比起实际价值，我更认为它是顺应这个AIGC垃圾泛滥时期的产物。它最大的作用和价值，是完成初期info过滤去减少ai垃圾爆发这件事。也就是俗称的，你用ai生成100页废话，我再用ai精炼成2页内容给我自己看
中国的personal agent成不了。因为中国founders太急了。无论是焦虑，恐慌，还是实际的资金压力和外部压力，事实结果就是PA是一个需要慢且打磨的产品，中式founder急于收割和变现的习惯是没法沉淀的，最终大概是一地鸡毛：一批人融了点钱，获得了一个“AI创业者”的头衔，新时代MBA了属于是。
大厂一顿入局，半死不活，打工人完成了kpi，高层收获了我做了事。唯独用户，啥有用的没有。
但需求在那儿，很可能是大厂收编初创团队，直接套壳上线。
PA的需求是明显的，但也要分阶段去走。大概率初创死掉的原因是没搞清楚PA的分段式需求和实现阶段（roadmap）：
4.1Personal，需要用户的上下文
过滤讯息和整合一定是初期需求，但就像前文所说，这个需求涌现很大程度上是因为AI垃圾过多。而且这个需求走到底一定是贴合用户概念：personal agent需要personalise。听着容易，数据从哪儿得？PA本质上就是三层：针对c端personal use的harness（prompts+tool call优化），正确低价的模型（这也是为何这个timing开始爆发PA，8月前没有一个模型够格，luna/三大flash是底子），和正确的用户数据构成的context management。
前两者好做，是创业者能做的内容，后者是用户的东西。大量用户是没有沉淀的，ta根本拿不出足够的context给agent变成personal。中国还是个移动互联网划地为王高筑墙的结构，所以到了最后变成了阿里腾讯字节的混战，无他，这三有数据。
4.2从 Product Market Fit 到 Product Me Fit
PA还有一个很有趣的价值，反而是我个人最看好的东西：产品原子化，“product me fit”。当PMF看向的market坍缩成me这么小的时候，整个市场的范式&格局会大变。PA会很好地降低产品开发/修改的难度，从而推动产品真正贴合用户本身需求，从一个产品给很多人用（万人迷但其实谁都没贴合）到就那么点用户但贼好用。
从“我想要什么软件，口述需求让agent帮我搜帮我下”到“我觉得已有的不够好口述需求让agent帮我改，变成我personalise的产品”最后到“我需要什么，一句话让agent帮我做”，PA会推动整个软件生态的变化：从开发，到分发，再到变现模型。这可能才是我们想要看到的agent对经济结构的paradigm change，而不是如今这个在原有叙事上“降本增效”的无聊游戏。
就像我们需要的是iPhone搞出多张合成算法将HDR带入移动摄影的变化，而不是一味地堆叠cmos和最大像素和摄像头数量的“升级”。后者一旦开始，抵达无聊阈值就是时间问题。
4.2.1程序员的转向
但这个阵痛期，程序员会很难过。真就是经济周期饶过谁，一代更有一代苦。十年前的黄金职业，闭着眼找饭吃的程序员，如今真的碰到了极大的瓶颈期。倒是可以推几个出路方向：1. 直接出海。欧美还是古典主义，人少钱多不懂行，而且程序员作为一个intellectual job在欧美总还是得到认可的（中国是resources优先，掌握资源者得天下。欧美多少有点intelligence优先，智者为尊。这跟人口比例和个体权利息息相关，不展开。），所以日子会好过不少 2. 转型架构师。
别写代码了，去架构代码。这儿该用哪个技术栈，这儿该投入多少资源，这儿该不该高效率实现还是无所谓屎山一下就行。划线只值5毛钱，知道并指导在哪儿划线值99999。3. PM。但不是那些只起到了上下之间传递的邮差型PM，而是翻译需求，洞察方向，和取舍大量功能和需求的PM。它更像是project manager而非product manager。
这部分能力可以无缝平移到带领一支agent team上，进而达成“新时代是会让agent写好代码的人，而非只会写代码的人”这句话。 4. 技术背景的xxx。本质上是将agent的harness能力（注意是能力而非工具），引入乱七八糟行业重塑的过程。agent产品发展到无缝接入各行各业没那么快的，而当前懂得使用的人是先机，抢占生态位，那你就不怕技术diffusion了。
其实就像苹果当年喊的那样“coding（low code）将成为基本技能，跟会用智能手机一样的基本”，无非换成了“会用一定程度的技术思维驾驭agent变成了基本技能”
4.3产品原子化之后
产品原子化之后，最有趣的变化其实是两个分支：agent吸收了所有人的使用数据进一步自训练，最后你要啥基模直接出or有一个更优化的分发平台，你需要啥直接agent先搜，搜完了再matching，matching完了再改。产品很可能因此走向模块化时代。东借一点protocol，西借一点框架，最后PA再改一改，变成适合你用的产品。
而这个底层交给谁，怎么变现，是个大机会。别说有github，gh是给搞技术的人用的，我们需要的是皮肤商店那样的东西。东逛逛西点点，看到好的就自己拿去优化改改。这才是PA早期时代用户会喜欢的模式。但这个过程中如何变现？没想好，很难说。而且很可能需要PA可以接入类似<200免密支付这样的体系后才能成熟，所以我说这东西估计只有大厂才能搞。
阿里估计也搁那儿等着呢，等市场热度有了，人们主动喊着要了，再顺势推出。免得出bug自己被喷死。但我很期待海外用crypto和stablecoin去实现，说白了，agent最喜欢两个东西：透明数据，24/7绝对稳定运行infra（对别心虚四处乱看说得就是你cloudflare和aws）。blockchain狠狠满足了这两点，所以谁知道2028我们会看到啥，期待一下。
5底层还是得要agent team
PA最后很可能要走向agent team或者expert team这条路。因为好的personal产品一定是abstract呈现和封装的。用户交互层越简单直白越好，但底层需要很大的打磨。单一agent的实现我觉得肯定是有问题的，打个最简单的比方，你让pa先干一件事，它不用sub-agent，结果你一秒后想起下一件事它就context乱了/session排队了，那你这c端了个寂寞。
所以它大概率最后会变成IM为主的统筹和分发层，接手，初步分析，转发给下级。并且还能靠模型和effort的不同做资源优化。也就是说，底层MAS，上层果式IM型交互，这很苹果，乔布斯的含金量还在上升。顺便安利下我的MAS架构实现论文，本宝果真一直超前时代哈哈哈哈哈
PA当前最大的价值，是给计算中心搞钱和盘活资产。不管咋说，你总得有个环境给PA吧。本地部署对于多数人而言还是思想门槛太高了（技术有个蛋门槛），市场没有教育过的。所以云电脑和VPS终归是主流，反正最近算力不够用的是GPU，那堆闲置的硬盘和CPU算力不如拿出去搞点事情。反正也有弹性释放，就c端用户的pa需求，估计100人都用不完4核算力。
但这么一说，又是阿里腾讯这俩货，要云算有云算，要数据有数据，最后还能有支付。我能说啥，反正我看好阿里（仅显战略，这家的问题在于过度冗余导致的低效，组织度一旦调不动就全完蛋。但凡过头讲，agent本身就是最能帮它把分散的事业群做好协同的工具。无非就是看办公室政治中的人会给出多大的阻碍还是帮助了）。
我更好奇PA能不能做到把非技术出生拉到这一行。技术bckgrd最大的问题是按逻辑而非体验，但c端产品是体验优先实现靠边。呈现才是c端最需要在意的地方。我们需要更多搞呈现和ux的人学技术，而不是技术搞呈现。还是之前说过那话：什么时候我们把context engineering思维变成context management，再变成context communication，这东西才算真的可以diffuse到多数c端用户了。
最后的最后，agentic era的变化速度还是快得离谱。也有可能这是第四次狂热浪得不得已而为之。就像战争一样，国家机器一旦被开启就很难停下。几个大厂和一批创业者不搞点新叙事和新玩法，就会断了输血断了资源最后直接原地葬送。但它们究竟是会变成苏联还是像德意志或者日本一样在狂热中走向灭亡，谁也说不好。但我只知道，不如enjoy一下现在，ai的诞生终归只是为了让生活更好——如果因为有了agent，会不约了，爱不做了，游戏不玩了朋友不聚了，那你有了再多PA，你也不过就是变成了一个大号的agent而已。
至此，peace and make love.