世界知名投资机构 Y Combinator ，前段时间发了一个YouTube视频，

讲了这样的一段内容：

翻译为中文是：

互联网上的下一个万亿用户将不再是人类。

他们会是 AI Agent，现在正是去创造 Agent 真正想要的东西的时候。

Agent 已经在浏览网页、做研究、购物，以及管理老旧的 CRM 系统了。但它们目前还是在为“人类点击按钮”而设计的软件上运行，这些软件又慢、又不稳定、又脆弱。

Agent 需要一个完全不同的基础。

它们不需要表单、按钮、仪表盘这类可视化界面，而是需要机器可读的接口，比如 API、MCP 和 CLI。

Agent 还需要完善的文档，让它们能够自行发现、注册，并立即以编程方式开始使用新工具，全程不需要人类介入。

这意味着，今天人类使用的每一个主要软件品类，都需要为 Agent 重新构建。

而真正以 Agent 为第一公民的新软件，不会来自那些只是在原有产品上硬加 Agent 支持的现有巨头。

它会来自那些从一开始就明确为 Agent 而构建的创业公司。所以，当所有人都在忙着做 Agent 的时候，最大的机会可能反而是去构建那些 Agent 所依赖的软件。

核心的金句：

互联网上的下一个万亿用户将不再是人类，他们会是 AI Agent。

现在正是去创造 Agent 真正想要的东西的时候。

但最有意思的还是YC CEO的这句：Make something agents want.

和咱们的标题一样，做Agent需要的事情。

说到这里了，那Agent 需要的是啥呢？我们又能做什么？

不知道大家是否前两天，我发的Cloudflare 给 Agent 配了一个专属钱包 这就是一个典型的例子，

cloudflare给Agent配置了一个钱包功能，完善Agent的支付能力。

继续回答刚刚的问题，

一、Agent 真正需要什么

1、可以直接调用的工具

Agent 不能只会聊天，还要能访问真实服务。

比如，电商客服 Agent 需要查询订单、物流和库存；内容创作 Agent 需要读取知识库、生成图片、排版文章；开发 Agent 需要读取代码、运行测试并部署项目。

所以，API、MCP 和 CLI，本质上都是 Agent 的工具接口。

2、清晰的身份与权限

Agent 必须知道自己是谁，以及自己能做什么。

比如，客服 Agent 可以查看订单，但不能修改退款金额；招聘 Agent 可以整理简历，但不能直接发出录用通知；报销 Agent 可以提交申请，但最终付款需要人工确认。

Agent 越自主，权限边界就越重要。

3、持续的记忆与上下文

一个真正有用的 Agent，不能每次都从零开始。

个人助理需要记住用户的习惯，客服 Agent 需要了解历史沟通记录，企业 Agent 需要理解公司的制度、产品和业务流程。

但记忆也需要分类，哪些内容长期保存，哪些内容只能临时使用，都要有明确规则。

4、稳定的任务执行能力

Agent 执行任务时，可能遇到接口失败、数据缺失或任务中断。

它需要自动重试、保存进度、处理异常，也要支持人工接管。

否则，它只能完成简单演示，无法真正进入工作流程。

5、成本和操作记录

如果一个营销 Agent 同时调用搜索、模型、图片和数据分析服务，成本很快就会累积。

因此，需要知道它调用了什么、消耗了多少额度、花了多少钱，以及每次操作产生的结果。

二、我们可以做什么

也许可以围绕三个方向寻找机会，

一是做 Agent 的工具和接口，让它能够稳定访问数据与服务。

二是做 Agent 的控制系统，管理身份、权限、预算、日志和模型调用。

三是做面向具体场景的 Agent 应用，比如电商客服、内容采编、招聘筛选、企业知识库和研发协同。

把某个具体流程交给 Agent，并让它在具体的约束与规则下稳定跑起来。

而最小闭环可以是：

导入自己开发设计的Agent Skill，绑定工具，设置权限，执行任务，查看Agent 结果，再根据日志持续优化，达到自己的预期，投入生产。

但是说到底，做 Agent 不是给旧软件加一个聊天入口，也不是把几个模型和工具简单拼在一起。

于我们而言，真正的机会是站在 Agent 的视角重新设计工具、接口和工作流程，让它能够自己发现、理解、调用并完成任务。

对个人和小团队来说，不一定要从一个大而全的平台开始。找到一个具体场景，把一个原本需要人反复点击、复制、确认的流程，交给 Agent 稳定完成，也许是一个很好的起点。

既然下一代互联网用户可能是 Agent。那我们当中谁能先为它们做好工具、基础设施和工作环境，谁就有机会提前占住这轮变化的位置。拿到属于自己的生态位。

大家长说：“人工智能是年轻的事业，也是年轻人的事业。”

加油咯，各位青年朋友们。

那今日的分享，就到这里，

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