做给 Agent 用的产品 vs 做给人用的产品

如果未来 Agent 数量达到 700 亿，今天的产品逻辑需要彻底重写

BAI 资本合伙人汪天凡在"龙虾抬杠大会"上抛出了一个让人眩晕的假设：

如果未来 Agent 的数量超过人类，达到 700 亿，那么今天的产品逻辑就要彻底重写。做给 Agent 用的产品，和做给人用的产品，是完全不同的两件事。

这句话，值得所有产品经理深思。

一、为什么需要重新思考？

人类用户 vs Agent 用户的本质差异

维度	人类用户	Agent 用户
感知方式	视觉为主	API/数据
决策速度	秒级	毫秒级
并发能力	单线程	高并发
注意力	有限	无限
情绪影响	有	无
学习成本	需要	零
使用频率	间歇	持续

这些差异意味着：为人类设计的产品体验，对 Agent 可能完全无效。

一个具体例子

想象一个电商网站：

人类用户:

• 打开首页，被 Banner 吸引
• 浏览推荐商品，被精美图片打动
• 阅读商品详情，被用户评价影响
• 加入购物车，犹豫后下单
• 整个过程：15 分钟

Agent 用户:

• 调用商品搜索 API
• 按价格、评分、库存筛选
• 读取结构化数据
• 比价后直接下单
• 整个过程：200 毫秒

问题: 那个精美的首页 Banner，对 Agent 有任何价值吗？

答案：没有。Agent 看不到图片，不需要被"吸引"，它只需要数据。

二、做给人用的产品：注意力经济

核心逻辑

移动互联网时代的产品逻辑，本质是注意力经济：

获取注意力 → 保持注意力 → 变现注意力

典型手段

0. 千人千面推荐

   • 抖音的算法推荐
   • 淘宝的"猜你喜欢"
   • 网易云音乐的"每日推荐"

1. 多巴胺设计

   • 下拉刷新
   • 红点通知
   • 进度条/成就系统

2. 沉浸式体验

   • 无限滚动
   • 自动播放
   • 全屏设计

3. 社交证明

   • 用户评价
   • 销量展示
   • "XX 人正在看"

核心指标

• DAU/MAU（日活/月活）
• 使用时长
• 留存率
• 转化率

这些指标，对 Agent 有意义吗？

三、做给 Agent 用的产品：效率经济

核心逻辑

Agent 时代的产品逻辑，应该是效率经济：

理解意图 → 获取数据 → 执行任务

设计原则

0. API-First

   • 所有功能都有 API
   • API 文档机器可读
   • 支持批量操作

1. 结构化数据

   • 数据格式标准化
   • 元数据完整
   • 支持语义查询

2. 可组合性

   • 功能模块化
   • 支持工作流编排
   • 可被其他 Agent 调用

3. 可解释性

   • 操作结果可验证
   • 错误信息明确
   • 支持事务回滚

核心指标

• API 响应时间
• 数据准确率
• 任务成功率
• 调用成本

这些指标，才是 Agent 关心的。

四、产品设计的范式转移

从 UI 到 API

传统产品:

用户 → UI 界面 → 后端服务

Agent 产品:

Agent → API → 后端服务

这意味着：

• UI 不再是核心，而是备选
• API 文档比 UI 设计更重要
• 开发者体验比用户体验更关键

从"吸引"到"服务"

传统产品: 如何让用户停留更久？ Agent 产品: 如何让 Agent 更快完成任务？

案例对比：

功能	人类版本	Agent 版本
搜索	搜索框 + 推荐 + 历史	结构化查询 API
筛选	多选框 + 滑块	过滤参数
排序	下拉选择	sort_by 参数
分页	页码点击	page/limit 参数
详情	精美页面	JSON 数据

从"封闭"到"开放"

传统产品: 围墙花园，数据不出域 Agent 产品: 开放生态，数据可流动

汪天凡在抬杠大会上说：

未来的流量入口，可能不是你的公众号，不是你的抖音账号，而是你写的那个被多少个 Agent 调用的 Skill。

这意味着：

• 封闭生态价值下降
• 开放 API 价值上升
• 被集成能力成为核心竞争力

五、具体案例：CRM 系统的重构

传统 CRM（为人设计）

登录 → 仪表盘 → 客户列表 → 筛选 → 详情 → 编辑 → 保存

特点:

• 多层菜单导航
• 表单填写
• 按钮点击
• 视觉反馈

AI 原生 CRM（为 Agent 设计）

Agent 调用 → 意图识别 → 数据查询/更新 → 返回结果

特点:

• 自然语言接口
• 自动执行
• 结构化返回
• 可验证

实战对比

场景: 销售想更新客户状态

传统方式:

0. 登录 CRM
1. 搜索客户
2. 点击进入详情
3. 点击"编辑"
4. 修改状态字段
5. 点击"保存"
6. 等待确认

耗时: 2 分钟

Agent 方式:

销售："把张三的状态改为'已签约'"
Agent: 调用 update_customer_status("张三", "已签约")
CRM: 返回 {"success": true, "customer_id": "12345"}
Agent: "已更新，张三的状态现在是'已签约'"

耗时: 5 秒

效率提升: 24 倍

六、过渡期策略：双模产品

完全重构产品不现实，建议采用"双模"策略：

模式 A：人类界面（保留）

• 服务人类用户
• 保持现有体验
• 逐步简化

模式 B：Agent 接口（新增）

• 服务 Agent 用户
• API-First 设计
• 快速迭代

实施路线

阶段 1（现在）: 
- 保持人类 UI
- 增加 API 覆盖
​
阶段 2（1-2 年）:
- 人类 UI 简化
- API 成为主流
​
阶段 3（3-5 年）:
- 人类 UI 可选
- API 是默认

七、给产品经理的建议

思维转变

0. 从"用户停留"到"任务完成"

   • 不再追求使用时长
   • 追求任务完成效率

1. 从"视觉吸引"到"数据质量"

   • 不再追求 UI 精美
   • 追求数据准确完整

2. 从"封闭生态"到"开放集成"

   • 不再追求用户锁定
   • 追求被集成次数

3. 从"DAU/MAU"到"API 调用量"

   • 不再追求活跃用户数
   • 追求 API 调用量

技能升级

0. 学习 API 设计

   • RESTful/GraphQL
   • OpenAPI 规范
   • API 版本管理

1. 理解 Agent 能力

   • 大模型能力边界
   • Agent 工作模式
   • 多 Agent 协作

2. 掌握数据建模

   • 结构化数据设计
   • 元数据管理
   • 数据质量标准

3. 培养系统思维

   • 生态视角
   • 集成思维
   • 平台战略

八、结语：重新定义"产品"

汪天凡的 700 亿 Agent 假设，听起来很疯狂。

但回顾历史：

• 2007 年，iPhone 发布，没人想到今天人手一部智能手机
• 2010 年，移动互联网刚起步，没人想到今天 App 数量过千万
• 2020 年，大模型刚起步，没人想到今天 Agent 能写代码、做分析、写文章

技术变革的速度，总是超出我们的想象。

作为产品经理，我们面临的选择是：

• 继续优化"给人用的产品"，等待被时代淘汰？
• 还是主动拥抱变化，设计"给 Agent 用的产品"？

答案显而易见。

但行动，需要勇气。