下一代軟件，為萬億Agent而建
AI Agent正從對話工具演變為獨立執行任務的數字勞動力
隨著大模型能力持續突破，AI Agent 正從「對話工具」逐漸演變為能夠獨立執行任務的數字勞動力。從編寫代碼、處理合同，到審計財務、分析科研數據，Agent 開始進入幾乎所有知識工作的環節。
企業內部Agent數量將遠超員工規模，軟件使用者將從人轉向機器
當企業內部同時運行的 Agent 數量遠超員工規模時，軟件的主要使用者也可能從「人」轉向「機器」。在這一趨勢下，軟件設計、基礎設施乃至商業模式都在發生變化。
軟件設計需以API為中心，確保Agent能無縫接入與使用
為Agent設計的軟件必須以API為中心（API-first），因為如果功能沒有API，幾乎等同於不存在。若功能無法通過CLI或MCP server調用，就已落後一步。API設計若複雜混亂，讓Agent難以使用，便是在主動放棄成為Agent工具的機會。
商業模式將演變為按使用量或計算量計費，甚至支持Agent自行支付
當Agent成為軟件的主要用戶時，商業模式將發生演化。部分軟件將不再與具體用戶綁定，或其工作量遠超傳統使用方式。用戶只需輸入幾句話，一個Agent就可能完成相當於數小時的人類工作，然後只把最終結果呈現給用戶。因此，產品需引入按使用量或計算量計費的模式，甚至支持Agent自行完成支付。
下一代基礎設施將圍繞Agent運行需求發展
Agent需要專屬的基礎設施，包括沙盒計算環境、企業核心文件訪問權限、數據與記憶管理、身份體系及通信機制。例如，E2B、Daytona、Modal、Cloudflare等公司正朝此方向推進。Agent也將需要獨立身份與預算管理，例如通過Stripe或Coinbase的錢包完成支付，推動微支付真正落地。
安全、合規與治理將成為重大挑戰
在Agent處理敏感信息或執行受監管流程（如製藥或銀行業務）的世界裡，公司必須能審計和記錄Agent完成的每一項工作。長期運行的Agent可能需要獨立身份，以登錄系統並嚴格限制其操作權限與數據訪問範圍。這將催生一整套新的軟件與平臺來解決這些問題。
總體來看，我們正在進入一個新的軟件時代。在這個時代，軟件必須從一開始就為Agent的大規模使用而設計。當數萬億個Agent在為人類工作時，我們與軟件的關係也將被徹底重塑。