从硅谷到北京：To Agent时代，App与SaaS是否还有未来？

在这一期中，我们邀请了来自AI产品团队、Agent创业公司、支付基础设施、企业服务与组织管理一线的多位嘉宾，围绕To Agent时代的产品形态、组织结构与商业逻辑变化展开讨论。

一个逐渐清晰的共识是：Agent正在改变的，并不只是软件交互方式，而是整个软件行业的组织逻辑与价值分配方式。

但与此同时，路径分化同样明显——有人开始重做面向Agent的基础设施与通信网络，也有人重新思考支付、信任、责任与协作体系；而大量传统SaaS与平台，则正在被重新放到“是否还能被Agent调用”的标准下重新估值。

本篇，我们聚焦几个问题：

• To Agent时代，App、网站与SaaS的价值会被如何重估？
• Agent与Agent之间，会不会形成新的协作网络与经济体系？
• 当Agent开始代替人完成决策与执行，企业组织又会如何被重新定义？

Part.01 产品形态研讨

黄东旭｜Pingcap
我觉得去谈To A经济的本质，还是有点太宏大了。我更想分享一些最近在做to agent产品时的真实感受。因为今天高频使用agent的人遇到的痛点，很可能就是未来的产品机会。

第一个痛点，是agent team和agent team之间怎么协作。现在大多数agent的使用，还是发生在个人场景里。比如我自己带着一套agent在开发软件。但一旦进入团队协作，每个人底下都有各自的一套agent team，这时候真正麻烦的是：不同team之间的信息交换非常低效。今天很多时候，还是靠人去帮agent传话，但这个效率很低。所以我觉得，这里面有一个很大的机会，就是agent的“互联网”，也就是agent team和agent team之间的通信和协作网络，而且这个网络应该尽量不需要人参与。

第二个痛点，是agent和现有SaaS、现有服务之间怎么连接。我自己的体验是，我现在已经几乎不再直接打开很多SaaS了，很多事情都是通过agent的接口完成的。这样一来，核心就变成了：agent的working space，以及它调用各种tools的能力。所以这里面会出现一个很现实的问题：传统SaaS是给人设计的，但未来真正使用它们的，很可能是agent。那像Gmail这种服务，如果是agent在访问，它的使用方式、访问频率、信息footprint都和人完全不一样。

所以我觉得，未来这里面一定会长出一种新的模式：面向agent的接口层、proxy层，甚至新的定价模型。而且光做这一层，我觉得商业模式就已经很清晰了。

因为现在普通人用agent，最痛苦的一件事就是：怎么把Gmail、飞书、各种服务和机器环境真正打通。这件事即使对程序员来说也不轻松，更不用说普通用户。所以我觉得，这里面无论需求端还是供给端，机会都很多。

第三个变化，是软件本身的形态会变。以前的软件，本质上是程序员写出来的，产品经理设计出来的，所以它能力的上限，往往也是产品经理理解问题的上限。但未来我觉得，大量长尾需求会被识别出来，而这些需求背后的人类专家，会成为新的软件能力来源。比如一个特别会做饭的人，以前他很难把自己的知识产品化，因为他不是程序员；但在agent-native application的世界里，他完全有可能把自己的领域知识，变成agent可调用的能力。

再往后走，你甚至可以想象一种很自然的付费模式：我今天要做某件事，我自己的agent不一定最懂；那它就可以去agent网络里找最擅长这件事的另一个agent，然后我为这次调用付费。我觉得，这才是更值得看的方向。所以我想说的核心其实就是：未来不是简单多了一个To A渠道，而是agent作为一种新型软件，会把通信方式、连接方式、软件形态和知识生产方式都改掉。

Gary Qi｜Trae
我是做AI coding这一块的，所以我自己的感受非常直接：我们现在大部分工作，其实都已经被AI coding自动化了。但与此同时我们也发现，那些传统由人开发出来的软件，反而正在变成最大的bottleneck。举个很简单的例子。比如我们想让AI去帮我们发邮件，但如果邮件系统本身没有MCP，也不开放API，那它马上就会变成一个数据孤岛。这样一来，整个workflow就很难自动化。

所以我觉得产品要to agent，已经不是可选项，而是must choice。如果一个产品不想被历史的洪流抛下，to agent就是必须的。那to agent的本质是什么？我自己的理解很简单：

• 第一，是保证信息的顺畅流通；
• 第二，是让不同的agent能够被激励、被联通、能一起work together。

因为未来每个人手里，可能都会有成千上万个agent，它们技能不同、能力不同。如果没有一种机制去衡量它们，我们就很难判断哪些agent是好的，哪些agent是不好的。就像互联网时代，如果没有权重、没有索引，你其实也很难判断哪些网站是有价值的。

我觉得未来agent世界里，也一定会需要类似的机制。

另外一点是：越来越多的产品，未来必须把自己打通，否则就会被抛弃。比如微信。微信为了自己的用户体验，可能不会轻易开放MCP，也不会对外开放很多能力。但这样做的后果就是：在AI时代，它反而可能会成为自己的绊脚石。

这样的话，反而可能催生出更强的竞争对手。至少在海外，大家就可能会更多转向Telegram这类更容易接入agent的工具。

所以我们会觉得，未来对一个App或网站的估值方式也会变。不能再只从功能角度去看产品了，而是要看几个新的维度：品牌价值、数据价值，以及网络效应。

像微信为什么有底气不开放？本质上就是因为它有足够大的用户基础，也有足够多的数据沉淀。这些东西就是它手里的筹码。至于很多传统SaaS软件，我觉得未来未必还有那么强的独立存在必要。像Adobe、Figma，这些最近其实都已经受到明显冲击。那它们未来还有什么价值？我觉得最核心还是一点：产品体验。也就是说，你的产品体验必须比Claude、ChatGPT这类通用agent更好。

比如Claude也能做设计，但如果进入到更精细、更商业级的设计场景，我们还是会需要Figma这种工具。所以我会觉得，Cursor是一个很典型的例子：既然模型能力比不过别人，那就把产品体验做到极致。这样的话，这类SaaS至少还有自己的竞争空间。

Jeff｜Shoplazza&Subotiz
我们主要做支付，也一直离商业场景比较近，所以内部对这件事有两个很核心的判断。第一个判断是，过去大家用SaaS，本质上是为了拿到结果。所以我们内部一直盯得很紧的一件事，就是结果本身。

过去是人定义流程、人操作软件去拿结果；到了agent时代，我们会觉得，很多过去由人定义的流程、习惯和交互方式，未必还是最优的。未来更像是人去定义agent，再由agent去帮你拿结果。所以我们内部一直在讲一个路线：from prompt to revenue。也就是在agent时代，能不能通过prompt直接拿到商业结果。

第二个判断是，很多基础能力未来会处在“被调用”的状态。像支付、和全球媒体平台的对接、物流系统的对接，这些能力短期内都很难被替代。那问题就变成了：你能不能成为那个被agent调用的能力。而且你被调用，不只是接口通不通的问题，最后还是要对结果负责。

调用顺不顺、商业场景覆不覆盖、效率高不高，这些都很关键。

基于这两个点，我们内部会觉得真正的创业机会，还是在那些能够通过prompt直接拿到结果的垂直领域。因为每个领域的knowledge都很深，没有长期商业积累，其实很难把agent定义对。所以哪怕方向很小，只要你在某个垂直场景里有足够深的knowledge，能真的把结果做出来，我觉得就是机会。

最后讲一下支付。我们内部一直认为支付是最难被agent替代的领域之一。因为支付和软件不一样，它背后是非常复杂的全球合规、风控和责任链路。今天消费者自己下单、自己支付，这个行为是他自己做的，他有感知，也有责任意识。但如果未来是agent代替消费者下单，那消费者认不认可这笔交易、收到货后认不认账、责任到底算谁的，这些都是非常复杂的问题。

所以我们觉得，agent自动下单、自动支付这种形态一定会有，也一定会覆盖一部分场景，但大规模落地会非常慢。绝大多数支付，未来很长一段时间内，还是会由消费者主动完成。

另外一个很核心的问题是，支付链路里的责任主体。无论是反洗钱还是资金链路合规，最后总得有一个实体来承担责任。而在人类社会里，能承担责任的，归根到底还是人，不是agent。所以这一层我们觉得也很难被替代。

当然，我们也看到一些新的可能性。比如未来agent也许会被赋予一种独立身份标识，在卡组织体系里被单独识别出来。那到时候商户看到这笔支付是agent发起的，而不是人发起的，它的通过率、风控阈值、判断逻辑，都会形成一套新体系。但这件事要真正落地，不会很快。因为像Visa、Mastercard这种体系，都是几十年才长成今天这样。新的agent支付体系，不是定义个标准就能出来的。

所以对我们来说，现在服务的对象一方面还是传统SaaS客户，另一方面也包括现在的agent开发者。因为很多人知道自己可以用agent去创业，但对全球支付、资金链路、反洗钱、税务合规这些事情，其实了解很少。所以我们现在先解决的，还是最底层的那层问题：全球支付与资金链路合规。在这个基础上，再去和卡组织、支付机构一起，慢慢探索真正的agent authentic payment。

Steve Li｜Ancher AI
我之前在Google做了将近六年payment，后来又做了四年多AI客服相关产品。现在出来做新的创业项目，方向还是agent-to-agent。我觉得这个方向一定有机会，但我最近一个很强的感受是：越往general的方向做，风险越大。

因为大模型和平台能力本身进化得太快了，很多原来OpenClaw能做的事，现在更稳定的大厂产品也在快速补上。所以如果只是做一个很泛的agent，我觉得风险会越来越高。更现实的方向，还是更垂直地去解决具体人的具体问题。

另外我觉得to agent最后会长成什么样，其实现在还很难说。因为最终付费和消费的还是人，而人拿到价值这件事，很多时候并不是一个纯文字交互就能解决的。比如生成图片、视频、PPT，这种需求很多时候你是说不清楚的。你不是一次就能把prompt写对，而是要在不断看、不断选、不断调整的过程中，慢慢找到感觉。

所以如果没有UI，其实会限制很多to-vision的能力和想象空间。这也是我觉得现在很多to-agent产品还没真正解决好的地方。

还有一个问题是：这个价值到底怎么评判？今天如果大家都在提供service、plugin、skill，那用户到底怎么知道哪个是真的好？很多时候你要的其实不是一个skill，而是背后的服务能力。但现在并没有一个特别成熟的机制，能让你快速看到这些服务、判断它们的质量、并且愿意为它们付费。

所以我一直在想，未来是不是需要一种更成熟的生态：不是让我自己去一个个找，而是agent能够先理解我的use case，再帮我筛选出最合适的几个服务，告诉我为什么推荐它们。如果再往后走，还有评价、点赞、评论这些东西，那它就会更像一个真正的生态。但问题也很现实：人人都想做平台，但平台其实没那么好做。真正有能力定义平台的，往往还是Google、Apple这种级别。一般团队就算看到了这个方向，也未必真的能把它做起来。这也是我觉得这里面一个很大的难点。

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