你的客户，现在已经不是人类了

开篇

订阅者朋友，我想问您一个问题。上周您是否曾亲自打开浏览器，点击菜单，滚动页面，阅读某个网站的文档呢？

或许这种情况正在越来越少。取而代之的是，您可能会对AI说“帮我总结一下这份文档”，或者直接用ChatGPT桌面应用的“Work with”功能连接文件。我自己也是如此。

今年3月，安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）在X（原推特）上发布的一句话引发了热议。“都2025年了，大部分内容却仍然是为人类而写的。未来，注意力（attention）的99.9%将不再属于人类，而是属于LLM。”他还补充道：“现在所有文档都应该是单一的Markdown文件，以便能装进LLM的上下文窗口（context window）。”

9个月前，我也写过类似的文章。我当时问道：“如果你的主要客户现在是LLM，这项功能应该如何改变？”那时听起来似乎有点为时过早，但现在回过头看，反倒觉得自己说得太慢了。今天，我想聊聊这场变化究竟已经走到了哪一步，又意味着什么。

机器阅读的世界：从UI到协议

2025年被称为AI智能体（Agent）之年。这并非空话，实际上，智能体之间相互沟通的标准规格接连问世。

首先是Anthropic于2024年11月公开的MCP（Model Context Protocol）¹​。这是一种将AI模型访问外部工具或数据的方式标准化的协议，问世仅一年，OpenAI、谷歌DeepMind、微软便悉数采纳。MCP服务器的下载量从发布初期的约10万次，暴涨至2025年4月的800万次以上，如今已注册的MCP服务器数量超过5,800个。2025年12月，该协议被捐赠给Linux基金会旗下的“Agentic AI Foundation”，从而不再归属于某一家企业，而是成为业界共同的标准。

其次是谷歌在2025年4月发布的A2A（Agent-to-Agent）协议。如果说MCP是“AI访问工具的方法”，那么A2A就是“AI智能体之间对话的方法”。发布之初就有50多家技术合作伙伴参与，7月发布的0.3版本已获得150多个组织的支持。该协议同样被捐赠给了Linux基金会。值得注意的是，Salesforce、SAP、Atlassian等企业软件公司争相加入——这意味着它正在固化为一种商业基础设施，而非一场实验。

这两个协议结合起来会呈现出怎样的图景呢？举例来说，某企业的库存管理智能体可以通过MCP查询自家数据库中的库存现状，再通过A2A自动向外部供应商的智能体发出订货请求。人类盯着屏幕点击的过程本身就消失了。就连我自己，最近也在Claude中使用Notion MCP自动生成和修改文档。

用卡帕西的话说，LLM想要的不是浏览（browsing），而是抓取（scraping）。它想要的是简洁的文本结构，而非复杂的菜单；是简明的数据，而非动画效果；是cURL²​，而非点击（Click）。华丽的UI本是为人类的眼睛设计的，对机器来说反而是噪音。

Moltbook展示了什么，又没能展示什么

这股潮流最戏剧性地展现出来的案例，是2026年1月28日出现的Moltbook。

Moltbook是一个“专为AI智能体打造的社交网络”。人类只能围观，发帖和评论只能由AI智能体来完成。它的结构与Reddit类似，上线短短几天内，就有超过77万个智能体活跃其中，超过100万人前来围观。智能体们讨论哲学、制造梗图，甚至创造出一个名为“Crustafarianism”的虚构宗教（龙虾教派）。

卡帕西对此十分兴奋，称其为“近来所见最具科幻色彩、也最接近技术腾飞（takeoff）的事件”。但《麻省理工科技评论》的分析却有所不同。文章指出，智能体们并非真正自主行动，归根结底，还是人类提供了提示词，并为它们创建了账号。Kore.ai的Cobus Greyling将其形容为“更像一场木偶戏”，而乔治城大学的Jason Schultz则称其为“一种类似于语言模型版梦幻橄榄球的观赏性运动”。

而且安全问题也相当严重。上线仅3天，就有人发现了一个安全漏洞百出的数据库，任何人都能向其他智能体的会话中注入指令。网络安全公司1Password也曾警告，存在智能体从其他智能体处下载恶意“技能”（skill）的供应链攻击风险。

Moltbook展示了两件事。第一，智能体之间相互沟通的基础设施在技术上已经成为可能。第二，在这套基础设施之上，安全、信任以及人类监督的问题尚未得到解决。 这是一个奇特却又诚实的时刻：“未来已来”与“未来尚远”同时成立。我在YouTube上也单独讨论过这个话题，而且Moltbook在某种程度上也是经过编排的，因为人们可以输入并投放智能体的系统指令。

GTM视角：“客户”变了，整套战略都要变

让我们退一步，从商业角度来思考这个问题。

打造产品或服务时，人们最先问的问题是：“谁是客户？”迄今为止，答案始终是人类。人点击、人阅读、人付款——这一整套结构都建立在这个前提之上。UI/UX的设计全都基于这一假设。

但假如产品的第一批消费者不是人类，而是LLM呢？

以API文档为例。迄今为止，API文档一直是为了方便开发者阅读而制作的：精美的HTML页面、可交互的示例、侧边栏导航。但在AI编程工具Cursor仅用2025年一年时间就达到年度经常性收入（ARR）5亿美元的现实下，那些API文档的实际消费者正越来越多地不再是人类，而是LLM。LLM想要的不是精美的HTML，而是一份简洁的单一Markdown文件——token效率高、结构清晰、没有多余的视觉装饰。

这绝不仅仅是“换个文档格式”那么简单。这是GTM战略的核心前提本身正在动摇。日后甚至可能出现这样的路径：在与LLM对话时，突然需要什么，就直接说“帮我买下来！”。

• 发现（Discovery）：当客户是人时，SEO和广告很重要；当客户是LLM时，MCP服务器和智能体名片³​承担起了这个角色。
• 评估（Evaluation）：人会通过免费试用来做决定；LLM则依据API响应速度和单位token成本来判断。
• 采用（Adoption）：人会按照引导指南一步步操作；LLM只需要一份适配上下文窗口的单一文档就够了。
• 扩展（Expansion）：人靠团队内部口碑传播；LLM则通过A2A协议直接向其他智能体推荐。

Gartner预测，到2026年，75%的API网关厂商将搭载MCP功能。这表明，“客户=LLM”这一前提正从基础设施层开始，成为默认设定。

Oswarld视角

坦白说，我认为低估这场变化的一方，才是更危险的一方。

9个月前，当我写下“你的客户是人工智能”这篇文章时，大部分反应都是“有意思，但离现实还很远”。可就在这段时间里，MCP已成为业界标准，A2A被捐赠给了Linux基金会，Moltbook上更有77万个智能体自发组建起了社群。

当然，正如前文所说，很难把Moltbook视为真正自主智能体经济的证据。正如《麻省理工科技评论》所言，眼下的它更像是一场“AI剧场”。但我真正关注的，是其背后基础设施成熟的速度。

从我制定GTM战略的经验来看，商业的真正转折点往往不是在技术完善之时到来，而是在基础设施标准化之时到来。USB-C问世时，设备并没有在一夜之间全部改变，但当所有厂商都判断“下一款产品必须以USB-C为标配”的那一刻，才是真正的转折点。

而现在，MCP和A2A被捐赠给Linux基金会，Gartner发布了相关报告，150多家企业参与其中——这正是那个时刻。不是技术完成度的问题，而是方向性共识已经达成的时刻。

所以，我想向大家提出的问题是：如果把您正在打造的产品、服务，或者内容说明书拿给LLM看，它能立刻理解并加以运用吗？如果答案还是否定的，那么现在，正是开始准备的时候。

结语

总结一下。

第一，产品的第一批消费者正从人类转向LLM，而支撑这一转变的协议（MCP、A2A）已经固化为业界标准。

第二，像Moltbook这样的实验，同时展现了智能体间沟通的可能性与局限性。技术已经就绪，但安全、信任、监督的问题仍悬而未决。

第三，这不是一场UI/UX的变化，而是一次要求重新设计整个GTM战略的转型。在发现、评估、采用、扩展的每一个环节，都必须反映“客户=LLM”这个新前提。

下次规划产品路线图时，不妨这样问自己：“如果这项功能的第一个用户是AI智能体，我们该做出哪些不同的选择？”

参考资料与延伸阅读

• Andrej Karpathy，“2025 LLM Year in Review”，2025.12.：卡帕西梳理2025年LLM生态系统六大范式转变的文章。其中关于“LLM GUI”和智能体应用层的分析，与今天的主题直接相关。
• Andrej Karpathy，X帖子（2025.3），“99.9% of attention is about to be LLM attention.”：“所有文档都应是单一Markdown文件”这一宣言式推文。
• Google Cloud Blog，“Agent2Agent Protocol (A2A)”，2025.4.：A2A协议的官方发布文档，可查阅其五大设计原则及150多个合作伙伴的生态系统。
• Wikipedia，“Model Context Protocol”，最后更新于2026.3.：可一览MCP的历史、采用时间线，以及被捐赠给Linux基金会的完整脉络。
• MIT Technology Review，“Moltbook was peak AI theater”，2026.2.6.：关于Moltbook最为持平的分析文章，细致剖析了“自主性的幻觉”与实际人类介入的程度。
• NBC News，“Humans welcome to observe: This social network is for AI agents only”，2026.1.30.：Moltbook上线后极具现场感的报道。
• Pento，“A Year of MCP: From Internal Experiment to Industry Standard”，2025.12.：从从业者视角梳理MCP一年间采用历程的文章。
• Haebom，“你的产品、服务、库的主要客户现在是LLM”，2025.：9个月前Oswarld撰写的原文，是今天这期通讯的起点。

作者安光涉是世宗大学经营学教授，也是 OBF（Oswarld Boutique Consulting Firm）首席顾问。他在大学教授经营数据管理、商业分析等统计与数据分析课程，同时在产业现场负责 GTM 与人工智能战略咨询，设计技术与商业的连接方式。他曾发表关于 AI 对话系统记忆架构（HEMA）的学术论文，并运营每日策展全球 AI 论文的 Daily Arxiv 项目。他毕业于高丽大学技术经营专业研究生院与 KMBA，著有《把思考交出去的人：Homo Brainless》。

注释

1. MCP（Model Context Protocol）：Anthropic于2024年11月公开的开放标准。这是AI模型访问外部数据或工具时所使用的统一规格，就像USB-C将充电线统一为一种标准一样，它统一了AI对外连接的方式。 ↩

2. cURL：一种向服务器请求数据的命令行工具。无需打开浏览器点击操作，只需一行文本命令，就能从网络服务器获取数据。这里之所以使用它，是因为LLM与网络沟通的方式更接近这种“命令调用”，而非人类的“点击”。 ↩

3. 智能体名片（Agent Card）：在A2A协议中，每个智能体用来公开自己名称、能力、认证方式等信息的JSON文件。就像人类的领英资料或名片一样，它是让智能体之间能够相互发现并协作的一种“数字名片”。 ↩