黄东旭言：如何做 AI Agent 喜欢的基础软件？

主要观点总结

本文讨论了随着AI Agent成为基础设施的主要使用者，对软件、基础设施和商业模式产生的影响和变化。作者提出了一系列关于心智模型、接口设计、单位时间能撬动的算力等方面的思考。

关键观点总结

关键观点1: 心智模型

当使用者从人类变成AI时，软件真正暴露给用户的不再是UI和API，而是它背后的心智模型。作者认为，好的心智模型是可持续演化的，并且主流的编程框架正在向更贴近心智模型的方向发展。

关键观点2: 接口设计

接口设计需要同时满足可以被自然语言描述、可以被符号逻辑固化并且能够交付确定性的结果。作者认为，自然语言非常适合表达意图，但不适合承担执行语义，而符号逻辑固化是实现确定性的关键。最好的逻辑符号描述是代码，即使对于非编程Agent来说也是如此。

关键观点3: 单位时间能撬动的算力

作者强调单位时间能撬动的算力是评价一个Agent Infra的重要指标。传统的串行对话模式无法满足大规模并行探索的需求，因此需要将任务拆分成小块并分配给多个Agent并行处理。

关键观点4: 商业模式的转变

作者认为在Agent时代，很多过去不太经济的商业模式变得合理了。AI Agent第一次真正实现了计算的民主化，使得写代码、试想法、做原型的门槛大大降低。成功的Agent公司将成为云服务公司，把目标用户群体放大，把单次关键推理成本转化为有规模化效应的传统云计算生意。