大家好。今天我想从一个可能有些争议的观察开始：身边越来越多的产品经理、设计师，甚至运营，都开始称自己为'开发者'。这在过去是不可思议的。这背后到底发生了什么？
这不仅仅是一个称谓的变化，它预示着一个深刻的变革：'开发'的定义正在被改写。AI，正在将开发的门槛夷为平地，同时，也为真正的专业开发者，筑起了新的、更高的城墙。
今天，我将用 40 分钟的时间，和大家一起探讨这场变革的三个核心层面。"
- 第一，新法则：AI 时代的生存法则。 "开发者"之间到底有什么不一样？我们赖以生存的技能，未来还管用吗？
- 第二，新路径：从想法到商业产品的最短路径。 在这个时代，我们如何利用 AI 工具，告别"玩具式 Demo"，真正做出能赚钱的产品？
- 第三，新物种：AI Agent 的深度剖析。 我们将以 XXX为例，探讨最前沿的 AI 产品形态，看看未来究竟是什么样子。
"这三个问题层层递进，希望能帮助大家看清我们所处的位置，以及未来的方向。"
三部曲：
1、纵向，成为专业的开发： mp.weixin.qq.com/s/ao67zn8Mw... 《专业开发者AI Coding实战手册：从工具武装到场景心法》
2、横向，开发前后全链路：mp.weixin.qq.com/s/biu8alt7E...
3、设计Agent产品，打造作品： mp.weixin.qq.com/s/jhQ0DBeXe... 《Agent产品设计手册：架构、开发路径与信任闭环》
新法则：开发者AI 时代的生存法则
开发者的区别
如何成为专业的开发者？
工具层
在体验了众多产品之后，觉得还可以留下来作为工具箱的产品； 会逐个的介绍这些产品，为什么要用
| 核心工具 | 核心定位 | 主要应用场景 |
|---|---|---|
| JetBrains/VS Code + Augment | 专业开发者的重型武器 | 接手复杂"祖传"项目，进行深度分析与安全重构。核心项目的日常开发与维护，追求极致的掌控力。 |
| Cursor | AI原生的集成开发环境 | 快速上手新项目，通过对话宏观理解代码库。轻量级项目开发，享受开箱即用的AI编程体验。 |
| v0.dev / Lovable | UI原型与组件生成器 | 从0到1启动新项目，用自然语言秒级生成UI。跨职能（开发/产品/设计）协作，快速验证产品想法。 |
| Warp | 下一代AI智能终端 | 运维、部署与问题排查，用自然语言驱动复杂命令。高效编写和理解命令行脚本，告别重复搜索。 |
| Claude / DeepSeek / GPT | 万能的对话式瑞士军刀 | 编写一次性脚本或验证想法，无需配置环境。粘贴错误日志或代码片段，快速获取解决方案。 |
- 专业开发者需要的是在复杂工程中保持掌控力，一般可能面临复杂项目的诉求；
- 非专业开发者/爱好者需要的是快速将想法变为现实，其实Cursor也够了，只是面临部署问题的时候还是需要一些工具；
场景建议
| 新项目(Lovable) | 祖传项目(Augment) | 服务运维 |
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- 图片转换；
- 登录服务器操作；
- 查大文件；
技巧建议
- 建议阅读《代码大全》《代码整洁之道》，《设计模式》，不行让AI帮你总结这些内容也行；
- 然后日常对项目做一些约束；
- 开发者才能看得懂代码写的好坏，才能做判断；
结论
回到最初的问题：AI真的能让所有人成为开发者吗？
能，但只能成为"业余开发者"。
AI最大的价值，是放大了使用者的认知边界。而这，恰恰是专业开发者与非开发者之间最深的鸿沟。正如GitHub在其博客中强调的，开发者的专业知识是AI的"乘数效应"，而不是瓶颈。
这个鸿沟就是：专业开发者知道自己不知道什么，而非开发者不知道自己不知道什么。
AI不会主动告诉你代码有安全漏洞、架构不合理或存在性能瓶颈。但它能出色地回答专业开发者提出的、基于深度知识和经验的深刻问题。提出正确问题的能力，正是我们多年经验积累下来的核心资产，也是AI无法替代的。
因此，最终的结局是：
- 一个专业开发者，手持强大的AI工具，其生产力将呈指数级增长。
- 他能轻松超越一个由普通程序员和"AI工具使用者"组成的小团队。
- AI不会替代专业的开发者，它会把专业的开发者变成 "超级开发者"。
所以，不用为"人人都是开发者"的口号而焦虑了。去构建你的武器库，去深化你的用法，去提出那些只有你才能问出的深刻问题。
新路径：从想法到商业产品的最短路径
事情在变化
前段时间和《人人都是产品经理》作者苏杰老师聊天，我提到现在"人人都是开发者"，建议再出新书。苏杰老师给出了一个更精准的概念：人人都是筑梦师。
如果说产品经理是发现和定义问题的人，那么筑梦师就是既能发现问题，又能动手解决问题的人。他们不一定是专业开发者，但有能力将想法转化为可触摸的现实。
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快速出原型
产品运维
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从个人到团队
在这个AI时代，如何将一个想法，变成一个真实的产品。这是"人人都是筑梦师"，**丰富好用的工具，足以构建任何创意的雏形。**还有长期沉浸在单一的工作环境中，我们接触的信息源和思维模式会逐渐固化，亲手打造一个完整的产品，从构思到上线，从技术到运营，虽然过程中免不了要请教他人、踩坑试错，但恰恰是这种跨领域的实践，能让我们跳出原有的认知边界，获得更立体的视角和更鲜活的信息输入。
"从一个人埋头苦干，到组建团队、拥抱社区、接触资本，这是一个让想法"社会化"的过程。
不是每个项目都需要走上这条路。保持"小而美"的独立运营，同样是一种成功。
当你准备好迎接更大的挑战时，有无数的资源和机会在等待着你。。。
新物种：AI Agent 的深度剖析
什么是AI Native产品
要理解Agent产品，要区分两个关键概念："AI赋能 (AI+)"与"AI原生 (AI-Native)"。
- AI赋能 (A+) 产品： 这类产品在现有工作流中加入AI作为一项强大的功能 (Feature)。例如，在文档软件Notion中嵌入AI写作助手，或在代码编辑器中加入AI补全。AI极大地增强了产品，但如果移除它，产品的核心价值依然存在。这本质上是"AI+"。
- AI原生 (AI-Native) 产品： 这类产品从构想之初就以AI Agent作为核心引擎和身份 (Identity)。它的存在就是为了自主地完成任务。例如，Perplexity AI，其核心就是理解复杂问题、自主搜索、整合信息并生成答案。如果拿掉Agent，产品本身就不复存在。
这种范式转移带来了用户角色、交互模型和核心价值的全面革新。
核心范式对比：AI+ vs. AI Native
| 特征维度 | 传统产品 / AI+产品 | Agent产品 / AI Native |
|---|---|---|
| 核心范式 | 工具驱动 (Tool-Driven): 软件是被动工具，等待指令。 | 目标驱动 (Goal-Driven): 产品是主动执行者，理解意图。 |
| 用户角色 | 操作者 (Operator): 用户需知道"如何做"，并一步步执行。 | 管理者/委托者 (Manager/Delegator): 用户只需知道"做什么"，并下达目标。 |
| 交互模型 | 图形用户界面 (GUI): 通过按钮、菜单进行结构化输入。 | 对话框/自然语言 (LUI): 通过自然语言表达非结构化意图。 |
| 工作流所有权 | 用户拥有并执行： 用户是工作流程的负责人。 | Agent拥有并执行： Agent负责规划、分解和执行工作流。 |
| 核心价值 | 提升效率 (Efficiency Boost): 让用户更快完成已知任务。 | 结果交付 (Outcome Delivery): 直接交付最终结果，创造全新可能。 |
构建Agent产品，本质上是推动价值链的三次跃迁：
- 技术价值 (AI Agent): 这是最底层的价值，代表了"我们能做什么"。例如，Agent能够调用API、编写代码、进行多步推理。这很了不起，但它回答的是 **"可能性"**的问题。
- 用户价值 (Agent 产品): 这是中间层的价值，回答了"这项技术能为用户解决什么问题"。我们将Agent的能力封装成一个"自动化财报分析工具"。用户不再关心它调用了多少API，他们只关心自己能否在5分钟内得到一份准确、易懂的财报摘要。这回答的是 **"实用性"**的问题。
- 商业价值 (成功的Agent产品): 这是最高层的价值，回答了"这个产品能否为公司带来收入或竞争优势"。当足够多的用户愿意为这个财报分析工具付费，或者它为我们的分析师团队每月节省了数百小时的工作量时，它就创造了商业价值。这回答的是 **"盈利性"和"战略意义"**的问题。
我们可以用一个简单的比喻来总结这一切：
- 大型语言模型 (LLM) 是一个聪明的 "大脑"，负责思考和推理。
- AI Agent 是一个有手有脚的 "行动体"，能够使用工具去完成大脑下达的任务。
- Agent产品 则是一辆为特定目的而打造的、用户可以直接乘坐的 "自动驾驶汽车"，Agent就是这辆车的智能驾驶系统。
从"AI+"到"AI Native"，我们正从制造更快的锤子，转向创造能自主挥舞锤子的工匠。
这不仅是技术的演进，更是人机协作关系的重新变化，预示着一个由智能体驱动的全新软件时代的到来。
Agent的定义
OpenAI: https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf Agent是能够代表你独立完成任务的系统。它们利用大型语言模型（LLM）来管理工作流的执行和制定决策，能够识别任务何时完成，并在需要时主动纠正其行为。
- 解读： OpenAI的定义非常务实，强调Agent作为用户"代理人"的独立性 和任务完成能力。
Google: https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents AI智能体是使用AI来追求目标并代表用户完成任务的软件系统。它们表现出推理、规划和记忆能力，并具有一定程度的自主性来做出决策、学习和适应。
- 解读： Google的定义更具理论高度，强调了Agent的核心认知能力 ，如推理、规划和记忆，并点明了其学习与适应的动态特性。
Anthropic (Claude): https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents Anthropic将"Agentic Systems"分为两类：工作流 (Workflows) ，即LLM和工具通过预定义代码路径被编排；以及智能体 (Agents)，即LLM动态地指导自己的流程和工具使用，保持对任务完成方式的控制。
- 解读： Anthropic做出了重要的架构区分，强调了真Agent的动态决策和自我导向能力，而不是遵循固定的脚本。
LangChain: https://blog.langchain.com/what-is-an-agent/ AI Agent是一个使用LLM来决定应用程序控制流的系统。
- 解读： LangChain作为核心开发框架，给出了一个非常精炼的技术性定义，点明了LLM在Agent中扮演着"大脑"和"指挥中心"的角色。
如何搭建你的Agent产品
哪些Agent比较火？
参考，AI产品榜单：
- 李榜主AI产品榜：www.aicpb.com/
- AI16Z产品榜：a16z.com/100-gen-ai-...
我付费的产品：
- Coding Agent：Warp/Augment/Windsurf/Cusror/Lovable
- 分析报告用：Genspark
- Coze：搭建智能体
- Poe/ChatGPT/Claude：模型聚合服务商，面向普通用户；
- 生成视频：可灵
- 生图：Midjourney/ideogram
- 会议纪要：notta
Agent 浪潮不是一次微小的技术升级，而是一场深刻的范式革命。对于产品创造者而言，现在最重要的问题是：**我们是要在旧地图上寻找新大陆（做 AI+），还是直接绘制一张全新的、属于 AI 原生的世界地图？**答案将决定你是在追赶浪潮，还是在引领未来。挑战已经从设计更高效的"工具"转变为构建更可靠的"伙伴"。这场变革，关乎技术，更关乎认知。