提及 AI，人们口中总是离不开 Agent 与 Skill，但我觉得这套思维并未跳出软件时代，不过是走在老路上，念着新名词。

上古拨号上网的互联网时代，是让用户下载软件；后来光纤入户，登录 SaaS 渐成趋势。

今天，则变成了让用户创建 Agent、配置 Skill、绑定知识库、挑选模型、设计工作流。

产品经理很兴奋，觉得自己终于进入了 AI 时代。

用户得到的是什么？不过是从 " 学习使用软件 "，升级成了 " 学习组装软件 "。

不过是把原本属于开发团队的复杂度，重新包装以后扔给用户——现在你也能写代码了，也能当产品经理了，要什么完全可以自己攒！

那么问题来了，您觉得用户想要的是智能体（Agent）吗？

我从来不觉得用户想要一匹 " 跑得更快的马 "，甚至也不需要 " 一辆更更快的车 "，也绝不会是 " 帮我搞定一切的机器人 "。

用户要的就是 " 结果 "。

比如说：

帮我筛完这批简历。

帮我把这份合同里的风险找出来。

帮我调查这 100 家供应商。

帮我把销售线索筛出来。

帮我判断哪些客户可能流失。

用户要的是事情办完。最好是能让这些事情在烦到自己之前，它会神奇地 " 自动消失 "。

至于是一个 Agent 完成的，还是十个 Agent 协作完成的；中间用了大模型、传统程序、搜索工具还是人工复核，谁在乎呢？

没有人在坐飞机的时候，会关心发动机里有多少叶片，更不会要求视察驾驶舱。Agent 市场这种东西，看似是 AI 时代应用商店的进化，实际上的性质却是教乘客开飞机。

用户为什么要研究用哪种 Agent 和 Skill，自己苦苦地搜索、对比效果？这种事难道不应该交给 AI 做吗？所谓 Agent Store，它面向的 " 用户 " 不应该是人，而是 AI。人只需要提出目标，由 AI 负责在 Agent Store 里检索、比较、组合和测试能力。

那么，如果我们再往前推演一步，会发现系统中需要一个 " 需求中介 " 角色，把用户的自然语言需求转换为服务契约、执行方案和验收标准，再驱动各种资源完成工作。

这个 " 需求中介 "，就是 AI 时代的流量入口，可类比浏览器之于互联网，应用商店之于移动互联网。它并非 Codex、Workbuddy 这种专注于工作的小龙虾外壳，实际上还要更靠近用户。

它的形态千变万化，可能是语音助手，可能藏在输入法中，可能埋在聊天框里。也可能是桌面上的一只小猫头鹰。其 C 端产品形态之一就是 " 个人助理 "。

所以，在小龙虾（OpenClaw）风潮过后，没准我们会迎来一波个人助理的新潮流。

但这也只是阶段性的辉煌。恰似当年 91 助手、豌豆荚等手机助手的高光时刻，后续又被巨头们盯上，最后落入手机厂商的口中。

只因个人助理越靠近用户，越依赖系统权限、长期上下文和全局数据。独立产品固然可以先跑出形态，但真正掌握操作系统、模型和用户身份的巨头，天然拥有更强的收口能力，更可能笑到最后。

大模型平台侧（下文简称为 " 平台 "），会逐渐意识到 " 需求中介 " 的重要性。

这不仅出于提升用户体验的需要，它也是提升平台竞争壁垒的重要方式。

举个简单的例子。

三周前，我想做一个自动为文章配图的 Skill，但是重新组织这一套规则我觉得有些浪费时间，于是就在网上找了一些 Skill，然后结合自己创建的一些 IP 形象，让 codex 解读后再帮我做二次改造。

相当于我用一部分共享知识作为鱼饵，钓出了大模型内部更深层的知识，获取了一套自然语言描述的完整规则。

长此以往，我可能对平台有忠诚性吗？我永远只会用最能稳定交付结果的平台，让它挂接我的私有知识体系。

所以平台也需要一道护城河，比如用 " 需求中介 " 做一层隔离，让那些真正具有生产价值的知识与经验，越来越难被用户免费带走。

" 需求中介 " 背后是一套通用的底层资源库。它至少能为平台提供四点优势：

降本：公共规则统一维护，修改一次即可同步升级，减少重复调优。

增效：Agent、Skill、工具和评测可以相互引用，按需组合，不必重复造轮子。

治理：用户配置、私人数据与平台通用能力分离，实现权限控制、数据隔离和版本追踪。

壁垒：用户拥有业务配置、数据和结果，平台保有通用能力资产、组装机制和运行体系。

等到那时，我们拿到的 Skill 可能看起来就是这样一串资源的引用：

kind:skillid:web_fact_checkgoal:resource://goal.fact_check@1.1.0tools:-tool://web_search@3.2.0policies:-policy://citation_required@2.0.0evaluations:-eval://fact_check_accuracy@1.6.0

看似结构完整，实际拿走的只是资源依赖清单，换到其它平台就不好用了。文件从能力本身退化成能力索引，用户虽然获得了调用权，却碰不到生产资料。

这可能是用户体验更好的时代，但也是咸鱼更难翻身的时代。靠搬运公共知识、快速拼装产品就完成跃迁的机会，可能会越来越少。

但即使发展到此阶段，还未到终局。

一切过程，都是为结果服务。所谓结果，不是 "AI 回答的长篇大论 "，而是对交付物的完整履约，每一段自然语言所述的需求背后，都对应着明确的工作范围、处理规则、交付时间、质量标准等定义。

无论 " 需求中介 " 如何分配生产力，它都是为结果负责的最核心责任方，由它的派发的生产力链条可捋出一系列可审计的责任链，并完成最终定责，为结果买单。

软件时代争夺的是功能；SaaS 时代争夺的是工作流与数据沉淀；Agent 时代争夺的是执行能力；需求中介争夺的是生产力分发权。

而真正的终局，是做到明确责任，敢为结果负责。

一切推演至此完：

应用只是形态，Agent 只是机制，服务才是产品，结果才是终局。