入口，确实会被削弱。用户不再亲自打开十几个 App 去完成任务，而是把目标交给自己的 Agent，剩下的由后者跨平台调度。

如果这一天真的发生，软件行业最重要的问题就不再是“用户今天打开了谁”，而是“用户的 Agent 今天优先调用了谁”。

这个视角一换，很多今天看似微小的产品决策，意义都会被放大。

比如，你有没有给 Agent 留接口？

比如，你的产品能力是被拆散后还能成立，还是必须以闭环方式存在？

比如，你的界面究竟只是给人看的操作台，还是 Agent 与人协作的共享空间？

再比如，你的壁垒到底是 Prompt、工作流、数据、模型调度、画布，还是某一段不可替代的结果交付能力？

说到底，这场圆桌真正让我在意的，并不是几位创业者嘴里的 OpenClaw 这个具体名字，而是他们都已经开始围绕一个共同前提重新组织自己的业务：人类，正在慢慢从“直接操作者”变成“目标提出者”和“最后拍板者”。

这会带来一个很现实的后果。

未来的软件，很可能要同时服务两种完全不同的用户。

一种是人。

他需要理解、确认、修正、审美、做最后决策。

另一种是 Agent。

它需要调用、读取、执行、协调、持续反馈。

很多今天看起来还算顺手的软件，到了那时可能都不够用了。因为它们适合人点，不适合 Agent 调；适合人看，不适合 Agent 理解；适合展示功能，不适合交付结果。

换句话说，未来不只是“AI 加进产品”，而是“产品结构本身要为了 AI 重做一遍”。

这也解释了为什么这场圆桌里，大家反复提到的不是单一模型能力，而是执行、闭环、Skill、画布、入口、定价、生态位、Agent OS 这些词。因为真正的竞争，已经从“谁会不会接大模型”往下一层走了。现在卷的是，谁能把大模型真正变成一种稳定、可复用、可协同、能赚钱的生产关系。

这话听着可能有点大，但回到现场，其实每个人都已经给出了自己的答案。

王健聪的答案是：先把最脏最累最难规模化的执行环节做透，谁来调度我不重要。

徐安邦的答案是：从 Day 1 就为 Agent 预留位置，人和 Agent 两套系统一起设计，去争下一代视频创作入口。

王铭的答案是：不要把通用 Agent 神化，真正能赚钱的还是垂直场景里端到端的系统组织能力，谁能把 Agent、Skill、流程和商业闭环捏在一起，谁就有资格做某个群体的 Agent OS。

而朱鹤最后那句总结，其实也点题了。

他说，很多人会觉得他对 Agent 流量超过人类这件事过于乐观。但互联网有几亿用户，移动互联网有几十亿用户，在 Agent 时代，可能是几百亿甚至几千亿的量级。

你可以不同意这个数字判断，但很难忽视他背后的提醒：今天的产品团队、创业者、开发者，可能都该开始认真思考一件事了。

如果不能，那你面向的也许还只是上一代软件逻辑。

如果能，那也别急着高兴，因为下一个问题马上就来了：你到底只是被调用的一环，还是那个不可替代的关键节点？

这才是 Agent 原生产品革命真正残酷、也真正迷人的地方。

它不是把软件做得更聪明一点，而是把“谁在使用软件”这件事整个改写了。

而所有前行者，迟早都得回答这个问题。

朱鹤：AhaCreator 在去年这个时候超级火爆，因为你们喊出“你们不再需要营销团队了”，用它就够了，就是一个 All-in-one 的 AI CMO。今天一整年过去了，你们有没有帮客户大程度实现这个事情？刚刚在下面你也听到客户的反馈了。

王健聪：认真回答这个问题的话，就是我们一步一步在实现这个事情，而且不只是我们在实现，客户也在实现。然后吴老师特别厉害的是，把今天好像所有想实现这个事情的人都聚到了一起。在我们现在的链路里，我们开始有玩 OpenClaw 的人只用 OpenClaw 来操作我们平台了。去年所有广告主都说，如果红人用 AI 做内容我一定不会合作；但今天开始有人觉得，AI 做的内容好像已经达到一个比人做得还要好的状态了。

大家好，我是 AhaCreator 的小王。这是一家“新”的创业公司，因为我们这两年不断在换名字，经常被别人告。给大家一个创业建议：如果做海外产品，商标注册一定要注意。我们其实一直以来在做一件事情：帮助大家在海外做达人营销时，自动化建联、自动化讨价还价、干这些脏活累活，自动发 brief 和达人沟通。其实我们在没有 OpenClaw 概念之前，就一直在强调做“执行”这件事。

朱鹤：说到换名字，据我所知至少有四五个了吧。本来不是叫 Head 吗，怎么又换回来了？

王健聪：因为我是工程师，以前没想过品牌名字真会影响客户对我们的看法。昨晚跟一个美国客户聊天，他说:“你们叫回aha我们就用，你们用这现在的名字我们就不买单。”非常离谱。但前段时间我们改回Aha之后呢，又被告了。美国还是一家瑞典的11年广告公司叫Aha!，啪一封律师函又发到我们美国同事那去了。所以这几天又在改名，这次叫AhaCreator，前面的图形商标也都注册下来了，希望这次不要再改了，不然前面的SEO全废了。

朱鹤：我觉得挺好，这也证明你们的知名度已经出去了。我之前还一度以为你们发垃圾邮件发多了，域名被屏蔽才一直换名字。

王健聪：我们发邮件不用自己域名的呀！我们有100多万个邮箱呢。

朱鹤：安邦，我也Q你一下。你去了硅谷一趟，回来以后你说别人卖的是粗加工的 Token，就是加了个 Prompt 让别人生成数字人；你这次出来呢，想做一个深加工的 Token，用 Agent 来赋能各类视频领域。这个新项目其实就是做下一代视频创作入口，做一个 All-in-one 的 Video Agent。你这新项目才一个月，前天有投资人跟我说你这收入怎么蹭蹭起飞了，方便说一下现在流量和 MRR 多少吗？

徐安邦：没关系，都是自己人。我们项目上线不到一个多月，现在应该是有10万美金的 MRR 了。之前上一个项目大概花了将近九个月做到10万美金，现在新项目一个月就做到了，说明现在大家都想放大了。

朱鹤：他上一波怎么做红人是我教的，怪不得那会加我微信也不理我，这次可以了。各位大佬们都在用你们的产品。其实确实，不管你是做 Agent 还是做教育，或者卖 API，大家本质上都是在“卖 Token”。之前看了一篇文章，说单纯卖电、变成电解铝卖电和深加工卖电，效率是1比6比大几十。安邦这种深加工的 Token，相比过去大家套壳做浅层的 Prompt 粗加工，确实会走得更深。

徐安邦：没错。现在卖 Token 有不同的加工方式：一种是粗加工，加上个 Prompt 模板让别人用；第二种是在垂直场景里变成 Agent，直接解决问题；第三种是把模型部署到服务器上做推理加速。

朱鹤：欢迎第三位嘉宾王总，一句话自我介绍一下。

王铭：我是一个 AI 时代充满热爱的探索者。包括选择从大厂出来创业，都是因为比较激进的探索。我们公司做的就是帮素人或 C 端用户，把他们潜在的变现能力给有效放大，让他直接赚到钱。我们在美国探索了一个月，这是第一次公布数据：我们用一个月时间，帮助了30个人赚了30万美金。

朱鹤：纯素人啊？他们以前可能一年才赚100美金吧，非常牛逼，怎么做到的？

王铭：我在大厂的时候曾经提出来过，我们要去做中国最大的 AI 创投孵化器。我们大概花了半年时间看了400多个项目，发现 AI 在很多场景已经可以 PMF（产品市场契合）。今天想要做破圈非常快的产品，要么是一万倍的效率工具（类似 Coding），要么就是端到端在某个场景里，人要做的事非常非常少。我们就是把这些 AI 能力有机组合，帮用户解决端到端的问题。比如我以前出去玩，为了便宜给旅行社、向导发无数邮件，做很复杂的表格。我想分享给别人但我不会做结构化内容，也不会写脚本剪视频。所以我们帮他们补足了这块。

朱鹤：所以您这个是帮红人做视频剪辑？全自动的？

王铭：视频剪辑基本只占很少的一部分。概括来说就是：全品脚本创作、自动化发布、自动化分析的全套闭环，基本没有人在干活了。用户进我们的 APP 托管账号后，我们会分析他的粉丝画像和内容调性。然后用大模型选品，匹配他的标签，让他做一点选择，整个流程就串起来了。

朱鹤：那我的问题来了。如果现在用 OpenClaw 打开一个浏览器，能替这个用户进行完成所有的工作吗？

王铭：我觉得不能。因为本质上我们已经做了一个比 OpenClaw 更高级的东西。今天 OpenClaw 还是个玩具，大厂推出的这些其实都是我们当年做过的。OpenClaw 今天的价值是它的开源价值和去调用本地应用的价值，但它并不是一个生产力级别的东西。

朱鹤：我觉得你这个理解有错误啊。我认为 OpenClaw 在你这个项目中起到的作用应该是项目经理。不是说让它选品能比你选得好，而是让 OpenClaw 用项目经理的思维把这个用户该做的事管起来。

王铭：我认同，所以它是一个很低端的管家。当年我们做类似底座时，也是希望各细分领域的专家进来做出来真正牛叉的 Skill，这样才能让它去协同调度。大厂在很多动作上的战略定力是非常差的。

朱鹤：这两位怎么看你们的产品？回到安邦这，现在如果一个 OpenClaw 或者 Claude 进去，能用你们产品吗？

徐安邦：我的观点可能跟王铭不太一样，可能因为我们公司比较新，创立时就正好有了 OpenClaw。所以我们 Day 1 就是设计两套：一套给人用，一套给 Agent 用。当下这个时间点肯定人用的更多，界面少不了，但同时我们肯定也会把它做成 Skill，成为接入 OpenClaw 的视频生态位。随着发展，人用的会越来越少，Agent 用的会越来越多。

朱鹤：那你们如何面对未来这种情况呢？假如说三个月或六个月后，OpenClaw 来的流量大于人类流量？就像我之前零推广做个网站，70%的流量全来自 ChatGPT 一样。

徐安邦：第一个是 SEO，第二个你要拥抱现在最核心的 Agent 入口。你要成为它们的一部分，而不是自己做个新的入口。目前阶段我们做视频少不了二次编辑和画布（Canvas），Skill 目前只能解决模型调用的部分，解决不了画布问题。

朱鹤：我理解一下，画布就像 MD 文档是针对文本的空间一样，画布就是针对多模态的空间。Skill 要作用于这个空间之上。

徐安邦：没错。如果画布你做得好，未来你就会成为 Agent 入口的一个插件。我们想做下一代的视频入口。

朱鹤：非常期待你们成为这里的 Final Cut Pro。刚看 Vercel 旗下那个 skills.sh 市场，排到第五的就是视频剪辑 Skill：Remotion。我觉得你们超越它大有可为。OpenClaw 和这种 AI 入口算是把 Remotion 彻底救活了。健聪，你刚说已经有客户在用 Agent 完全调度这个事，不用人参与了，这事有多 Amazing？

王健聪：操作上其实不难，关键是大家的意识形态。对我们来说，人来用还是 Agent 用，就像打车软件是在手机上登录还是电脑上登录一样，最后司机都会到你面前。那天我问客户：“你真相信 OpenClaw 帮你选人吗？”那个客户说：“它选不好，我可以训它。”他觉得一开始跑得不好是经验积累，不是损失，这让我没理由拒绝了。这应该是每个有基础的人都能玩的东西，我妈靠 AI 两周赚了 2000 美金，我希望每个人都能用，那才是 AI Native 时代的产品。

朱鹤：那还是刚才问安邦的那个问题，如果未来多数客户都用 OpenClaw 在用你的系统，你们在产品上、GTM 上会做哪些事？

王健聪：产品不会有太大的变化，我们始终做的是达人匹配、价格匹配的最优。OpenClaw 来调那就让它调，中间建联的脏活累活还得我来做。GTM 上也没变化，因为 OpenClaw 还是有主人的，我们 Marketing 的对象是 OpenClaw 的主人。无论决策的是 CMO 还是实习生，未来做决策的依然是人。

朱鹤：王总呢，如果半年后 Agent 流量超过人类用户，您觉得需要做什么来迎接？

王铭：我们本身体系内就是 Agent-to-Agent 的协作，用了海量自己的 Skills。未来以后每个人可能都有 Personal 的小龙虾（OpenClaw）。所有的中心化入口可能都没有了，意味着我们要成为某个群体的 Agent OS。如果 OpenClaw 解决了长记忆问题，结合开源生态它每月 5000 个 PR 的迭代，它就是下个时代最重要的 Personal AI 的开源框架。

朱鹤：硅谷有朋友说，OpenClaw 是第一次把人类的记忆从互联网巨头那里夺回来的东西。那健聪，如果未来用户主要用 OpenClaw，你们会不会退化成一个数据库（Dataset）？可能在用户的 Skill 组合里，你只负责被查询触发。

王健聪：整条链路里有几个东西我们不追求最强（比如数据库），但有些我们一定要最强。比如建联这件事，以及对达人的定价模型。定价模型不仅看国家、粉丝量等静态指标，还要精准判断粉丝画像和地理位置。另外还要结合动态行情，比如“台风来了打车涨不涨价”，这种结合历史合作数据给出的底价模型，任何纯 Skill 都是没有的。

朱鹤：如果客户只需要你的出价能力，把你拆成好几块去 API 调用，你支持吗？

王健聪：我不支持。这就像打车，我的服务是把车打到你面前，你不能说只用我的 Agent 查个价格但不打这辆车。只要我的 Skill 是有差异化的，我就有机会被用，我们不怕跟别人不一样。

朱鹤：安邦，你们是最 Cloud Native 的，接下来准备怎么发展？想成为下一个 Hugging Face 吗？

徐安邦：Hugging Face 主要是给人类用的，但里面有很多能力可以给 Agent 用。在 Agent 时代，最重要的是你怎么去利用大模型做事情的“认知”。至于做工具、做数据还是做社区，这都是“术”层面的东西。

朱鹤：你一边开放心态，一边用老手段先把那 10 万美金赚了，挺牛的。最后各位用一句话总结一下，怎么迎接未来的规划吧。

王健聪：所有的变化你都应该去拥抱。现在开发测试成本真的太低了，有想法就直接测。

徐安邦：我们其实就是在做新时代的 Video Agent，不管它是给人用还是给 Agent 用，我们都希望成为第一的视频创作入口，赋能全球创作者和 Agent。

王铭：第一个是拥抱每个时代的新流量渠道；第二个是关注新的开源技术框架，比如 OpenClaw。最后万变不离其宗的是回归商业本质，在前期要快速切入，拿到资本和用户，构建自己生态位和资金壁垒，成为下个时代某个形态的入口。

朱鹤：今天差不多了。大家可能觉得我对 Agent 流量超过人类过于乐观。但互联网有几亿用户，移动互联网有几十亿，在 Agent 时代至少是几百亿甚至几千亿的量级。在座各位是不是该开始思考，我们的产品如何让 OpenClaw 去帮我们用。未来属于先行者，谢谢大家！