从“卷工具“到“做生意“！2026年AI Agent变现新范式，小白也能轻松上手

上周五受邀参加了AI破局的私密晚宴，见到了很多大佬。

例如洋哥、路人甲、秋叶大叔等都分享了他们对AI在2026年的分析和判断。

其中，我发现他们都在讲一个趋势，就是有垂直行业经验的AI Agent会井喷。

但这里，我个人认为有一个悖论。

往往业务专家的AI技术恐怕不足以开发一个符合市场标准的Agent，就算开发出来了，市场销售还是一个很大的问题。

这些年，我做了4、5个项目，也只能说摸到点皮毛。懂业务的人不懂代码，懂代码的人不懂流量，懂流量的人不懂变现。这是一个死结。

这个悖论要怎么破？怎么才能让每个有经验的人都能开发Agent吃到2026的第一波红利呢？

直到我刷到了MuleRun Creator Studio，我认为是不错的解法：它把工作流Agent这件事，从拼搭建升级到了4.0 商业化时代。

第一步：踏平技术门槛

我月初去了WPS分享工作流的思维，其中就讲到了落地的5个段位。

大多数人就算技术再强，也死在了 Level 4 到 Level 5 的跃迁上。

Level 4 的困境在于：你想把工作流做成 SaaS 卖给 C 端。结果发现：要接支付接口、要做用户登录系统、要搞服务器运维、要处理并发。

这些繁琐的工程问题直接把 99% 的创作者劝退了。

MuleRun 新上线的 Creator Studio，就是为了解决这个最后一公里而生的商业级基础设施。

MuleRun就是上次我介绍的，有人3天就赚了8000元的工作流Agent变现平台：

这次它做了什么升级？

第一，它把代码变成商品

你只需要专注你的创意。定价、订单系统、全球支付收款、用户留存数据分析，这些它全包了。你做出来的不再是一个 JSON 文件，而是一个有人下单就能自动运行赚钱的 Product。

第二，它解决了运维难题

不用自己买云服务器，不用担心 Docker 崩溃。平台提供全托管的云端运行环境，甚至集成了各种大模型 API，你不需要自己去充 OpenAI 或 Claude 的额度，即插即用。

第三，它带来了全新的构建范式

这里要剧透一个重磅功能：Mule Agent Builder。

如果说 n8n 是让你拖拽连线，那 Mule Agent Builder 就是让你下达指令。

基于 Base Agent + Skills + Knowledge 的新范式，你只需要用自然语言告诉它：我要做一个税务助手，规则是 ABC…

它就能生成一个具备强推理能力、能操作浏览器、能读 PDF 的复杂 Agent。

OK，解决技术壁垒后，接下来就要考虑高价值变现。

第二步，该考虑为什么你的AI Agent，卖不上价？

今年我一直在玩n8n，朋友戏称我是n8n之神哈哈。

我不敢说做n8n我是最专业的，但用n8n来帮我业务变现这块，我还是有发言权的。

所以说我用工作流驱动百万营收的业务是不过分的。

但我也不是一帆风顺，我起码经历了4个阶段，很可能也是大家会经历的。

1.0 手搓时代

大家都在学 n8n、Dify。这时候拼的是熟练度。你会写 Python 节点，你懂怎么配置 webhook，你就是大神。

但痛点很明显：门槛低但上限也低，还得自己搞定本地环境部署。一旦流程复杂了，维护起来就是灾难。你做出来的东西，只能自己用，或者接点几百、几千块的定制单。老实说都是辛苦费。

于是我开始卷自己，迭代工作流玩法。

2.0 AI辅助生成

Claude Code 等工具进场。此时可以直接用n8n mcp生成简单线性工作流，甚至更好的方法是批量下载别人的工作流来模仿生成复杂工作流。

这时候拼的是Prompt 能力。效率高了，但本质上你手里的还是个半成品文件。你依然没有解决卖给谁的问题。

3.0 技能封装

但你会发现，到这里方向可能不对了

昨天中午我跟@苍何、@行者 、@炮爷等几个朋友一起吃饭，就在聊AI变现的事

发现很多人都陷入了一个误区，就是注意力放在卷工具了，结果就只能担心9.9的套餐卖不出去

实际上，想卖上价的话，还是把行业经验的know-how植入工具，卖效果

用户可能不愿意为工具付费，但一定会为效果付高价。

4.0 商业闭环时代

这就是我现在看到的未来：Vibe Building + Auto Monetization。

在这个阶段，我们要跳出写代码、搭流程的开发人员身份，要把自己定位为产品经理。

前面说，Mulerun利用 Agent Builder 通过自然语言构建AI产品，门槛已经极低了，

重要的是，沉淀出你的 Knowledge（行业知识），然后直接在 Creator Studio 上架卖钱。

也就是说，以前我们是在卷工具，4.0 时代，我们是在做生意。

MuleRun 凭什么能接住这泼天的富贵？

但很多做技术的朋友可能会质疑，这不就是一个托管平台吗。我自己租个 AWS 服务器也能跑。

为了搞清楚这个问题，我特意去扒了 MuleRun CTO 的技术博客。

MuleRun Creator Studio 正式发布！从 0 到百万次调用的技术之旅 https://community.mulerun.com/t/topic/76

看完之后，我才明白为什么我说现在是技术上的最佳时机。因为他们解决的，是我们个人开发者很难搞定的工业级难题。

1. 搞定异构生态的统一接入

这是最让我惊讶的一点。市面上的 Agent 五花八门，有的用 Python 写，有的用 n8n 拖拽，有的基于 LangGraph。MuleRun 的技术团队把这些完全不同的技术栈，在底层做了一套统一接入协议。不管是代码大神还是 n8n 玩家，你的 Agent 都能在同一个环境下运行，并且共用同一套计费和消息系统。

2. 把启动时间压缩到 3 秒以内的硬功夫

做过 Serverless 的都知道，冷启动是噩梦。用户点一下你的 Agent，如果转圈转 10 秒，人早跑了。MuleRun 在全球部署了大量节点，通过资源池化和预热技术，硬生生把异构 Agent 的启动时间压缩到了 3 秒以内。这意味着你的 Agent 拥有了秒级响应的商业级体验。

3. 押注了 Silicon Valley 最新的 Agent 范式

他们即将内测的 Agent Builder，并不是简单的对话生成的套壳。从技术博客看，他们深度实践了 Anthropic 提出的 Base Agent + Skills + Knowledge 新范式。这套架构让 Agent 拥有了 L4 级别的思考回路。它不再是简单地补全文字，而是具备了自主规划、错误重试和复杂工具调用的能力。

技术已经成熟，基建已经铺好。这种级别的技术投入，说明 MuleRun 根本不是想做个短期项目，而是奔着做 AI 时代的 App Store 去的。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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