参加完 AI 黑客马拉松，我对 AI 应用有了一些新的理解

最近参加了一场 AI 黑客马拉松。

看了很多团队的作品，给我带来了一种思维方式的变化。

我发现，很多技术人，做应用时都带有明显的开发者思维。

看到一个 AI 产品，脑子里第一反应总是：

不就是调几个 API 吗？

再复杂一点：

不就是 Tool Calling 加 Workflow 吗？

或者：

本质不就是把几个模型、几个工具串起来？

这种分析是对的，但如果思考停留在这里，就会产生一种错觉：

好像所有 AI 产品都很简单。

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AI 降低了开发门槛，却没有降低产品门槛

现在做一个 AI Demo，真的越来越容易了。

• 写代码有 AI。

• 做 UI 有 AI。

• 画图有 AI。

• 写 Prompt 有 AI。

很多以前需要几个月才能完成的功能，现在几天甚至几个小时就能做出来。

于是大家开始觉得：

AI 应用不就是 API 的排列组合吗？

黑客马拉松里，这种感觉尤其明显。

很多项目从技术实现来看都不复杂，甚至不少作品都可以归结为：

大模型 + 几个 Tool + 一个 Workflow。

如果只看代码，很容易觉得：

“这个我也能做。”

但后来我意识到，真正困难的问题在于：

• 为什么用户要一直用它？

• 什么时候 AI 应该自主？

• 什么时候应该让用户确认？

• AI 出错以后怎么办？

• 用户为什么愿意相信它？

这些问题，没有一个是多写几个 Prompt 能解决的。AI 降低的是开发成本，并没有降低产品设计的成本。

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今天真正成功的 AI 应用到底是什么样

一开始，我总觉得 AI 应用应该做成一个完整的产品，后来发现，越来越多让我离不开的 AI，并不是这样。

我自己越来越多地使用 Codex 这一类 Agent。真正让我觉得好用的，并不是某个固定 Workflow，而是它已经成为了我工作方式的一部分：

• 今天让我分析一段代码。

• 明天帮我修改配置。

• 后天帮我写测试。

• 遇到线上问题，再去查日志、搜索文档、修改代码。

整个过程几乎没有固定流程。

AI 根据目标，自主调用不同的能力，而这些能力，又来自各种 Skill、Tool、MCP。

比起系统性的工具，我更愿意称这类产品为我的第二双手。

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另一类 AI 应用

与此同时，我也观察到很多企业都在做数字员工，例如：

• 自动审批。

• 自动客服。

• 自动处理工单。

• 自动执行发布流程。

这些产品越来越强调：

• Workflow。

• 权限。

• 审批。

• 状态。

• 可追踪。

因为企业需要的是确定性。

AI 在这里，更像企业里的一个员工。它有岗位、有职责、有 SOP、有权限边界，不是自由发挥，而是稳定执行。

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两种产品形态

AI 最终融入的是谁？

融入企业：AI 成为组织流程的一部分，更像一个数字员工，强调的是确定性、可审计、可管理。

融入个人：AI 成为个人能力的一部分，更像能力的延伸，强调的是探索、自主和灵活。

“外置大脑”与“第二双手”。

我发现一个很容易出现的问题：很多团队先决定产品形态。比如"我要做一个 Agent"，再去寻找适合它的场景。

但真正应该反过来，先判断任务，如果任务本身有明确流程，那么就应该流程化；如果任务本身就是探索性的，那么就不应该把 AI 限制在固定 Workflow 里面，而应该给它更多能力，让它能够根据目标自由组合。

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软件正在出现两种用户

写到这里，我突然想到一个以前从来没有认真思考过的问题。

未来的软件，用户到底是谁？

过去几十年，软件只有一种用户，就是人。所有产品设计都围绕着人的操作展开。

但现在，AI 也成为了软件的用户。

很多人认为，AI 应用就是做一个聊天框，再接几个工具。但我现在认为，更重要的也许是重新设计软件和 AI 的关系。

有些软件，是给人使用的。有些软件，是给 AI 使用的。

有些能力，需要设计成适合人的交互。有些能力，则应该设计成稳定、可靠、易调用的接口，让 AI 去使用。

于是，前面讨论的两种 AI 产品形态，也慢慢统一了。

例如现在很火的画布式工作流生成视频的产品，我认为就是很好地同时发挥了“外置大脑”与“第二双手”的能力。