作为父母，过去一年最大的冲击应该就是思考“下一代，应该如何教育”，似乎所有的路径都在失效 过去一年，大学调整专业的数量比过去10年都多。学校也都不知道怎么教了，更别说父母🥺。 马斯克前段时间有一个采访，在被问到“AI时代给孩子的建议”时，他足足沉默了26秒后，给出的答案是：做你觉得有趣、充实、和对社会有用的事。 看到 Agent。 OpenAI 披露，ChatGPT 已超过 9 亿周活用户，说明自然语言交互已经被大规模训练成一种新的默认入口。 Stanford HAI 2026 AI Index 显示，2025 年受访组织的 AI 采用率已经上升到 88%，70% 的组织已在至少一个业务职能中使用生成式 AI；生成式 AI 在三年内达到 53% 的人口采用率，扩散速度快于 PC 和互联网。 过去几年，AI 从小众工具变成了大众入口。 AI 已经被大众理解了，但 Agent 还没有跨越鸿沟。 《Crossing the Chasm》里有一个经典框架：一项新技术从出现到普及，通常会经历创新者、早期采用者、早期大众、晚期大众和落后者几个阶段。 真正困难的地方，不是从 0 到 1，而是从早期采用者走向早期大众。 这中间有一道“鸿沟”。 早期采用者愿意为了愿景、效率和未来可能性去尝试新东西；但早期大众不会。他们要的是稳定、简单、低风险、可验证价值、成熟案例和完整解决方案。 所以问题来了： 今天的 Agent 到底处在哪个阶段？ 我的判断是： AI 作为大类，已经接近早期大众；但 Agent 作为“能执行任务的 AI”，还处在早期采用者阶段，也就是鸿沟前夜。 数据其实很明显。 McKinsey 2025 全球 AI 调研显示，88% 的受访组织已经在至少一个业务职能中常规使用 AI。也就是说，AI 已经不是少数极客的玩具，而是进入了主流组织和主流用户的日常工具箱。 但 Agent 还不是。 同一份 McKinsey 调研显示，62% 的组织至少在实验 AI agents，23% 已经在某些企业职能中规模化部署 Agentic AI；但在任何单一业务职能里，规模化 Agent 的比例都没有超过 10%。 这意味着什么？ 意味着 Agent 已经过了“没人知道它是什么”的阶段，但还没到“人人都会用它解决具体问题”的阶段。 这正是早期采用者阶段。 今天的 Agent 很像几年前的 AI 工具： 有人觉得它只是噱头； 有人觉得它不稳定； 有人试了一次就放弃； 也有人已经开始用它重构自己的工作流。 但技术采用从来不是等到完美才开始的。 等所有人都觉得它稳定、好用、安全、成熟的时候，它就已经跨过鸿沟了。 而真正的体验红利，往往发生在鸿沟之前。 因为在这个阶段，你获得的不是一个“工具使用权”，而是三种更重要的东西： 第一，体感。 你会比别人更早知道 Agent 到底能做什么，不能做什么，哪些场景是真需求，哪些场景只是包装过的 chatbot。 第二，工作流。 Agent 的价值不是回答问题，而是执行任务。 它不是帮你“想一下”，而是帮你“做一段流程”：找信息、调用工具、分析数据、执行操作、支付服务、交付结果。 谁更早开始试，谁就更早知道哪些任务适合交给 Agent，哪些任务必须保留人工判断。 第三，判断力。 未来一定会出现大量所谓的 Agent 项目。 但不是所有 Agent 都是真 Agent。 Gartner 已经提醒过一个现象：很多厂商会把旧的 AI assistant、RPA、chatbot 重新包装成 Agent，这就是所谓的 “agent washing”。它还预测，到 2027 年底，超过 40% 的 Agentic AI 项目可能会因为成本、商业价值不清或风险控制不足而被取消。 所以现在亲身体验的意义，不是盲目相信 Agent，而是训练自己识别： 什么是聊天机器人； 什么是 Copilot； 什么是自动化脚本； 什么才是真正能规划、调用工具、执行任务、形成结果闭环的 Agent。 这也是我为什么觉得 这个产品值得亲身入局。 不是因为它一定代表最终形态，而是因为它把 Agent 从“对话工具”往“经济主体”方向推进了一步。 这就很关键。 因为一旦 Agent 从“回答问题”变成“执行任务”，它一定会遇到几个基础问题： 谁来发现、雇佣Agent？ 谁来支付、验证交付？？ 谁来处理争议、记录信誉？ 谁来限制权限和风险？ 这些问题不解决，Agent 就很难从 Demo 走向真实生产力。 OKX的Agent Payments Protocol 也在试图解决类似问题：让 Agent 不只是完成一次付款，而是能报价、协商、托管资金、计量使用、结算和处理争议。 OKX 把这个方向称为 Agent Commerce，也就是 Agent 之间可以真正做生意，而不仅仅是调用 API。 这背后的趋势很大： AI 的上半场是生成内容，Agent 的下半场是执行任务。 生成内容解决的是“帮我写、帮我看、帮我总结”。 执行任务解决的是“帮我监控、帮我比较、帮我调用工具、帮我付款、帮我完成流程”。 前者改变信息生产，后者改变经济协作。 所以我不想把 只理解成“OKX 做了一个 AI 产品”。 我更愿意把它当成一个观察窗口： 我们正在看到 Agent 从工具走向市场； 从助手走向执行者； 从单体应用走向协作网络； 从人类操作软件，走向人类授权 Agent 执行任务。 而这恰恰说明，现在是普通用户最应该开始体验 Agent 的时候。 不是因为它已经成熟。 而是因为它还没有完全成熟。 当一项技术已经被所有人验证过，大众才会放心进入。 但当大众放心进入时，早期用户已经完成了认知积累、工作流迁移和判断力训练。 今天体验 Agent，不是为了证明它马上替代所有人。 而是为了提前理解下一代软件的交互方式： 过去，我们学习如何使用 App； 后来，我们学习如何向 AI 提问； 接下来，我们要学习如何给 Agent 设定目标、边界、权限和验收标准。 这才是最大的变化。 所以， 对我最大的意义不是“OKX 现在入局是不是最好的时候”。 而是它提醒我们： Agent 已经到了普通人可以开始亲自上手的阶段，但还没有到普通人都已经熟练使用的阶段。 这就是跨越鸿沟之前最有价值的窗口。 现在体验 Agent，本质上是在提前训练一种未来能力： 不是使用 AI 的能力，而是指挥 AI 执行任务的能力。