从TiDB Cloud的后台数据中，90%的数据库集群创建已由AI Agent自主完成，这一趋势迫使居品司理再行想考软件的心智模子、接口交互与交易逻辑。本文将深远探讨怎样为AI期间重构联想范式，供全球参考。

最近我越来越清楚地捕捉到了一个令我脊背发凉的趋势：咱们的中枢用户，正在从「东说念主类开辟者」赶快切换为「AI Agent」。

这不是畴昔的意想，而是正在发生的现实。在 TiDB Cloud 的后台数据中，我不雅察到一个极其明确的信号：每天新创建的数据库集群里，逾越 90% 是由 AI Agent 顺利发起并创建的。

当这一比例冲破临界点时，我意志到，咱们昔日十几年积存的对于「怎样联想好软件」、「怎样优化用户体验（UI/UX）」的默许假定，正在濒临前所未有的挑战。抓续不雅察这些 Agent 怎样拙劣或高效地创建资源、读写数据、反复试错，让我不得不从本色论的角度再行想考一个问题：当软件的主要使用者不再是东说念主，而是 AI 时，居品应该具备哪些施行特征？

今天，我想跳出具体的某个功能，聊聊在这个新期间，咱们该怎样再行联想软件的「心智模子」、「接口交互」以及「交易逻辑」。

一、发现问题：UI 已死，心智模子长生

第一个需要重塑的领略是：当使用者从东说念主类形成 AI，软件信得过显现给用户的不再是 UI 和 API，而是它背后的「心智模子」。

咱们在联想居品时，经常酣醉于创造新的见地、新的交互阵势。但 LLM 在磨砺历程中，通过阅读海量的东说念主类代码（也即是所谓的「屎山」和最好实践），还是内化了无数隐含的假定。盘算机宇宙里最压根的东西——文献系统、操作系统、进度模子、I/O 概括——在昔日几十年里，自然形态在演进，但中枢想想和接口范围险些莫得施行变化。

AI 看到的不是一个多姿多彩的改革宇宙，而是一个充满了「叠加模式」的宇宙：叠加的概括、叠加的轮子、叠加的失实诞生。这些叠加千里淀为一种极强的先验学问。

因此，我的第一个论断是：淌若你但愿联想的是「给 AI Agent 使用的软件」，请住手发明新见地，尽可能去贴合那些陈旧、却被一再考据的心智模子。

比如文献系统、Bash Shell、SQL。它们的共同特色是：底层心智模子极其幽静，表层胶水极其纯真。Agent 不是在恭候一个它从未见过的「更智慧」的系统（这亦然我为什么不看好许多试图发明全新接口的 Agent 开辟框架的原因），它更心爱一个「它还是懂的系统」，然后用比东说念主类娴熟 1000 倍的效果写胶水代码去推广它。

以文献系统为例。非论是 Plan 9 照旧 Linux 的 VFS，施行上齐是允许你在不碎裂「文献/目次」这一心智模子的前提下，引入全新的收尾。我在实验性技俩中的尝试也印证了这一丝：淌若你联想一个 vectorfs，让向量索引看起来像是一个平淡的文献夹，让语义搜索看起来像是 grep 号召，Agent 就能立即上手使用，而不需要学习任何新的 API。

对表层来说，宇宙并莫得改变；对系统自身来说，它却赢得了抓续演化的智力。在 AI 期间，系统演进速率是东说念主类的几千倍，淌若莫得这种阻塞且幽静的概括管制，系统很容易失控。

在此基础上，对于「软件生态」的争论也有了新的谜底。Agent 并不在乎语法是否优雅，也不在乎社区文化（比如 MySQL vs Postgres）。唯有接口幽静、语义清楚、文档丰富，Agent 就能适配。生态的勤劳性不在于表层的语法互异，而在于其背后是否对应着 LLM 磨砺语料中庸碌存在的、相识的心智模子。唯有模子站得住脚，Agent 会自动帮你跨过那些东说念主类才略员纠结的回味之争。

二、了解问题：自然说话与璀璨逻辑的「双重奏」

淌若说心智模子科罚了「AI 怎样交融系统」的问题，那么接口联想则关心「AI 怎样与系统对话」。

在 Agent 当作用户的期间，一个好的软件接口必须同期安静三个条款：

咱们民风的图形界面（GUI）在 Agent 期间险些是不可见的。你很难用一句话把「点何处、拖到何处」解说晰。而 「联想正确」的系统，其智力自然就妥当被自然说话面容。

许多东说念主惦记自然说话的歧义性。但站在 Agent 视角，现时的 LLM 还是相等擅长从高低文中「猜」出意图。这并不是因为说话变精准了，而是模子见过了无数肖似的任务模式。对于系统联想者来说，唯有底层模子是对的，表层的一丝歧义不错通过 Agent 的自我修正来消解。

有关词，自然说话妥当抒发「意图」，却不妥当承担「实施」。这就引出了第二个舛错点：系统的璀璨逻辑必须能被固化。

一朝任务需要被复用或自动化，歧义必须被摈弃。咱们需要在「东说念主类可读的输入」和「机器可实施的步履」之间，搁置一个中间层——代码。

我觉得，代码是现时最好的逻辑璀璨面容。这不是为了省钱，而是为了进步「领略密度」。

举个例子，淌若你想让 AI 给一万个单词翻译释义。最土的主义是把一万个词齐塞进 Prompt 里；而最高效的主义，是让 AI 写一段 Python 剧原来处理这个文献。模子只需要交融一次「代码规章」，Agent 就能用极少的璀璨，面容一个不错被无穷叠加实施的历程。

因此，一个 Agent 友好的系统接口联想，中枢在于明确恢复：「在什么本事，歧义被透顶摈弃？」当这个本事被界说为「代码生成的倏地」，系统就赢得了将磨叽意图冻结为细则性结构的智力。

三、同类问题：需要具备哪些特征？

当 AI Agent 成为主要用户，基础方法的联想形而上学也必须随之改变。现时的用户不再是那些会作念弥远运筹帷幄的东说念主类架构师，而是「用完即走」的 Agent。

1. 日抛型代码与极致的低资本

Agent 的使命负载施行上是「日抛型」的。它们会快速创建资源、试错，不行就扔掉。这意味着 Infra 的联想前提不成再假定「实例很难得」。你必须假定实例是低价的、早死的、且数目会爆炸式增长。

这顺利推导出对 「多佃户和资本戒指」的极致要求。你不可能为 Agent 的每一次尝试齐提供一个果真的物理数据库实例。你必须引入「诬捏化」：在资源层面高度分享，在语义层面严格远离。

这就像 Manus 或 Lovable 背后的数据库有接头，Agent 不错在内部建表、删表、写垃圾 SQL，齐全嗅觉不到其他佃户的存在。淌若你作念不到这一丝，Agent 就被动要「省着用」，那么其快速试错、并行探索的上风就会被资本脱色。

2. 单元时辰撬动的算力杠杆

东说念主类干活是串行的，Agent 干活自然倾向于并行。

传统的交互模式是：你问一句，AI 答一句，算力被锁定在单次推理上。但面对复杂任务（比如读完几百篇论文），Agent 的最恋战略是辩认成 100 个子 Agent 并行处理。

这对 Infra 提议了新的挑战：你的系统能不成让 Agent 低资土产货倏地拉起 1000 个工位？能不成幽静地分发任务、不停落幕？这内部蕴含着一个 K8s 或 Hadoop 级别的系统契机——一个罕见为 Agent 并利用命流联想的诊疗与实施环境。

四、科罚问题的想路：交易模式的代际改革

终末，我想谈谈交易模式。Agent 的出现，第一次信得过收尾了「盘算智力的民主化」。

写代码、作念原型的边缘资本趋近于零，这意味着无数昔日因为「不合算」而被忽略的长尾需求（比如小超市雇主的库存系统、一次性的数据分析剧本）倏地变得可行了。代码的分娩智力被开释，工作对象从少数头部客户推广到了海量的长尾场景。

在这个布景下，一个信得过胜利的 Agent 公司，毫不应该是一家「卖 Token 的公司」。

卖 Token 的交易模子是脆弱的：用户越多，资本越高，且边缘资本不会自动着落。信得过能跑通的模式，是把 Agent 的「单次舛错推理资本」，转变为「一次构建、反复使用」的云工作生意。

你需要把那些抓续点火的 Token 耗尽，千里淀为一些「枯燥」但细则的在线工作（Boring Service）。一朝作念到这一丝，边缘资本就会被极地面摊薄。云工作照旧云工作，数据库照旧数据库，但使用者的数目级被 Agent 放大了 100 倍。

结语

写到这里，我的中枢不雅点其实很轻便：宇宙还是切换了轨说念，咱们没必要抵挡。

代码不再稀缺，系统被创建、试用、丢弃将成为常态。这并不虞味着工程不勤劳了，赶巧违反，工程的要点从「打磨单个系统」改革到了「联想能被 AI 大限度使用、低资本初始的基础智力」上。

放下对「我是不是在写代码」、「我是不是在戒指一切」的执念，总结到那些陈旧而相识的心智模子上，去为这个行将到来的机器激流，修筑最坚实的河床。

接待来到AI的宇宙~

本文由 @靠谱瓦叔 原创发布于东说念主东说念主齐是居品司理。未经作家许可，不容转载

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