MuleRun CTO束駿亮：模型差距快速收斂，Agent護城河轉向「速度+數據」
模型能力差距快速收斂
BlockBeats 消息，4 月 21 日，在「破譯 Web 4.0：當 AI Agent 接管鏈上權限」圓桌討論中，MuleRun CTO 束駿亮圍繞「Agent 護城河」話題表示，傳統意義上的 AI 技術護城河正在被迅速削弱，核心原因在於模型能力差距的加速收斂與開發效率的指數級提升。
軟件開發效率提升
他指出，當前主流大模型之間的性能差距正快速縮小，尤其是過去一年中，國內外模型能力的差距已顯著收斂。同時，隨著代碼生成（Coding）能力的爆發式提升，軟件開發效率大幅提高——過去需要數週甚至數月完成的功能，如今數天內即可實現。這意味著無論是 Agent 框架還是具體功能模塊，都可以通過開源方案快速複用或複製，產品層面的「功能護城河」正變得越來越脆弱。
未來Agent核心競爭力
在此背景下，束駿亮認為，未來 Agent 的核心競爭力將主要體現在兩方面：其一是持續高頻迭代的能力，即團隊能否長期保持領先的產品更新速度；其二是數據優勢，包括獨佔性數據資源與用戶沉澱數據。一方面，具備獨特數據獲取能力（如特定行業或區域數據）的平臺，將形成天然壁壘；另一方面，隨著用戶在平臺上的長期使用所積累的行為與記憶數據，也將成為難以遷移的關鍵資產，進一步增強用戶粘性與產品競爭力。
護城河轉向數據與執行效率
他總結稱，在模型與技術逐漸「平權化」的趨勢下，Agent 的護城河正從「技術能力」轉向「數據資產與執行效率」的綜合競爭。