引言：编程领域进展快，其他领域机会更大
我们先从一个常见的痛点开始：高薪的人才，每天却有大量时间耗在了低水平的重复性工作上？
比如，一个经验丰富的运营，在不同系统间复制粘贴数据；一个优秀的设计师，按固定模板导出几十种尺寸的图片。这就像让一个高级工程师在流水线上“打螺丝”，极度浪费。
很多人看到这个问题，第一反应是：“上 AI Agent 啊！让它来干这些杂活！”
这个想法没错，但它只触及了表面。如果我们仅仅把 Agent 当成一个不知疲倦的“打螺-丝工”，那么你今天做的 Agent，明天就可能被竞争对手轻易复制。
这种“用 Agent 替代重复劳动”的热潮，在编程领域表现得最为淋漓尽致。最近和朋友聊天，我们都发现一个现象：编程 Agent 突飞猛进，而其他领域的进展却相对缓慢。
为什么会这样？因为编程这个事儿，它的方法论、工具都非常完备，代码本身也可以被度量，这让它成了一个理想的“自动化”试验场。
但这个现象恰恰揭示了一个更深层的机会： 真正的成功不在于重复编程领域的路径——即在完美的环境中做一个更快的“打螺丝工”——而在于拥抱那些“进展缓慢”的、不完美的垂直领域。在这些领域，你不必解决所有问题，只需利用领域的独特性突破一部分，就能形成巨大的竞争优势。
所以，真正的护城河究竟在哪？
我的观点是：AI Agent 真正的护城河，并非来自模型本身或单纯的效率提升，而是源于对垂直领域的深度挖掘。它由三根核心支柱构成，也就是我标题里提到的：私有数据、专有工具和演化式信任。这三样东西，才是大模型学不到、竞争对手抄不走的。
领域 Agent 竞争力的来源
我关注的点，是私有数据和私有流程。这个都是大模型学不到的。谁能挖到，谁就能做出来行业的相关的各种 Agent。一个有竞争力的领域 Agent，它的核心优势不是模型本身，而是下面这三样东西。
1. 私有记忆：那些“隐藏知识、暗知识”
每个领域都有大量的知识，但最宝贵的是什么？是那些领域内的人自己都不知道，都是隐藏知识。这些才是领域的 Memory。一个通用的 Agent，就算能做 Deep Research，它也拿不到这些知识。而一个好的领域 Agent，就是要想办法把这些散落在各处的隐藏知识、暗知识，缓慢地收集起来，变成自己的外脑。
2. 专有工具：那些“外面根本无法调用的 Tools”
光有记忆还不够，得能动手干活。不同的领域还有大量的 Tools，外面是根本无法调用的。你想想，一家工厂的生产系统、一个设计院的专用软件、一个公司的财务审批流程，这些都不是公开的 API。一个 Agent 如果能被授权使用这些工具，它就从一个“聊天机器人”变成了一个真正的“员工”，能产生的价值是完全不同的。
3. 演化式信任：一个“不断替换”的生长过程
最后这个，最关键。Agent 的身份和 Scope，我觉的这是一个生长的过程，是从某一个点开始融入，然后在不断的替换的过程。
最开始 Agent 是一个无脑的手，目标是打通以前无法 / 难以打通的过程，或者是代替大量的重复劳动。 这时候它的 Scope 非常受限。
一旦这个过程开始，Agent 就会 沁入 其他的流程。 如果这时候，在和人配合的规则设计的好，人就会选择让 Agent 更多的帮助自己，从而把更多的流程的更多部分给到 Agent，Agent 开始蚕食 流程的其他部分，它的 Scope 就开始扩大。
这个“信任”和“放权”的过程，是动态的，是你的组织和 Agent 一起成长出来的，别人抄不走。
你的领域，机会如何？
想判断你的领域适不适合做 Agent，可以从这三个角度问问自己：
“暗知识”多吗？ 你的行业里，有多少关键的 Know-How 是不成文的、靠口传心授的？这些知识对业务结果影响大吗？越多、越重要，说明“私有记忆”的价值就越大。
“专有工具”硬吗？ 核心工作流是不是依赖于某些特定的、外部无法访问的软件或系统？你的 Agent 有没有可能接入这些工具，哪怕只是其中一两个？
允许“放权”吗？ 你的业务或团队文化，能不能容忍 Agent 从一个小小的、不起眼的环节开始，慢慢证明自己，并逐步获得更大的权限？如果一个流程僵化到不允许任何改变，那 Agent 就很难“生长”起来。
两条路，Agent 如何设计
现在做 Agent，大体上两种做法：
路径一：人工定义流程，把 Agent 当“打螺丝的厂工”
一种是人工定义流程，不管是大流程，还是细节的子流程，然后 agent 的只要只能是对人的手的替代，以及小范围的脑。
其实就是一个高级的、低成本的、不会休息的打螺丝的厂工。
问题是，当模型的能力升级到大学智力了，他还是只能做高中题，因为流程就是为了高中题设定的，同时也是限制的。
路径二：让 Agent 自主规划，和它一起成长
另一种就是让 Agent 在自己规定的范围内，尽可能的去自主规划。
这种做法的好处是，当模型能力到了大学，他就能按照大学生的思路重构流程，甚至在自己 scope 内重构业务。如果到了研究生、博士生呢，会越来越强的。
我管这种叫做，坐着什么也不用做，就等模型越来越强，产品就越来越强。
模型一升级，产品就直接变得更好。而不是模型升级，就被模型覆盖了。或者限制模型的能力。
举例
我在设计人格小队时候是在已经有的对话中，使用 MCP 注入一个提示词，这样就直接使用当前对话的模型的能力
一般的做法是把当前对话收集起来，然后给到一个 Agnet 来处理，我是反过来做的
这样模型升级，这个暴躁老哥就直接升级了
这才是未来的方向。你的工作不是去当 Agent 的保姆，而是为它创造一个能自由发挥和成长的环境。
未来，只需要一个可以熟练使用 AI 的人
聊了这么多，我想说的是，真正的机会在于垂直领域。就像以前的阿米巴模式，为了支撑一个小队，需要另一个小队的开发。而现在，只需要一个可以熟练使用 AI 的人，用好领域 Agent，就能达到同样的效果，成本就可以接受，同时考核是这个小队的业绩。
所以，别再只盯着通用 Agent 了。深入你自己的领域，去挖掘那些“暗知识”，去连接那些“专有工具”，更重要的是，去设计一个允许“演化式信任”的系统。
最终，你要思考的是，你做的 Agent，究竟是一个能力被流程固化的“工具”，还是一个能和你共同成长的“伙伴”？
答案，决定了你的护城河有多深，也决定了你是在真正地解放人才，还是在用一种更昂贵的方式“打螺丝”
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