文章核心观点 - 基础软件（Infra）的主要使用者正从人类开发者迅速转向AI Agent，这要求软件的设计理念、接口和商业模式进行根本性重构 [1] - 在TiDB Cloud的生产环境中，超过90%的新建数据库集群由AI Agent直接创建，标志着这一趋势已成为现实 [1] 当AI Agent成为核心用户时，软件应具备的本质特征 稳定且可扩展的心智模型 - 软件暴露给AI用户的不再是UI或API，而是其背后的心智模型，AI在训练中已内化了大量关于底层系统（如文件系统、SQL）的稳定假设和模式 [2] - 设计给Agent使用的软件应主动顺应这些已被训练进模型、存在数十年的古老心智模型（如文件系统、Bash Shell、Python、SQL），而非发明全新的接口 [4] - 好的心智模型特征是可扩展的，允许在不破坏原有模型的前提下引入新实现，例如Linux VFS或试验性文件系统agfs，它们保持了文件系统的接口约束，但底层实现了向量索引等新能力 [5] 生态与语法的重要性变化 - 对于AI Agent而言，特定语法（如MySQL与Postgres之别）或社区文化等“偏好性差异”意义不大，只要接口稳定、语义清晰、生态完备即可 [6] - 生态之所以重要，是因为流行的软件对应着经典、稳固且已被LLM广泛学习的心智模型（如SQL），在此框架下，具体选择哪种“方言”并非关键 [7] - 这意味着在范式级别进行创新将更加困难，因为AI更倾向于使用它已经理解的系统 [7] Agent友好的系统接口设计 可被自然语言描述 - 友好的接口要求软件能力本身适合用自然语言表达意图，图形界面因难以用语言精确描述而对Agent不友好 [10] - 自然语言虽有歧义，但LLM擅长结合上下文猜测意图，成功率在多数工程场景下已足够高 [11] - 当系统底层心智模型正确、接口语义稳定时，上层的少量歧义不会成为系统性问题，Agent可通过反馈和尝试来消解 [12] 可被符号逻辑固化并交付确定性结果 - 自然语言适合表达意图，但执行必须收敛到无歧义的中间表示（如SQL、脚本、代码），以实现任务的复用、组合和自动化验证 [14][15] - 系统需清晰定义“歧义被彻底消除”的时刻，从而将模糊意图冻结为确定、可存储复用的结构 [15] - 目前最好的逻辑符号描述是代码，因其能用尽可能少的Token实现最多的可能性，具有极高的认知密度，例如用一段Python脚本描述规则，即可应用于任意规模的数据 [16][17][18][19] AI Infra's Infra的必要特征 支持日抛型工作负载 - Agent产出的工作负载本质上是日抛型的，重视开箱即用、随时创建和无负担丢弃，而非长期稳定运行 [22] - Infra设计需假设实例便宜、生命周期短、数量增长快，例如Agent常并行拉起多个分支进行尝试，成功后即放弃其他分支 [23] - 代码生产能力被极大释放，大量过去因成本被忽略的长尾需求变得可行，预计基础软件的租户数量将爆炸性增长，但对服务连续性和可靠性的需求并未下降 [24] 实现极致的低成本 - 为满足大量低频访问的长尾需求，系统成本必须极低，不能为每个需求提供真实的物理实例 [26][27] - 必须引入虚拟化（如虚拟数据库实例、虚拟分支），在实现极致资源复用的同时，让Agent在交互层面感觉拥有独立的、可随意折腾的环境 [28][29] - 这种“看起来像独占，实际上是虚拟化”的设计，是构建可规模化、超低成本Agent Infra的前提条件，否则将限制Agent并行探索的优势 [30][31] 提升单位时间可撬动的算力 - 当前多数AI交互是串行对话模式，单位时间调动的算力受限于单次请求对应的单块GPU [32] - Agent天然倾向于并行探索，例如将阅读数百篇论文的任务分发给成百上千个Agent并行处理，这需要Infra能支持低成本快速创建大量“工位”，并稳定地分发任务、收敛结果 [33][34] - 这提出了对能支持大规模并行、任务分发与管理的Infra系统的需求，可能是一个K8s和Hadoop级别的机会 [34] Agent时代商业模式的演变 使过去不经济的模式变得合理 - 过去因成本过高而被搁置的定制化、长尾需求（如小超市的库存管理系统），因AI Agent极大降低了实现边际成本而变得可行 [35][36] - AI Agent将“计算”民主化，许多以前算不过账的需求，并非消失，而是实现成本终于降到足够低 [36] 从卖Token转向云服务模式 - 单纯卖Token的商业模式有结构性缺陷，随着使用量增长，边际成本不会自动下降，商业上较为脆弱 [37] - 成功的AI Agent公司应更像将目标用户群体放大100倍、1000倍的云服务公司，关键在于将持续的Token消耗沉淀为“boring”的、可复用的在线服务或系统能力，从而极大摊薄边际成本 [37] - 底层服务（如云服务、数据库）形态可能很传统，但使用这些服务的用户群体被Agent放大了几个数量级 [38] - 以Manus 1.5为例，其ARR已超过1亿美元，其商业模式代表了一种趋势：将Agent的单次关键推理成本，转化为有规模化效应的传统云计算生意 [39]