互联网已死,Agent永生!!!

未来展望:当 AI Agent Harness Engineering 具备“长期记忆”,互联网形态将如何改变? 那有没有一种技术,可以把我们散落在大海里的珍珠串起来?有没有一种技术,可以让我们随时随地、精准快速地找到和利用我们自己的所有数字痕迹?有没有一种技术,可以让互联网服务从“冰冷的工具”变成“贴心的助手”,甚至变成“终身的伙伴”?有!而且这种技术正在快速发展,预计在未来3-5年内就会迎来大规模的商业化落地!这种技术,就是我们今天要聊的核心——AI Agent Harness Engineering(HAE,AI Agent驾驭工程),再加上具备三重技术架构的“个性化终身长期记忆系统”。扫清所有认知障碍。 阅读详情

最近有个感觉,越来越强烈:在互联网时代学的东西,全部都已经过时了。

DAU 过时了。SaaS 过时了。注意力经济已经死了。工具到平台的路径走不通了。“AI 应用”这个词是错的。“出海”这个词也是错的。

网络效应、社区、平台、SaaS、应用、出海、注意力经济。

这些词曾经是我们共同的认知框架。

我们用它们理解商业,用它们设计产品,用它们和投资人对话。

但最近我一次又一次地发现,这些词指向的世界正在消失。

这是因为过去的一切,都建立在一个正在消失的前提之上:人是软件的用户。

而新世界的前提变了:Agent 才是软件的新主人。

2026 年了,不应该再试图用旧地图找新大陆。

所以我决定拿起刀,砍掉六张过时的旧地图。

一、互联网已死

第一刀:DAU 已经严重过时

上一个时代,所有人都在追 DAU,日活跃用户数曾经是一切的起点。逻辑很简单:用户越多,连接越多,价值越大。微信每多一个人,所有人都受益;淘宝每多一个卖家,所有买家都受益。

这是因为著名的网络效应,当节点数量到达临界点,增长会变成指数级。

再加上互联网软件产品的边际成本递减效应,大规模的互联网产品,通过广告就可以实现盈利。

但对于 AI 产品这两个前提都不成立。

AI 产品每多服务一个用户,就要多烧一份推理成本,上一个时代 DAU 是资产,这个时代 DAU 是负债。

微信是网状拓扑,ChatGPT 是星型拓扑。网状拓扑才有网络效应,星型拓扑没有。

所以靠 DAU 驱动指数增长这件事,在 AI 时代不存在。

商业最终都是算 ROI。

ChatGPT 开始用上个时代的广告逻辑在扩张 DAU,Claude 已经摆明立场,绝不加入广告。

第二刀:从工具到平台的路径已经堵死

2026 年已经是 AI 的第四年了,但很多投资人依然像活在 2016 年,还在寻找下一个字节跳动,他们想投出一个“AI 抖音”。

他们的思路是这样的:先做一个工具,工具太薄就做社区,有了社区就能建平台。工具、社区、平台,三级火箭,一飞冲天。

这条路在互联网时代走得通,是因为工具本身不够强。工具不够,人来补。但 AI 时代,工具本身就足够强了。

当 AI 能直接给你一个完美的结果,你不需要社区来补充任何东西。你不需要看别人怎么用 Claude Code 写代码,你只需要 Claude Code 帮你把代码写好。

社区的本质是人帮人。当 AI 比人更能帮人的时候,社区的价值基础就坍塌了。已经和 Opus 深度交流之后的你,还会想去社区里聊天吗?

那谁能做平台?只有成功的大模型公司,只有算力基座的拥有者。因为它本身就是那颗星型拓扑的中心节点,它是 Agent 的大脑,当然可以定义生态、制定标准。

第三刀:SaaS 没死,但主人已经换了

过去二十年,SaaS 公司的商业模式建立在一个前提之上:人类是软件的用户。

SaaS 的一整套产品方法论围绕着“人怎么用软件”展开,用户研究、交互设计、增长黑客、客户成功。

但人口不再增长了,移动互联网的渗透已经饱和,人类用户没有增量了,你很难再做出一个 Adoption 很快的产品。

与此同时,AI Agent 的数量正在爆发式增长,AI Agent 对 API 的调用量也在呈指数式增长。

新世界的前提是:Agent 才是软件的用户。

软件公司不会消失,但它会从面向人类的产品变成面向 Agent 的基础设施。过去 SaaS 的客户是企业或消费者,2B 或 2C,未来最大的客户是 Agent,2A。

人类的需求从来就是结果,而不是软件。

只是过去没有别的选择,只能自己操作软件来获得结果。

而现在有了 Agent,它可以自己看文档学习操作软件,它可以百倍速地操作软件。

Agent 才是软件的新主人。

第四刀:“AI 应用”这个词就是错的

“应用”这个词天然暗示了使用者是人。Application,应用程序,从这个词被发明的那天起,它就是给人用的。

AI 应用,就是用了 AI 技术的、给人用的应用,换了个引擎,但还是那辆旧车,开在旧路上,驶向旧目的地。

当你还在说“我们在做一个 AI 应用”的时候,你的思维就已经被旧范式锁死了,你会不自觉地去想界面怎么设计、交互怎么优化、用户怎么留存,这些全是面向人的思考。

换一个词,换一种思考。整个产品逻辑就会完全不同。

不要服务人,服务 Agent。

第五刀:注意力经济已死

上一个时代的经济叫注意力经济,它的核心逻辑是抢夺用户的时间,然后把时间卖给广告商。

你刷了三个小时抖音,平台赚到了广告费,你什么也没得到。注意力经济的产品目标是让你花更多时间在上面,时间就是金钱,但那个金钱是平台的,不是你的。

注意力经济的本质是零和博弈。平台赚的就是你浪费的时间。

而这个时代的经济是生产力经济,是劳动力经济。你付费让 AI 帮你完成工作,你拿到了结果,AI 公司拿到了收入,双方都在创造价值,而不是一方在消耗另一方。

生产力经济的产品目标是让你花更少时间拿到更好的结果,与注意力经济的方向完全相反。

注意力经济追求的是用户停留时长,生产力经济追求的是结果交付效率。

一个希望你沉迷,一个希望你解放。

第六刀:“出海”是一个过时的词

所有人都在谈出海。出海的思维模型是:中国是一个市场,海外是另一个市场,中间隔着一片海,所以我们要出海,去服务海外的人。

但如果你的用户是 Agent,Agent 的世界里没有海。

当你说“出海”的时候,你依然是在面向人,你在想怎么把产品翻译成英文,怎么适配海外的支付方式,怎么在当地做推广。

但如果你的产品是给 Agent 用的,这些问题全部不存在,你只需要把 API 做好,把文档写清楚,把协议对接好,全世界的 Agent 都能找到你,调用你,为你的能力付费。

你需要的不是出海,你需要的是接入新世界。

六刀砍完,旧地图碎了一地。

风吹过废墟,露出新世界的基石。

二、Agent 永生

第一块基石:Token 是新时代的特权

让我们看看最新的模型定价策略。

Opus 4.6,200k 上下文以内,输入 $5,输出 $25(每百万 Token)。200k 上下文之外,价格涨到输入 $10,输出 $37.50。

不仅没降价,随着上下文窗口的增加反而更贵了,燃烧 Token 的费用还在上升。

未来已来,但绝对不会均匀分布。

不只是模型本身在涨价,模型的使用方式也在按钱分级。Claude 昨天推出了的 Fast 模式,2.5 倍的推理速度,5 倍的 Token 费用,一天下来总消耗可以达到以前的 12 倍以上。

你的竞争对手在用 2.5 倍的速度来做开发,这件事情想想有点可怕,你敢不跟进吗?但如果你没有他那样 12 倍的金钱投入,你还能跟进吗?

算力的马太效应已经开始了,而且只会愈演愈烈。更多算力意味着更好的结果,更好的结果意味着更多的收入,更多的收入意味着买得起更多的算力。这个正反馈循环一旦转起来,差距只会越来越大。

算力是新时代一切的基础。

谁拥有更多算力,谁就拥有更多权力。

第二块基石:燃烧 Token 的速度,决定了人的进化速度

最近身边的朋友都在购买最贵的 Token,换成最好的模型。

因为大家都很清楚,买 Token 不是消费,是投资自己。

一个100分的顶级模型在那里,你却为了省钱去接受一个 90 分的模型,完全就是在浪费生命。看似省钱,却浪费了你最稀缺的资源:判断力和时间。

用谷歌和用百度的人,一年之后的认知差是两倍。

用顶级模型和用垃圾模型的人,一年之后的认知差是一百倍。

这个月听到最震撼的一句话是朋友家的孩子说的:我不想跟豆包聊天,它的智商太低了。

使用不同模型的孩子们,十年后的差距会有多大?

生命最重要的事情不是静止活着,而是快速进化。

今天进化的最快的方式就是和 Agents 一起燃烧 Token。

要做能疯狂燃烧 Token 的事,要做能疯狂燃烧 Token 的产品。

AI Coding、AI Agent、AI Video 就是今天燃烧 Token 最快的三类产品。

第三块基石:Agent 是新世界的人口红利

过去二十年,所有软件公司都在研究同一个问题:怎么让人用得爽。界面好不好用、交互顺不顺滑、推送够不够及时,全是为了让人离不开你。

现在这个问题变成了:怎么让 Agent 用得爽。API 稳不稳定、文档清不清楚、返回结果准不准确,全是为了让 Agent 离不开你。

Agent 的数量还在爆炸式增长。一个人可能有 10 个、100 个 Agent 为他工作,每个 Agent 每天调用外部接口几千几万次。这个调用量会远远超过人类点击屏幕的次数。

Agent 就是新世界的人口红利。

在服务 Agent 的世界里,最重要的是两件事:

第一,让 Agent 第一个知道你。Skills发布要早,文档要写好,测试要做好,SEO 要到位,让 Agent 在需要某个能力的时候第一时间找到你。

第二,让 Agent 用了就离不开你。稳定、准确、快速,有品味,每一次调用都返回更好的结果,让它没有理由换掉你。

先被发现,再被依赖。这就是 Agent 时代的增长飞轮。

反过来想,那些还需要人去联系销售才能开通的产品,在 Agent 时代会非常被动。Agent 不会打电话给你的销售团队,不会填表单,不会等三个工作日的审批流程。

你的产品如果 Agent 用不起来,那你在新世界里就不存在。

第四块基石:在新世界里的你

你有没有想过,在这个新世界里,人的位置在哪里?

当大部分劳动被 Agent 接管,整个人类的劳动力会逐渐被取代。

当生产力爆炸,劳动力不再稀缺,我们将进入愿力时代。

Agent 有能力,有理性,有耐心。

人类有欲望,有情感,有想象。

Agent 能把任何想法变成现实,但它自己不会产生任何想法。人类无法独自完成一件大事,但所有大事的起点都源于人的欲望和想象。

所以新世界里人类的价值不是亲自干活,是决定干什么、为什么干。

前几天君晨说了一句很扎心的话:现在自己动手,反而显得自己没有动手能力。

未来人和人的差距,不取决于你自己能做什么,取决于你能驱动多少 Agent 为你做什么。

有的人驱动一个 Agent,有的人驱动一百个、一千个。

昨天看杨攀直播说:韩信点兵,多多益善,不是因为韩信自己能打,是因为他有一套体系,给他多少兵他都能管。

三、终

六把刀砍完,四块基石初现。

旧世界:人是用户,流量是资源,免费是策略,规模是壁垒。

新世界:Agent 是用户,算力是特权,花钱是投资,结果是壁垒。

两个世界,每一个关键词都变了。

如果你还在用旧的关键词思考,那你就不是在创业投资,你是在考古溯源。

互联网已死,Agent 永生。

让我们勇敢地和过去的自己彻底告别。

扔掉旧地图,发现新世界。# 2026 技术圈彻底洗牌!传统岗位不断缩减,吃透 AI 大模型,手握高薪入场券

步入 2026,技术行业两极分化已经成为常态。

后端 CRUD、前端页面开发、软件测试、常规运维这类传统岗位持续缩招,降薪、人员优化早已变成家常便饭。不少深耕多年的技术兄弟陷入深深的职业焦虑,害怕年龄上涨之后,被低成本 AI 代码工具替代。

反观 AI 大模型赛道,各大企业正在疯狂招人。落地型大模型开发岗位薪资一路暴涨,头部大厂常年放出 70‑100W 年薪招揽实干人才。如今企业不再死板卡死年纪门槛,比起只会背诵理论的人,更渴求可以落地项目、解决企业业务难题的实战人才。

大批程序员、应届生、转行新人扎堆钻研大模型,并不是盲目跟风凑热闹,而是看清当下最实在的职业红利,这便是 2026 年普通人最该抓住的风口机遇。

- 转型窗口期充足,硬性门槛放宽

如今普通软件开发赛道内卷严重,学历、年纪、项目履历层层筛人。但眼下落地向的大模型人才缺口庞大,只要你掌握基础大模型开发、拥有完整实操项目,便能够投递岗位。零基础小白可以稳步入门,各类方向的开发从业者都能够顺利完成赛道跳转。

- 原有技术储备能够直接复用,不用从零起步

如果你做过后端接口、前端开发、数据库调试、数据分析、脚本编写,那么你上手提示词工程、知识库搭建、模型私有化部署、Agent 编排都会十分顺畅。不必耗费大量精力啃晦涩的深度学习底层,盘活现有的编程功底就能够快速进阶。

- 技术叠加行业业务,拉开薪资差距

现如今单纯会敲代码已经很难拉开竞争力。2026 年各大公司争抢的都是技术加业务的复合型人才。拥有金融、工业、政务、电商行业经验,可以排查模型落地 BUG、适配业务痛点的从业者,薪资待遇高出普通开发岗位三成往上。

就算你现阶段没有跳槽的打算,熟练使用大模型工具减负日常工作,已经成为绝大多数公司的硬性标准。不会借助 AI 简化重复工作,往后很容易被同行拉开差距,慢慢遭到行业淘汰。

2026 小白和在岗程序员该怎样系统学好 AI 大模型?

很多兄弟有心踏入大模型赛道,却总是卡在自学难题上面。

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qq_40821260的博客 448

张雪峰被蒸馏成skill,网友:同事离职了却被做成了Agent !

律师明确指出,“张雪峰.skill”可识别性极强,未经继承人同意擅自使用,涉嫌侵犯逝者的姓名权、肖像权等人格权。这个项目将张雪峰的分析问题和决策的逻辑“打包”成一个AI可以直接调用的Skill, 让AI能够用张雪峰的视角来解答用高考志愿填报、考研、职业规划等问题。它基于张雪峰老师的5本著作、15篇权威媒体深度采访、30多条一手语录、11个关键决策记录以及他完整的人生时间线,通过AI技术深度提炼,最终复刻了他的“认知操作系统”。它的核心并非简单地让AI背诵张雪峰的语录,而是试图让AI“学会”他思考问题的。

开发者技术前线-DevolperFront 1401

还搞不懂性能调优?让你见识这份《Java性能调优PDF》啃完你就知道多厉害了!

Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢、接口超时,服务器负载高、并发数低,数据库频繁死锁等。Java 应用性能的瓶颈点非常多,比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素,Java 应用代码,JVM GC,数据库,缓存等。除了介绍的性能调优以外,我还想给大家分享关于spring,mysql,jvm,分布式等等的学习资料给大家学习,活到老学到老,知识才是自己的财富,希望帮到大家~想要获取的,→点此可取。第2章深入Garbage First垃圾收集器。附录虚拟机命令行附加参数探秘。

Java_ttcd的博客 754

OpenClaw全球首聚,千人挤爆旧金山!龙虾头机器人现场乱逛太炸裂

全球第一届OpenClaw蟹教聚会来了,开发者们众神云集,分享出一大波炸裂的开源项目。人山人海,一座难求!OpenClaw,眼看着就要征服全世界了。就在刚刚,世界首场OpenClaw(Clawdbot)线下聚会在旧金山举办。短短几天时间内,就有1000多蟹教忠实信徒前来聚会。大家聆听「教主」Peter Steinberger的演讲,分享着自己的开源项目,热烈气氛简直要掀翻天。有人说:今晚的氛围,第一次让我感觉到像是回到2011那个年代的科技盛会。

2502_93987700的博客 617

3年后端老兵亲述大模型转型血泪史:后端开发转行大模型应用开发(附完整大模型学习路线)

本文探讨了传统后端开发者如何转型为大模型工程师。作者通过薪资对比揭示了AI领域的薪资优势,指出后端开发者在分布式系统、工程化能力和架构思维方面的独特优势可快速迁移至大模型领域。文章提供了120天转型路线图,包括Python基础、PyTorch实战和模型服务化等关键阶段,并强调应避免过度沉迷数学推导和论文阅读。最后给出面试策略建议,帮助开发者将后端经验转化为大模型岗位的竞争优势。

m0_74942241的博客 762

Google I/O 大会:Gemini 系列登场,AI 革新搜索与网页格局!

前些年 Google、百度、Bing 在搜索结果中加入 AI 摘要,而 Google 这次更彻底,推出 Google 搜索 AI Mode,本质是万能 ChatBox,Gemini 3.5 Flash 实时生成答案,用户不再面对十条蓝色链接。过去网站靠 Google 分发流量,有 SEO 学科,但 AI 给答案、完成任务,用户从 AI 搜索结果准确,SEO 逐渐失效,GEO 开始接管。每一次搜索都定制一个 App,结果动态展现,更生动直观,还能互动,AI 会根据用户搜索需求判断结果形式。

IT界那些事儿 48

大语言模型智能体(LLM Agents)入门指南

人类具备一项非凡的能力,那就是能够持续吸收信息、做出决策、采取行动、观察变化,并由此做出下一个决策。研究人员希望将这个概念应用到大型语言模型(LLM)中,使其能够不断做出新的决策,逐步接近具备解决复杂问题的能力。人类通过将复杂问题分解为易于管理的小部分,并不断利用前人积累的知识,已经取得了长足的进步。现在我们已经到达了私营企业建造火箭、工厂完全由机器人操作的阶段,这个过程耗费了40亿年。历史长河中的进步与创新这并非终点,我们的经济虽然在不断地增长,而想要进一步加速进步只能依靠颠覆性的理念。

xzp740813的博客 1340

【热】大语言模型智能体(LLM Agents)入门指南

科幻电影和间谍电影中经常出现一种中央人工智能,它与主角交流,搜索互联网和各种秘密数据库,引导主角完成任务。例如电影《钢铁侠》中的贾维斯(J.A.R.V.I.S.)就是一个典型例子。是什么让贾维斯如此特别?钢铁侠甚至不需要告诉它如何解决问题,它会自己找到方法。这正是我们希望通过智能体实现的目标。我们人类将复杂问题分解成更小的子任务和假设,并试图一步一步地证明或证伪它们,以逐步接近解决更大的难题。我们希望通过使用智能体的概念,用大型语言模型模拟这种行为。

程序员鑫港的博客 1323
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不秃头de程序猿
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