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大家好，这里是最佳拍档。
OpenAI的董事长、Sierra公司的CEO布雷特·泰勒，最近在《Big Technology Podcast》的深度访谈中，抛出了一个石破天惊的预言。他认为，整个数字经济的底层逻辑将被AI Agent改写。软件形态、商业模式、互联网入口，都会迎来一场深层的地壳运动，并且给出了一套完整而且深刻的逻辑。接下来，我们就来一步步的拆解一下这场即将到来的行业巨变，看看AI Agent到底会如何重塑我们的数字世界。
最近Vibe Coding的概念很火。前亚马逊全球消费者CEO戴夫·克拉克就曾经说过，他用Claude Code一晚上就做出了一个完全符合团队销售流程的定制CRM。不少人都觉得，这会彻底改变软件的构建方式，以后人人都能够写软件。那么，传统的软件公司是不是要凉了呢？
布雷特·泰勒提出了一个不太一样的视角。他认为，Vibe Coding确实让人兴奋，但是我们可能搞错了重点。真正的变革不是我们能够多快写出一个传统CRM，而是未来的软件根本就不长传统CRM那样。现在的软件，本质上还是表单和字段的集合。不管是CRM还是ERP，我们都得在浏览器里点击、输入，一步一步的操作。本质上还是人在操控工具。
但是未来的软件形态会是AI Agent。我们不再是操作工具，而是委托任务。这个转变听起来简单，但是背后是交互逻辑的彻底反转。举个例子，现在的销售团队用CRM，需要销售人员手动填写客户信息、跟进记录。然后管理者盯着仪表盘上的彩色曲线，自己从数据里找规律、找问题。
但是如果是AI Agent时代，你只需要告诉Agent：“我要为销售团队创造更多的高质量线索和成交机会。”它就能够自主操作数据库、分析客户数据、自动跟进潜在的客户，甚至生成行动建议。而我们熟悉的Dashboard也不会消失，但是会发生质变。它不再是需要你主动去查询、去挖掘信息的数据展示板，而是变成了个性化的情报推送。每天早上，你的Agent会根据你的岗位需求，主动告诉你：“今天有三个高意向客户需要重点跟进”，“某个区域的销售转化率突然下降，可能是因为竞品有新的活动。”你不需要再花时间去翻数据、做分析，Agent已经把核心洞察送到你面前了。
最近火爆全网的ClawdBot就是这种新一代Agent的雏形。有用户分享，他把ClawdBot放在一台Mac mini里，让Agent给自己创建一个动画头像。Agent不仅完成了，还主动添加了他没要求过的睡眠动画。更重要的是，这个Agent能够代替主人维护社交关系、主动为自己增添新的功能、补充任务细节。因此，它已经不再是一个被动执行指令的工具了，而是一个能够自主推理、主动延伸任务的数字助手。
布雷特·泰勒强调，软件不会消失，但是会变得更加隐形。它不再是我们需要特意打开的某个应用、某个界面，而是嵌入在工作流里的一层完成任务的能力。这就是软件从工具到Agent的核心转换。交互方式从“我点击表单”变成了“我描述目标”。而这种转换会重塑软件的界面和工作流程，甚至我们对软件的根本期望。
可能有朋友会问，这种Agent是完全自动化的吗？会不会失控呢？布雷特·泰勒给出的答案是，真正可用的Agent是能够自主推理和执行的系统，但是必须有边界和监督。你可以给它设置目标、约束条件和权限范围，让它在特定的数据范围内操作。一旦超出范围，就需要人工来确认。而且，Agent必须具备可观测性和可追溯性。你得知道它为什么做这个决定、做了什么操作、结果是不是达标。否则，企业不可能放心的把关键业务流程交给它。所以，这不是完全放任的自动化，而是可控的自动化。
当软件从给人用的工具变成替人干活的Agent，商业模式的变革也就成了必然。布雷特·泰勒判断，统治软件行业多年的SaaS订阅制，会逐渐让位于按结果付费的商业模式。
我们先说说现在的SaaS模式。企业按席位、按时间付费。不管软件有没有帮助你解决问题，不管有没有带来实际价值，企业都得定期交订阅费。但是AI Agent时代的逻辑完全不同了。你雇佣的是劳动力，而不是购买工具。就像你请一个员工，不会按天给工资，却不管他有没有完成工作。你会按照他的工作成果来付费。AI Agent也是如此，你为的是它带来的具体结果，而不是它的使用权。
布雷特·泰勒的公司Sierra就是这么做的。Sierra是一家2023年成立的AI客户参与平台，现在年经常性收入已经约为一亿美元。客户里百分之五十的企业年收入超过十亿美元，百分之二十超过一百亿美元。他们的收费模式不是按席位数量，而是按照成功解决的客户案例数。客户只有在AI Agent真正帮他们解决了客服问题、促成了客户的转化时，才需要付费。
这种模式对客户来说，风险更低、性价比更高。但是对软件公司来说，却是一个巨大的挑战，尤其是对上市公司而言。过去躺着收订阅费的财务模型被彻底打破。要从按时间收费变成按结果收费，这不仅涉及产品逻辑的重构，还会改变收入确认节奏和利润结构。短期内甚至可能会导致收入下滑。这对于企业的CEO和管理团队来说，是一个非常大的考验。
布雷特·泰勒举了一个很经典的例子。微软从销售Windows 95、98这种一次性许可软件，到转型为提供长期的在线服务，不仅是技术上的升级，更是收入确认、销售周期、客户成功等一整套组织机制的变化。而现在从订阅制转到按结果付费，转型的难度只会更大。而且，不仅技术转型难，商业模式的转型会更难。
这也引出了一个关键问题：AI已经让写代码变得越来越容易，那企业是应该自己构建Agent，还是购买现成的Agent呢？很多人觉得，既然Vibe Coding能够快速的搭出原型，那企业是不是可以自己做Agent，省去购买的费用呢？
但是布雷特·泰勒的观点是，大多数公司最终还是会选择购买Agent。原因很简单，软件的大多数成本不在构建，而在于维护。就像今天没人会为了开网店而去自建数据中心一样，大家都会选用Shopify。因为自己搭建需要承担服务器的维护、安全升级、合规调整等一系列的复杂工作，成本非常高。企业需要的不是一堆能运行的代码，而是包含维护、集成、持续进化的完整解决方案。
他还举了ERP系统的例子。如果每家企业都自己写一套ERP，当遇到会计准则变化的时候，每家公司都要重新修改代码，这会造成巨大的重复劳动，完全不符合效率原则。AI确实会让搭原型变得容易，但是长期维护、合规、升级、可用性这些问题，仍然需要规模化的组织去解决。大多数企业不是软件公司，它们的核心业务是生产、销售、服务。没必要、也没有能力把维护软件当成自己的核心工作。就像公交公司不会想成为软件公司，消费品公司也不想一样。它们只想把钱花在自己的核心价值上。
当然，也会有一些对技术有深刻理解、有特殊需求的公司，会用AI做深度定制，但是这只是少数。未来的主流，仍然是购买现成的Agent解决方案。而区别在于，付费的依据从使用时间变成了实际结果。
这场变革不止发生在企业软件领域，它正在重构整个互联网的底层逻辑。相当于互联网的前门要换了。
互联网入口的演变。最早是雅虎、Excite这样的门户网站，靠目录索引让用户找到信息。后来谷歌崛起，搜索框成为互联网的核心入口。我们习惯了从输入关键词到点击蓝色链接，再到筛选信息的模式。而现在，AI Agent正在成为新的入口。
布雷特·泰勒自己就有过亲身经历。去年他规划哥本哈根旅行的时候，ChatGPT已经帮他完成了大部分的研究工作。不需要再点击谷歌给出的十个蓝色链接，不需要自己对比酒店、路线、景点。只需要告诉ChatGPT说：“我想在一周内体验哥本哈根的文化和美食，预算多少，偏好什么风格。”然后Agent就会直接给出完整的旅行方案。
当决策权从人类点击转移到Agent，整个数字经济的底层逻辑就被改写了。现在的互联网商业模式，几乎都是围绕着说服人类点击构建的。SEO是为了让网站在搜索结果中的排名靠前，让用户点击而设计的。但如果用户不再点击链接，而是让Agent直接完成任务，这些模式就都失灵了。
未来，品牌面临的核心问题，不再是如何让人类用户看到我的产品，而是如何让用户的AI Agent知道我的产品。这是一种全新的逻辑。过去是人找信息，现在是Agent找解决方案。品牌需要让自己的产品和服务，成为Agent在解决用户问题时的首选方案。
这会带来一系列的连锁反应。首先，营销模式会彻底改变。SEO、点击率优化这些传统手段会逐渐的失效。取而代之的是Agent可见性优化，如何让自己的产品信息被Agent准确的抓取、认可。其次，信任的建立方式变了。过去我们信任一个网站、一个品牌，是基于自己的判断和体验。未来我们需要信任Agent替我们做决定的标准。Agent的决策逻辑是不是透明、是不是公正，会成为新的竞争点。最后，互联网的经济结构会重构。现在的需求产生在TikTok、Instagram，需求满足在Google、Amazon的格局会被打破。
但是布雷特·泰勒并不担心这一点。他认为市场会找到新的方式来实现交易和价值交换。创新者们也会解决新的商业闭环问题。比如大家关心的亚马逊，会不会因为用户不再访问网站而崩溃呢？布雷特·泰勒认为不会，因为商业模式会随着技术演进。靠广告支持的互联网只是特定分发方式的产物。有些健康的出版物并不依赖广告。因此，AI Agent会推动新的商业模式出现，可能是品牌直接和Agent平台合作，也可能是按成功推荐来付费。虽然现在还无法完全预测，但是变化本身是必然的，而且往往会创造新的增长点。就像互联网从门户网站时代到搜索时代，淘汰了一些商业模式，但是也催生了更多新的机会。
那么，这些Agent会由谁来拥有呢？是平台、企业，还是个人呢？布雷特·泰勒认为会有多种形态。企业会希望掌控服务型Agent，因为它们代表公司和客户互动，比如银行的客服Agent、电商的售后Agent。个人也会希望拥有自己的Agent，用来管理日程、购物、旅行、处理个人信息。这会带来一场新的接口竞争。谁能够让Agent最容易接入数据，提供最好的保护隐私、最透明的解释决策，谁就会占据优势。
而这场竞争的关键离不开数据。Agent要想变得真正有用，必须能够访问内部系统。企业的CRM、订单系统、知识库、财务系统，个人的日程、邮箱、消费记录。但是这也会带来新的问题，比如数据权限和安全。如果Agent无法访问内部数据，只能给出表面的建议，那么价值有限。但是如果开放了数据访问，又可能带来安全的风险。
所以，布雷特·泰勒强调，数据治理会成为企业拥抱Agent的关键门槛之一。这要求企业建立更细粒度的权限控制，让Agent只能够访问必要的数据，同时建立完整的审计日志，记录Agent的每一步操作，制定严格的合规流程，确保数据使用符合法规的要求。否则，Agent就会成为新的安全隐患，企业不可能放心的把关键流程交给它。
那么，面对这场巨变，现有的软件巨头和传统企业该如何转型呢？布雷特·泰勒的答案是，这不仅是技术的转型，更是组织、业务模型和思维方式的全面重构。
他以Salesforce为例。很多人觉得Salesforce只是管理线索的CRM，但是实际上它有Service Cloud、Slack、Tableau、MuleSoft等多个产品线。但是即便如此，Salesforce这样的巨头仍然面临着挑战。关键不是会不会做AI功能，而是能不能用AI重构价值交付的方式，从提供工具转向交付结果。
布雷特·泰勒用克莱顿·克里斯滕森的“要完成的工作”理论来解释。客户雇佣软件，本质上是为了完成产生线索、管理流程、完成交易这些工作。在AI Agent时代，完成这些工作的技术形态变了，但是客户的核心需求没有变。企业要做的是把这种技术变化，变成新的价值主张，而不是在原有的CRM上添加AI功能。只有直接用Agent帮助客户完成产生线索的结果，才算得上是真正的转型。
而在这场转型中，最难的不是技术升级，而是组织和商业模式的适配。比如，一家传统的软件公司要从订阅制转向按结果付费，首先要改变的是销售团队的考核方式。过去销售卖的是席位，现在卖的是结果。销售人员需要更懂客户的业务场景。其次是财务部门的收入确认方式。过去订阅费是稳定到账，现在收入和结果挂钩，波动可能会更大。还要改变产品团队的研发逻辑。过去产品关注功能是不是齐全，现在要关注结果是不是达标，是不是能够被衡量、被审计。
布雷特·泰勒提到，在云计算时代，微软的转型也并不平坦，但是最终凭借长期的投入实现了成功。而当年一些领先的CRM巨头，因为没有能够跟上转型的节奏，逐渐被市场所淘汰。现在的AI Agent时代，同样是一场现任者和新贵的竞赛。现任者能不能在组织、业务模型上完成全面转型呢？新贵能不能在现任者转型之前，成为新的行业标准呢？
那么，对于传统企业的CEO来说，最实际的第一步应该是做什么呢？布雷特·泰勒给出了明确的建议。先从最清晰的业务痛点出发，找出那些高成本、重复性强、对错误容忍度相对可控的流程，比如客服咨询、数据录入、报告生成。建立AI Agent试点。然后，一定要把评估机制做扎实，明确结果指标，比如客服案例解决率、报告生成效率、错误率阈值、回退机制等等。比如，一旦Agent出错，如何快速切换到人工审计的流程。
他特别强调，企业引入AI Agent，不是在买一个AI功能，而是在构建一个可持续的工作流。其中，可见性是关键。没有监控、没有日志、没有审计，Agent就只是一个黑盒。而企业级的应用绝对不能够接受黑盒。同时，安全和合规必须被当作产品的一部分来设计，而不是上线后再补，因为一旦出错，对企业的损失可能是巨大的。
而对于咨询行业来说，这场变革同样带来了冲击。现在很多咨询公司需要花一年时间来做系统集成，成功率却只有百分之五十左右，主要靠人工写代码、做对接来收费。但是AI Agent会显著降低开发和集成成本，这会直接冲击到靠人工键盘时间来计费的咨询业务。
不过，布雷特·泰勒认为咨询行业不会消失，而是会出现更高杠杆、更高价值的分化。战略顾问、组织变革咨询的价值会凸显，因为每个技术项目背后都有业务的变革，企业需要外部视角来帮助自己调整组织流程、制定战略。而单纯的系统集成、软件开发外包，会受到AI Agent的强烈冲击，因为AI做这些工作可能更便宜、更高效。简单来说，软件交付会越来越商品化，但是组织变革的能力仍然稀缺。这将会重新定义咨询的价值。
作为OpenAI的董事会主席，布雷特·泰勒也回应了外界对OpenAI的一些疑问，比如商业模式、模型进步、AGI目标等等。
首先是商业模式。外界有传言说OpenAI可能会展示广告，有人调侃道这说明离AGI还很远。布雷特·泰勒解释说，OpenAI的商业模式大概有三条：ChatGPT订阅服务、API接口授权、以及Agent类产品。但是AI模型的训练和推理成本非常高，要想实现建设AGI并且确保造福人类的使命，就需要可持续的商业模式。广告可能是其中一种补充方式，但是必须非常谨慎。他以自己在谷歌做广告平台的经历为例，好的广告是对用户需求的补充，而不是干扰。对话式产品对广告会更加敏感，所以设计时必须坚持体验优先的原则。广告应该帮助用户做出更好的决定，而不是破坏Agent和用户之间的信任关系。关键是透明和边界。用户必须知道自己是在和什么交互，哪些是推荐，哪些是广告。这种清晰的边界会成为未来产品设计的一个重要部分。
还有人问，既然AI能带来巨大的社会价值，为什么还需要广告这种商业模式呢？布雷特·泰勒的回答很实在，他说，社会价值和企业可持续性不是自动重合的。AI可能可以帮助科学家证明一个数学猜想，帮助医生发现新的疗法，但是这些不会自动变成稳定的收入。OpenAI需要找到能够匹配成本和使命的商业模型，才能够长期投入到AGI的研发中。
其次是模型进步的争议。有人认为，现在模型的进步正在放缓，只是靠脚手架和工具来补偿，比如让模型调用外部工具、访问数据库，而不是模型本身能力的提升。布雷特·泰勒并不认同这种观点。他认为，聆听批评很重要，但是模型确实在变得更聪明。对于多数消费者应用来说，去年的模型就已经够用了，所以进步的感觉不明显。但是在写复杂软件、数学证明、药物研发这些高难度任务上，模型的进步非常显著。他强调，我们衡量模型进步的时候，需要从应用任务的视角来看。在药物研发、材料科学这些领域，模型的推理能力仍然是核心。而工具使用、长程任务处理、访问外部系统这些，本身就是实现真正Agent的关键能力。互联网每秒都在变化，AI需要长期的运行、调用工具、访问私有数据库，才能够在真实的世界中工作。这不是作弊，而是Agent能力的必要组成部分，也是迈向更强通用能力的必经之路。
同时，模型能力的提升和Agent系统的工程化，是两条并行的进步线。二者结合才能够带来真正的产品级体验。普通用户可能感受不到明显的进步，但是开发者能清晰的看到差异，尤其是在复杂推理或者长程任务上。
关于OpenAI的长期目标，建设AGI并且确保造福人类。布雷特·泰勒承认，这个目标的难点在于巨大的资本和工程需求。萨姆·奥特曼正在做的，就是把这个宏大愿景变成十年计划。这极具挑战，但是也令人非常兴奋。
对于行业竞争，他认为竞争会非常的激烈。当然这很正常，因为互联网早期也是如此。大家都知道大趋势，但是最终谁能够胜出，需要通过竞争来决定。而竞争会推动创新、降低成本，对整个世界都是好事，尽管对参与者来说压力巨大。
作为在多个科技巨头任职过的行业老兵，布雷特·泰勒也分享了他从马克·贝尼奥夫、马克·扎克伯格、萨姆·奥特曼等科技领袖身上学到的宝贵经验。这些经验也能够帮助我们更好的理解行业变革的底层逻辑。
关于马克·贝尼奥夫，布雷特·泰勒说他最擅长围绕社区构建生态系统。他从贝尼奥夫身上学到的是，拥有客户和拥有社区是完全不一样的。客户是购买产品的人，而社区是认同品牌价值、愿意共同成长的群体。因此，构建一个强大的社区，能够让企业在技术变革中保持长期的竞争力。
关于马克·扎克伯格，他认为扎克伯格是他见过的最长期主义的思想者之一。他说，每次我以为自己想得足够长远了，扎克伯格都会想得更远。这一点在Meta对AI、元宇宙的长期投入中体现的淋漓尽致。有人问扎克伯格押注AI，是不是他认为人们会更多和数字朋友互动呢？布雷特·泰勒的观点是，人和人之间的沟通会长期存在，AI的投入更多的是对人类能力的扩展，而不是替代人际关系。
关于萨姆·奥特曼，布雷特·泰勒的评价是，奥特曼是他合作过的、最有雄心的创始人之一。奥特曼的超能力是能够把人们拉进同一个愿景里，这种现实扭曲力场。他过去只在乔布斯身上见到过。正是这种强大的愿景感召力，让OpenAI能够在AGI这条艰难的道路上，吸引到顶尖人才和巨额投入。
关于玛丽莎·梅耶尔，她是布雷特·泰勒的第一个老板。玛丽莎让他认识到，招对人对企业长期成功的决定性作用。她在谷歌推动的产品经理计划，培养了一代人，这对谷歌的长期发展来说，是一个巨大的贡献。
关于谢丽尔·桑德伯格，布雷特·泰勒说她给的反馈最直接也是最有价值的。他从谢丽尔身上学到的是，真正关心你的人，会告诉你你需要听见的话，而不是只说你想听的话。这种坦诚的反馈，对个人和企业的成长都非常的重要。
关于拉里·佩奇和谢尔盖·布林，他特别佩服拉里对长期技术方向的专注。谷歌当年坚持自建数据中心，很多人不理解，但是最终这种长期投入形成了规模优势，也催生了后来的谷歌云业务。这就是长期主义的力量。
关于埃隆·马斯克，布雷特·泰勒称他是这个时代最伟大的企业家之一。SpaceX、Starlink、特斯拉、X，这些看似不相关的业务，都展现了马斯克非凡的执行力。不过对于马斯克收购X后的具体表现，他表示离得太远，没法评价。
最后，两人聊到了有关未来的话题。有人恐慌AI是最后的发明，会取代所有的工作，让人类失去价值。也有人对AI的未来感到迷茫，不知道这场变革最终会走向什么地方。但是布雷特·泰勒的观点非常乐观。他说，我们只是缺乏想象力。他做了一个很有趣的思想实验，如果把本杰明·富兰克林传送到今天，他可能也无法理解我们的食物是怎么来的，因为农业已经高度自动化了。同样，我们今天也难以想象二十五年后，AI将创造出什么样的新工作和新经济。
他预测，未来一年，会出现更多AI在科学上真正突破的时刻，比如数学猜想的证明、药物研发的新进展、材料和能源领域的突破。这些都会让社会重新认识AI，不再把它当成单纯的聊天机器人，而是推动科学进步的核心工具。而在未来三到四年内，会有更多关键任务的AI Agent系统进入成熟阶段。它们虽然还不会是百分之百的自动化，但是在高风险流程中，能够显著提高效率和一致性。企业不需要现在就把最核心的系统交给Agent，但是可以从高频、可控、可观察的流程开始试点，逐步构建AI驱动的工作流。
布雷特·泰勒强调，变化才刚刚开始，我们只打了九局中的前两局。AI Agent带来的不是软件的死亡，而是软件的重生。不是数字经济的终结，而是数字经济的重构。这场变革会淘汰一些旧的模式和岗位，但是也会创造更多新的机会和价值。就像工业革命淘汰了马车夫，却催生了火车司机、工程师等新职业；互联网淘汰了传统纸媒，却创造了自媒体、电商运营等新的岗位一样。
对于我们每个人来说，与其恐慌变革，不如拥抱变化。无论是企业还是个人，理解AI Agent的核心逻辑，找到自己在新生态中的定位，才能够在这场数字经济的重构中，占据一席主动地位。也许，就像布雷特·泰勒说的，“软件已死，Agent当立。”
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