智能体AI,将超过工业革命
一篇对未来 AI 发展的幻想小说，蛮有趣的。
https://ai-2027.com/
AI革命已经开始
2025.04.14 思考
引发的思考：
低代码编程(先有形式再有功能)->AI编程(形式与功能的结合)
当时的认知低代码编程是未来
现在的认知AI编程是未来(04.02) 还是问答黑盒
现在的认知智能体编程是未来
MCP 就像是一个 USB 接口，你可以将 MCP Server 插上去，从而获得 MCP Server 提供的功能和能力。
例如 GMail MCP Server 可以通过操作邮件相关的能力。
本地数据，网络搜索，远程服务等也都可以通过 MCP Server 提供。
一个 USB 接口只能插入一个设备，类似的，MCP Server 和 MCP Client 的关系也是一对一的。
（可能是因为 MCP 是双向通讯，双向通讯的对象需要一对一？）
但是只要你机器性能足够，你可以拥有很多个接口，建立很多 MCP 连接。
你可以写 MCP Client 去和 MCP Server 交互，但我觉得很可能以后我们都不需要写，而都是通过 LLM 应用（MCP Host）作为入口使用。
我们通过 LLM 应用描述需求，LLM 应用创建 MCP Client 和对应的 MCP Server 连接完成相关工作，再将结果返回给我们。
除了 MCP，我最近还看到 2 个提议 agents.json 和 /llms.txt。
简单来说，它们像是专门给 LLM 准备的站点地图（或者 robots.txt），告诉 LLM 内容怎么找，可以怎么用。
agents.json 用于提供 API 的站点地图。
API 是为开发者设计的，开发人员自己看文档，写对应的 API 调用。
图2 传统 API 调用
但是对于 LLM，它不知道 API 之间是怎么关联的，参数格式也可能不清楚。
图3 LLM 客户端调用 API
agents.json 就是为了填补这个空缺，让 LLM 知道怎么调用 API。
图4 LLM 客户端结合 agents.json 调用 API
/llms.txt 用于提供网站内容的站点地图。
它提供网站简要的背景信息、指导和指向详细 markdown 文件的链接。
你可以看看 FastHTML 的 /llms.txt，了解 /llms.txt 大概是怎么写的。
Yes, Claude Code can decompile itself. Here’s the source code.
作者用 Claude 反编译了一个 5 MB 左右的源码，虽然过程不算容易，但最终还是成功了。
发布的代码一般会经过混淆和压缩，减少体积，也避免被别人轻易查看页面源码。
但是现在有了 LLM，它很擅长处理文字，只要它能处理的上下文足够大，知道源码是通过什么混淆过来的，它或许就能轻松将其还原回去。
现在，一个敏锐的头脑应该已经意识到上述内容的含义，但我还是要说出来。
使用上述技术，你可以在几个小时内清理任何现有软件。
所有那些在上一个繁荣时期筹集了大量资金的 “源代码可用” 创始人现在都陷入困境。
因为任何人都可以利用上述技术在几个小时内重新实现他们的“专有功能”，从而以更低的运营成本启动竞争对手的初创公司。
https://n8n.io/
https://github.com/n8n-io/n8n
演示操控浏览器
https://github.com/browser-use/web-ui?tab=readme-ov-file
https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free
1 | cd /Users/luwenyi/web-ui |
大模型就像是一个黑盒，你给它输入，它给你输出，但是输入到输出的过程是怎么样的，如今已经复杂到连模型开发者都难以理解。
差异性
软件更新速度
硬件更新速度
战略制定的重要性远远远远大于执行。
并不是说，执行不重要。执行只是基本功。在执行非常重要的前提下，找到一个正确的方向，这是一件更重要的事情。
战略这东西确实太虚，不容易想清楚，脑海里沙盘推演自然就少。太少之后，整个公司容易被执行，带进一个自己都不清楚的方向。你原本以为自己在做什么，结果发现实际做的另一回事。
前不久，我读完《三体》，这种感触更甚。《三体》几乎帮我建立了一个更高维度的世界观和科学观。因为你突然意识到，这个世界不是线性发展，而是一个接一个，一格一格，不停向上跳高。火发明的时候，世界跳了一格；原子能发明的时候，世界又跳了一格。
在高纬度的三体人眼里，钻木取火和航天发动机没有本质区别，都在同一个维度。就像他们对人类说的那句：你们都是虫子。
所以，这一年我深切的体会：要花时间，把一个事情想清楚，站在一个更高的纬度看问题。**我总结为——升维思考，降维打击。比别人更高的维度想清楚方向，执行的时候比别人更凶狠。
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如何放下 AI 焦虑
AI 是超级大铁锤，但重点是你要用铁锤盖房子，你的知识应该是 “怎样盖房子”，不是 “怎样保养铁锤、怎样挥铁锤、铁锤有哪几种……”。
先非常清楚你要怎样盖房子。 清楚到一个程度之后，对于铁锤你需要的知识，就只是去店里面找店员问个几句就够了，你根本不需要研究一大堆东西。 越清楚 AI 以外的知识，你就越会把 AI 用得越好。
我对 AI 的看法是，AI 本身不会创造，需要人类与它共同创造，创造的结果好坏与使用它的人的质量高度相关。
与 AI 交谈不像在与一个人交谈，而像在与人类的集体思维交谈。AI 不应该让你减少思考，而应该帮助你增加思考，AI 是你的杠杆，可以让你拓展自己。
– Alex Komoroske，美国程序员
增加思考真的很有必要，首先对于每天上班工作，对外接触的一些商业思想，模式真的很少。其中很多细节不能只是凭空想象的或者忽略的。
-2025.03.24