Agent 赛道的終局不是誰最聰明，而是誰讓最多人擁有 Agent

撰文：深思圈

你有沒有發現一件怪事：每次讓 AI 幫你做同樣的工作，你都得重新教一遍？今天讓它整理數據，明天同樣的任務又得從頭解釋一次。AI 明明越來越聰明，為什麼我們還在做重複勞動？

2026 年 3 月 30 日，一家矽谷 AI 公司 CREAO 的產品發表給出了不同答案。這個產品一經發表就在 X 平台連續 5 小時霸榜全球熱搜 Top 3，引發來自北美、歐洲、東南亞、拉美等地區大量科技創作者和開發者的自發討論。我深入研究這個產品後發現，他們做的事情和市面上所有 AI Agent 產品都不一樣。這支來自 Google、Meta 等矽谷一線大廠的中美複合型團隊，找到了一條被所有人忽視的路徑。

目前 AI Agent 的真實困境

我先要說清楚一個事實：AI Agent 這個賽道在 2025 到 2026 年確實火了，OpenClaw、Claude Code、Devin，還有國內的 DeepSeek。這些產品讓很多人第一次真正用上了 AI Agent。但用上之後，新的問題來了，而且這個問題比想像中嚴重得多。

我自己就遇過這樣的情境。上週我讓 Claude Code 幫我寫了一個資料擷取腳本，花了大概二十分鐘來回對話，調整細節，最後跑通了。這週我想用同樣的邏輯擷取另一個網站的數據，理論上只需要改幾個參數就行，但我發現我必須重新開一個對話視窗，重新解釋一遍我的需求，重新調整細節。AI 不記得上次我們是怎麼配合的，它只能從零開始。這種體驗讓我意識到，目前 AI Agent 面臨的核心問題不是能力不夠，而是每次使用都是一次性的，用完即焚。

更讓我困擾的是，這些強大的 AI Agent 經常會「為了幹活找活幹」。我只是想讓它幫我從三個網站擷取價格數據並記錄到表格裡，它卻開始替我分析價格趨勢、生成可視化圖表，甚至主動提出要幫我寫一份競品分析報告。這些功能聽起來很酷，但我根本不需要。AI 在展示它的能力邊界，而不是專注解決我的具體問題。這種泛化能力在展示的時候很震撼，但在實際使用中卻帶來巨大的心智負擔——我得花時間制止它做那些我不需要的事情，反覆強調我只要最簡單的資料擷取。

性價比也是個大問題。當你讓一個通用 AI Agent 去執行一個簡單的重複性任務時，它每次都要重新理解你的意圖，重新規劃執行路徑，重新呼叫各種工具。這個過程不只耗時，而且如果使用的是按 token 計費的 API，成本會快速累積。我算過一筆帳：如果用 Claude 或 GPT-4 來執行一個每天定時執行的簡單資料同步任務，一個月下來的 API 呼叫費用可能比我直接僱個實習生手動操作還貴。這根本不合理。

我跟一些開發者朋友聊過這個問題，大家的感受都很一致：AI Agent 的能力在快速進化，但可用性卻在某種程度上退化了。過去我們用 Zapier 或 n8n 這樣的自動化工具，雖然設定起來麻煩，但設定好之後就能穩定運行，不需要重複投入。現在有了 AI Agent，設定變簡單了，但每次都得重新設定。這不是進步，而是在用一種新的複雜性替換舊的複雜性。核心矛盾在於：不是一般人用不上 AI Agent，而是用不穩、留不住，無法把一次成功的對話轉化為可重用的自動化系統。

CREAO 的「馴化」哲學

當我第一次看到 CREAO 的產品演示時，我的第一反應是：這就是我一直在找的東西。他們替這個產品起了一個很有意思的定位：Agent Harness；中文可以理解為「Agent 馴化」。這個詞很精準地描述了他們在做什麼——不是讓 AI 變得更強，而是讓 AI 的能力可以被固化、被馴服、被一般人掌控。

CREAO 的核心體驗非常直接。你用自然語言描述一個工作流程，例如「每週一早上 9 點，掃描三個競品網站的價格變動，記錄到 Google Sheets，如果波動超過 10% 就在 Slack 通知我」。系統會做這樣幾件事：理解你的意圖，配合自動編寫執行程式碼，連接你需要的工具（Gmail、Google Sheets、Slack、飛書等等；他們已整合了 300 多個平台），然後最關鍵的一步——你可以把整個流程一鍵保存為一個 Agent，設定定時執行的行程表，之後它就會依照你設定的時間自動執行，不再需要 AI 參與，完全是確定性執行。

最後這一步是整個產品的靈魂。對話結束後，系統仍在運行。這句話聽起來簡單，但它解決的是整個產業都在迴避的問題。ChatGPT、Claude 這些對話式 AI 產品，關掉視窗就什麼都沒了。OpenClaw、Claude Code 這些開發者工具，雖然能執行複雜任務，但需要你自己部署和維護。CREAO 做到的是把 AI 的靈活性和傳統自動化工具的確定性結合在一起，讓一次成功的 AI 對話可以轉化為一個持久運行的自動化系統。

我特別欣賞他們在技術上的取捨。很多 AI Agent 產品追求的是讓 AI 更聰明、更通用、能處理更複雜的任務。CREAO 選擇的路徑是相反的：他們要讓 AI 生成的工作流程可以脫離 AI 獨立運行。這意味著他們需要解決程式碼生成的確定性問題——AI 生成的程式碼必須夠穩定，能在沒有 AI 干預的情況下持續執行。他們還需要解決多工具編排的穩定性問題——當一個工作流程涉及 Gmail、Sheets、Slack 等多個平台時，如何確保它們之間的資料傳遞不會出錯。這些都是傳統自動化工具早已解決的問題，但在 AI Agent 的語境下，這些問題需要重新解決，因為工作流程不再是人手動設定，而是 AI 根據自然語言生成的。

我自己試用了一下，真實體驗確實和其他產品不一樣。我用自然語言描述了一個需求：每天下午 5 點自動彙總我在 Gmail 收件匣中標記為重要的郵件，擷取寄件人和主題，寫入一個 Google Sheets 表格；如果有客戶郵件，就在飛書群裡 @ 我。整個設定過程不到 5 分鐘，我可以即時看到 CREAO 在生成程式碼、測試連線、驗證邏輯。設定完成後，我點了一個「保存為 Agent」的按鈕，設定每天下午 5 點運行，然後就不用管了。隔天下午 5 點，我真的在飛書群裡收到了通知，打開 Google Sheets 一看，資料已按照我的要求整理好。這種體驗的關鍵在於，我不需要每天下午 4 點 55 分打開 CREAO 的對話視窗，重新描述一遍我的需求。它就像一個被馴化的助手，知道自己每天該做什麼，自己去做就行了。

300 多個平台的原生整合也是一個重要的產品優勢。這意味著大部分常見的工作流程情境，CREAO 都已準備好了連接器，使用者不需要自己去找 API 文件、設定認證、處理資料格式轉換這些底層細節。你說「把資料寫入 Google Sheets」，系統就知道怎麼做。你說「在 Slack 發訊息」，系統也知道怎麼做。這種體驗的流暢度，是自己寫程式碼或用傳統自動化工具無法比擬的。我認為這正是 CREAO 團隊對消費級產品的理解——降低設定成本，讓一般人也能快速搭建自己的自動化系統。

不做最強，做最容易馴化

在研究 CREAO 的過程中，我一直在想一個問題：為什麼其他做 AI Agent 的公司沒有選擇這條路？我後來意識到，這是兩種完全不同的產品哲學在競爭。

看看 Anthropic 推出的 Claude Code，或者 Cognition 的 Devin；他們的目標是打造最強大的通用 Agent。這些產品希望 AI 能夠理解任何需求，執行任何任務，甚至在沒有明確指令的情況下自主決策。這是一條「讓 Agent 更聰明」的路徑。在這條路徑上，產品的價值來自於 AI 的泛化能力——它能處理多複雜的問題，能在多不確定的情況下做出正確決策，能更接近人類開發者的工作方式。這個方向當然有價值，但它天然地面向開發者和專業使用者，因為只有他們才需要、也才能駕馭這種級別的靈活性。

CREAO 選擇的是另一條路：不做最強的 Agent，做最容易被一般人馴化的 Agent。他們的產品價值不在於 AI 有多聰明，而在於一般使用者能多容易地把 AI 的能力固化成自己的專屬工具。在 CREAO 的產品哲學裡，一個好的 Agent 不是真的什麼都能做的 Agent，而是能穩定做好一件事，並且可以被重複使用的 Agent。這種收斂性，恰恰是消費級產品最需要的特質。

我想到一個很好的類比。通用 AI Agent 就像是一位全能顧問；你每次有問題都可以找他，他能給你很多建議，但你得每次都跟他解釋背景、描述需求、討論方案。而 CREAO 創造的是一個可以被訓練的助手：你教他一次怎麼做某件事之後，他就會自己定期去做，不需要你反覆指導。前者展示的是能力的廣度，後者提供的是使用的效率。對一般使用者來說，效率遠比能力更重要。

這種產品哲學的差異，在市場反響上已經得到了驗證。CREAO 發布當天，全球超過 50 位頂尖科技 KOL 同步發布了深度體驗內容，覆蓋英語、西班牙語、葡萄牙語、韓語等多個語種市場。這種多語種的自發傳播非常罕見，它說明 CREAO 解決的問題是全球性的、跨文化的。無論你在北美、歐洲、東南亞還是拉美，只要你是一位需要處理重複性工作流程的普通使用者，你都會被這個產品吸引。市場已經用腳投票了——人們需要的不是更強大的 AI，而是更容易被掌控的 AI。

我也注意到一個有趣的對比。你如果看那些追求通用 Agent 的產品，他們的演示案例通常是「AI 幫你完成了一個複雜的開發任務」或「AI 自主分析了一個商業問題並給出方案」。這些案例很震撼，但很難複製。一般使用者看完會覺得「哇，好厲害」，但不知道怎麼把它應用到自己的工作中。而 CREAO 的使用情境都非常具體：監控競品價格、同步數據到表格、定時傳送報告、整理郵件、管理待辦事項。這些都是每個人每天都在做的事情，只不過現在可以自動化了。這種產品定位的差異，決定了 CREAO 天然地擁有更廣闊的用戶群。

在對話式 AI 與傳統自動化系統之間，CREAO 找到了巧妙的平衡點。它保留了對話式 AI 的易用性——用自然語言表達需求，不需要學程式或研究複雜的設定介面。它也繼承了自動化系統的可靠性——一旦設定好，就能確定性執行，不會因為 AI 的隨機性而產生意外結果。這種平衡非常難得，因為大多數產品都是在這兩個極端之間搖擺：要嘛過於靈活導致不穩，要嘛過於固定導致不夠聰明。CREAO 做到了讓使用者在設定階段享受 AI 的靈活性，在運行階段享受自動化的確定性。

矽谷團隊的產品洞察

我很好奇是什麼樣的團隊能做出這樣的產品。深入了解後發現，CREAO 總部位於美國矽谷，核心團隊匯聚了來自 Google、Meta 等矽谷一線大廠的華人 AI 精英，以及國內頭部大模型創業公司和明星互聯網企業的技術骨幹。這是一支真正意義上的中美複合型團隊。

我認為這個團隊背景很重要。矽谷大廠出來的工程師，對底層技術的理解非常深；他們知道如何構建穩定可靠的系統。國內互聯網和 AI 公司的產品經理和工程師，則對 C 端使用者體驗有極強的敏感度，知道什麼樣的產品設計能真正降低使用者的使用門檻。這兩種基因的結合，造就了 CREAO 這樣一個既有技術深度、又有產品溫度的專案。

據我了解，CREAO 團隊花了數月時間專門解決一個問題：如何讓 AI 的輸出在對話結束後依然存活。這個問題看似簡單，但背後涉及的技術挑戰非常多。AI 生成的程式碼天然具有隨機性，同樣的需求描述，兩次生成的程式碼可能完全不同。如何確保這些程式碼夠穩定，能在沒有人工干預的情況下持續運行？如何處理異常情況——如果某個 API 呼叫失敗了，系統應該重試、降級還是通知使用者？如何確保多個工具之間的資料傳遞不會因為格式問題而中斷？這些都是傳統自動化工具在過去幾十年已經解決的工程問題，但在 AI Agent 的情境下，這些問題需要重新思考和解決，因為工作流程的生成方式改變了。

我特別佩服的是，CREAO 團隊沒有選擇簡單的解決方案。他們本可以像很多 AI 產品一樣，把生成的工作流程保存下來，讓使用者每次手動觸發執行。這樣技術難度會小很多，但使用者體驗會大打折扣。CREAO 選擇的是真正的自動化——定時運行、自主執行、異常處理、日誌記錄。這些傳統自動化系統的標準功能，在 CREAO 裡都有，而且是基於 AI 生成的工作流程實現的。這需要在 AI 的靈活性和系統的穩定性之間找到精確的平衡點，需要大量的工程累積和產品打磨。

另一個讓我印象深刻的點是，CREAO 的底層架構、執行引擎、整合協議都是自研的。在當前的 AI 創業環境中，很多公司選擇的是快速套殼——基於 OpenAI 或 Anthropic 的 API，加一個前端介面，就可以推出產品了。這種方式可以快速驗證市場，但很難建立真正的技術壁壘。CREAO 團隊選擇了更難的路：他們從底層開始構建，確保系統的每個環節都在自己的掌控之中。這種技術投入，在短期內可能看不出優勢，但長期來看，這是構建競爭壁壘的唯一方式。

值得一提的是，CREAO 在一年內已連續完成三輪數千萬美元以上的融資。產品發表後已引起資本市場的廣泛關注。這說明投資人也看到了這個方向的價值——在 AI Agent 賽道上，不是誰的模型最大、誰的 Agent 最聰明就能贏，而是誰能把 AI 的能力真正轉化為一般人可以使用的產品，誰就能占據市場制高點。

Agent 賽道的真正終局

研究完 CREAO 之後，我對 AI Agent 這個賽道有了一些新的思考。我認為 Agent 賽道的終局不是誰的 Agent 最聰明，而是誰讓最多人擁有了自己的 Agent。這是一個根本性的認知轉變。

過去兩年，整個產業都在卷模型能力、卷 Agent 框架、卷開發者工具。大家比的是誰能讓 AI 完成更複雜的任務，誰能在更少的人力干預下實現更高的自主性。這種競爭邏輯在技術圈內很有市場，因為它符合工程師的審美——追求極限、挑戰邊界、突破不可能。但從商業和產品的角度看，這可能不是最重要的戰場。真正重要的戰場在於：如何降低使用門檻，如何提高可重用性，如何讓普通人也能享受到 AI Agent 帶來的效率提升。

CREAO 代表的路徑，本質上是在追求「降低馴化門檻」，而不是「提升通用能力」。這兩個方向並不是對立的，而是服務於不同的市場。對開發者和專業使用者而言，他們確實需要更強大的通用 Agent，因為他們的需求本身就是複雜且多變的。但對佔用戶總量 90% 以上的普通人來說，他們需要的是能穩定解決特定問題的專屬 Agent，而不是一個什麼都能做但每次都要重新教的全能助手。CREAO 瞄準的正是這 90% 的市場。

我特別認同一個觀點：可重用性是消費級 AI 的下一個戰場。目前市面上的 AI 產品，無論是 ChatGPT、Claude，還是各種 Agent 工具，基本都是一次性消費——使用者提出一個問題，AI 給出一個答案，這次對話的價值就結束了。即便 AI 給出了很好的解決方案，下一次遇到類似問題時，使用者仍得重新提問、重新等待、重新驗證。在這種模式下，AI 的價值是線性成長的：使用者使用 10 次和使用 100 次，獲得的總價值只是簡單疊加。而如果 AI 的輸出可以被重用，例如一次設定之後可以持續運行，那價值就是指數級成長的——設定一次、使用一百次，每次都不需要重新投入。CREAO 做的就是把一次性消費變成可重用資產。

這讓我想起軟體產業的一個經典轉變。早期的軟體開發，每個功能都需要從零開始寫程式碼。後來有了函式庫、框架、元件，開發者可以重用別人寫好的程式碼，效率大幅提升。再後來有了低程式碼、無程式碼平台，連不會程式的人也能搭建應用。AI Agent 的演進路徑可能也是類似的：最開始是每次對話都要從零開始，然後出現可以保存和重用的 Agent，最後可能會出現一個 Agent 市場，大家可以分享和交換自己馴化好的 Agent。CREAO 目前做的，正是從第一階段到第二階段的關鍵躍遷。

我的判斷是，AI Agent 會分化成多種不同的產品形態，分別服務不同的使用者族群和使用情境。會有追求極致通用性的 Agent，服務於開發者和專業使用者；也會有專注於特定垂直領域的 Agent，例如法律、醫療、金融；還會有像 CREAO 這樣專注於消費級自動化的 Agent 平台。這些方向不是競爭關係，而是共生關係；它們共同構成完整的 AI Agent 生態。而在這個生態中，CREAO 選擇的消費級賽道，可能是用戶基數最大、商業潛力最廣闊的那一個。

從「最強 Agent」到「最多人的 Agent」，這不僅是產品定位的轉變，更是對 AI 價值的重新定義。AI 的價值不應該只體現在能完成多困難的任務上，更應該體現在能幫助多少人提升效率、解決問題、改善生活上。像 CREAO 這樣的產品，讓我看到了 AI 真正走向大眾的可能性。當每個人都能擁有自己的專屬 Agent，能把日常工作中那些重複、瑣碎、耗時的任務自動化處理時，AI 才真正實現它的使命——不是取代人類，而是讓人類從機械勞動中解放出來，去做更具創造性、更有價值的事情。