十几年前，基于一个朴素的想法，我开始做金数据：帮助人们更好的收集和管理数据。在做了几十个不同类型的业务系统之后，诞生了金数据这样的一个通用工具：借助表单、字段、数据这些抽象概念，让人们在自己的行业中应用，产生自己的业务流。

人们需要学习这些抽象的概念——不是报名表、登记表、项目，是「表单」；不是姓名、问题、截止时间，是「字段」；不是参赛人、任务，是「数据」。人们不得不学习、适应这些工具，来完成他们的业务。

借助这个工具，人们完成了他们的工作吗？谢天谢地，完成了。他们享受这个过程吗？有一些吧，很享受。但大部分人对于学习这些陌生的概念，在电脑前点来点去，真的不怎么享受。要知道，人们面对的不仅是金数据，可能还有无数其他的工具——串在在一起才能完成工作，想想都头大。

如今情况发生了变化。借助 AI Agent 技术，人们发现不需要学习工具了，让 AI 学就行了，用户只需要关注结果。做个 3D 建模——你不需要跑到 Blender 里面对密密麻麻的菜单，让 AI 操作你的电脑就行了；做一首混音 —— AI 生成的音乐当然品味一般，但它可以操作 GarageBand, 组合乐器，操作这些乐器，制作水准颇高的音乐。

人们还是想要完成任务，达成目标。但使用工具的必要性消失了。这并不是说工具消失了，而是说，人类学习使用工具、操作工具的，工具本身成为产品的必要性，消失了。

但人们的意愿（Intent）不会消失。

过去的链条式这样的：

意愿 -> 工具(学习，操作) -> 产出

在今天以后：

意愿 -> (AI Agent) -> 产出

为人使用的工具的时代结束了。

对于软件从业者来说，这意味着什么？

• 公司内部的工具部门，没有必要存在了。公司内部工具部门通常的工作是为各类系统提供胶水能力，内部提效。如今 Agent 更懂得如何去跨系统链接，这些工具没有人去使用，部门自然没有了存在的必要。
• 为人类开发的功能，应该让位于为 Agent 开发。API/MCP 可能优先于界面的表现。
• 为人类开发的功能，或许应当情绪性为主。界面最终归因到对话式——只有少数效率优先的能力才需要专有界面。
• 市场层面来说，能力主要是写给 Agent 看的，花里胡哨没必要了；重要的是表达产出——从不可能到可能，从一天到一小时。
• 注重复利建设而非盲目迭代。比如，确保每天系统的运转都让领域模型更加完整，更加易访问，从而更容易让 Agent 理解业务。

一直以来，人们不得不去学习使用软件。CRM,进销存, MIS, OA，加粗，公式……人们学会了，不是人们多么热爱。就像人们学会使用菜刀并不热爱菜刀。在人们的想象里，他们看见的是客户，订单，佳肴。这是驱动人们学习使用工具的驱动力。

今天，人们只需要在对话框里写下自己的意图。