沿著價值河流，當LLM-OS來臨時App是什么樣？

引言

LLM-OS (Large Language Model Operating System) 即將到來，99.99% 的普通開發者還有機會嗎？如果有，那什么樣的 app 才能活下去？

本文寫給那些仍在尋找方向，不甘被 LLM-OS 邊緣化的開發者與產品人。

文｜姜迅

智塔 AI CEO

我們面前的三個問題

1. 在 LLM-OS 之外，是否還能誕生超級 app？如果可以，機會藏在哪里？

2. 如果 MCP 是可見的未來，是否應該投入開源基建，還是在垂直領域中悄悄孕育？

3. 選擇大于努力——選擇什么樣的場景才更有生命力？什么是你的護城河？

為什么要思考這些問題？

只有0.01%的天才，有機會能進入OpenAI、Google、Meta、ByteDance、DeepSeek的模型團隊。而對于 99.99% 的普通開發者來說，大模型的底層架構不是我們的主戰場。我們真正的機會，可能在于構建一個能被調用、被信任、被保留的 App。究竟怎么做，才有可能在新范式中活下來？

站在未來看現在！

我并不確定今天提出的判斷是否正確，但如果能多站在未來看現在，也許能提高在當下做出正確選擇的概率。

這篇文章并不追求終極答案，而是試圖提出一些可能對未來有價值的觀察與猜想。只有拋出問題，才能引發更多人的討論、碰撞與驗證。

觀察一: Always Online

回顧過去，第一輪PC互聯網/瀏覽器戰爭的時候，我更多是作為用戶參與其中。第二輪移動互聯網，我作為從業人員經歷了完整的過程。

我非常清楚地記得2011年時的一個觀點，手機是插座，人是插頭，手機作為插座是 always online 的，而人作為用戶，是可以 offline 的。

LLM-OS 將成為每個人的 “agent”，而不只是工具。它將永遠在線、永遠響應、甚至代替你做出越來越多的決策。比如你只說一句“我要去武漢出差”，agent 就會基于你過往的喜好、出行習慣、會員等級，自動完成航班預訂、酒店安排、會議排期。主動決策權從人手中滑落，交由 agent 之間的協商系統來計算出“全局最優解”。

可以預見可能的變化是：未來的操作系統將是 agent 驅動的，它未必是一個工具，而更像是你的數字人格或角色化外設。

操作系統本身也會變成一個超級 app，它不再組織窗口和程序，而是組織任務、意圖和決策鏈。

觀察二：從“切水果”到“超級淘寶”

App 可能的進化路徑

回顧移動互聯網的發展，可以看出明顯的階段性演化軌跡：

?2010 年：爽點小工具時代，如切水果、美圖秀秀

? 2014 年：平臺型 app 崛起，淘寶、微信、今日頭條等建立多邊生態

?2020 年：超級入口之爭白熱化，支付、社交、電商開始整合資源和流量

我們今天看到的 LLM 應用（AI 簡歷生成器、AI 配音工具），很像“切水果時代”的產物。我們正在進入下一階段：

? 從 LLM 小工具 → Agent 協調系統 → 用戶私有 Agent 網絡

? 從一次性工具 → 調度行為 → 綁定習慣和信任

能否成為 agent 網絡中的“常駐角色”，將決定一個 app 是否能活下來。

觀察三：Agent 是絕對聽話的員工/助理

但聽話不意味著好用

LLM 的一大特征是，它拉高了所有人的下限，同時也提升了不同人的差距的絕對值。每個人都可以擁有一個“超級能干、永遠不抱怨”的員工。但這不是終點。

以 Cursor 為例，它讓很多人第一次感受到一個工具可以如此聰明、高效、無條件配合。但它也暴露出一個問題：

LLM-OS 是“絕對執行型”的，它會用最擰巴的方式完成你最含糊的指令。它并不偷懶、不犯錯，也不是不想幫你，而是因為你沒表達清楚，它也不懂你真正的上下文。

因此，在 agent 時代真正勝出的 app，不是功能更強的那個，而是上下文更完整、語義更貼近用戶真實意圖的那個。誰能夠這個 agent 的上下文更完整，更理解你的語義，就更能征服用戶。

觀察四：MCP 把 App 變成“協議容器”

流量分發邏輯將被重寫

傳統 App 是 UI + 功能的集合體。用戶打開它，用按鈕或手勢來調用功能。但 MCP (Model Context Protocol) 帶來的范式轉變是：

App 不再是一個視覺入口，而是一個可被 agent 理解、信任、調用的聲明式服務容器。

? 功能 → 能力聲明（Manifest）

? 接口 → 可組合協議

? 流量 → 系統級 agent 決定調用誰，而不是用戶點誰

因為這樣的協議和算法邏輯存在，類 MCP 協議 + 全局最優導向的 agent 網絡，正在重寫“誰分發誰”的底層邏輯。基于上面的觀察，我們可以一起嘗試下述的思考。

思考一：我們真正面對的用戶是誰？

在 LLM-OS 時代，我們所面對的“用戶”也許不再是傳統意義上的人，而是系統中的 LLM 本身。因為你需要贏得的，可能不是用戶的一次點擊，而是：

? LLM 是否選擇調用你？

? Agent 是否信任你？

? 你的模塊是否在任務鏈中被持續引用？

所以你的產品必須不僅能打動人，也要能打動 LLM。這是一種全新的產品設計邏輯。

思考二：寫在基因里的“入口焦慮”

放棄入口，是否就只能被收割？

在移動互聯網時代，每個從業者的基因里都寫著一種恐懼：如果你沒有用戶的直接觸點，就只能成為一個被系統無差別調用的接口，最終被邊緣化。

這種恐懼，在 LLM-OS 時代依然真實存在。

隨著 GPT-4o、Copilot、Apple Intelligence 等系統級 agent 成為新的“一級入口”，用戶不再打開 app、搜索功能、逐個篩選；他們只會說一句話，系統就自動調用多個工具組成鏈路，一次性完成任務：

“幫我訂今天去武漢的行程，晚上 7 點開會、順便把報告做個摘要。”

在這樣的世界里，如果你的產品只是任務鏈中的某個工具節點，你可能不會被展示 logo，用戶不會記得你，你甚至都無法定義自己的觸達方式。

LLM-OS時代，我們需要重構對“入口”的認知

如果繼續堅持“要爭奪首頁、打造一級流量池”，那注定會失望。

新的范式要求我們換一種思維：我不擁有用戶，但我要成為系統 Agent 調度閉環中不可或缺的節點。

入口不再是圖標的有無，而是你在系統多約束決策圖中的節點權重。

衡量標準不再是點擊率，而是：如果我被移除，系統完成任務的效率是否明顯下降？

案例反思：從鳳巢到 LLM-OS，我們的流量信仰如何改變？

在 PC 互聯網時代，百度鳳巢是流量分發的絕對權力中樞——大量的人工規則驅動精準投放；Google 則相信“不作惡”的算法，構建起開放式搜索邏輯，追求全局最優分發。

而在移動互聯網時代，app 圖標鎖定了數據流動路徑——數據只能在 app 內部流轉，搜索引擎、外部協議再也無法進入封閉的 app 生態，對入口的渴望，寫在了每個創業者的基因里。

今天，當 LLM-OS 來臨，我們重新站在人與系統之間，agent 成為新的黑盒分發者。

但這一次，我選擇相信全局優化。當LLM-OS來臨的時候，作為黑盒的 agent，對于系統全局優化的，我有更多的相信，找到那條必須經過你的河口，深挖數據、把秩序寫進協議，然后靜待流量自來。

當然，這種看法是否是一廂情愿的看法是一個值得討論的話題，我們還有哪些機會影響默認的 agent 行為”？靠什么？靠開源協議、靠社區投票、靠節點自治？全局最優≠公平分配。算法傾向集中，但協議+社區共識可以在自愿層面拉平收益分布。

同時，調度權不是系統贈予的，而是協議硬嵌+數據強綁定+用戶顯性選擇的結果。選擇相信長期的全局最優調度邏輯，但也必須承認——在系統尚未成熟的早期階段，默認入口是極度暴力的，系統可能依據默認分發路徑做出次優選擇，而你的產品甚至不會被展示 logo。

因此，在協議尚未普及之前，品牌顯性調用、用戶顯式選擇仍是關鍵補位手段。比如用戶顯式指定：我要使用 Theta Health MCP 查看健康數據。品牌作為顯性指令進行非常態補位的同時，還可以提Agent決策樹中提高PRIOR。

思考三：低頻 = 價值低？未必

在傳統產品時代，“高頻”意味著 DAU、MAU、點擊率、使用頻次等活躍指標，決定著產品的生死和估值。

但在 Agent 時代，這套邏輯正在被徹底改寫。

《經濟學人》的一張圖表揭示了用戶行為的巨大轉變：AI 正在扼殺傳統的網絡搜索。 整體流量下降了 15%。其中健康問題的搜索下降幅度尤其驚人——暴跌了 40% 以上。人們并不是不再關心健康。而是他們不再用瀏覽器搜索問題，而是開始提問。人們轉向 AI 尋求答案，從公開的搜索框轉向了私密的對話界面。

這是我們所見過的用戶意圖最大規模的遷移，而這僅僅是個開始。

當用戶向 AI 提出復雜的健康問題時，系統面臨一個根本問題：如果無法訪問用戶的真實健康數據，智能體如何提供安全、個性化且準確的回答？

它做不到。 泛泛的建議毫無用處，猜測更是危險。

這正是我們在為之奮斗的未來。我們正在為這一新范式創建基礎層：全球第一個健康 MCP，Theta Health MCP。

因為只要一個 MCP 服務能被 Tools/List 發現，并對用戶處于 enable 狀態，它就是“在線”的 —— 即使用戶從未主動點擊，它也可以在某個上下文中被 agent 自動調用。也就是說：

“在線”不再由用戶決定，而是由 agent 的調度算法決定。例如，在一次酒會的閑聊中，一群朋友打趣著比較誰的酒量更好。此時，每個人的 agent 可能會觸發一個任務鏈：

? 查詢某個 MCP 服務中的基因數據（如 ADH1B、ALDH2 等與酒精代謝相關的位點）

? 調取用戶過去 10 年的肝功能檢查、B超報告等

? 通過 Agent 網絡中的知識模塊判斷：誰的酒精耐受性更強，誰更容易醉。

你無需主動打開 app，它也無需成為“高頻使用工具”。但它完成了任務鏈中不可替代的一環。

這是我所理解的 LLM 時代對 app 的重新定義：

對單個用戶的“低頻”，可以通過大數法則，在全網形成“統計學意義上的高頻”。因為“在線”的定義已經發生了變化，所以“使用頻率”不再是價值的核心指標。真正的價值，來自你是否能被系統持續調用、是否處在 Agent 協作鏈中的關鍵節點。

新的價值河流，正在改道。

思考四：機器共識之外，還需要人類共識嗎

在多智能體系統中，算法之間達成共識的速度越來越快。任務分解、能力調用、路徑規劃……agent 網絡很快就能協商出一個系統級的全局最優解。但問題來了：

在機器之間的共識之外，產品是否還需要獲得“人類的共識”？

我個人認為是的，而且越來越重要。

共識，是讓每個人都能參與。人類的共識無法靠算法自動完成，它必須通過參與感、表達權、反饋路徑慢慢建立。一個讓人信任的系統，不只是“自動化”，而是讓人覺得“自己也能參與其中”。

過去我們常說：

Talk is cheap. Show me your code.

但今天，代碼門檻不斷降低、工具泛濫，也許我們該反過來說：

Code is cheap. Show me your talk.

代碼已不稀缺，每個人都可以通過 talk 來構建自己的代碼宇宙。我們應該更堅決的擁抱開源社區和生態，不僅僅為了取悅開發者，成為一個對所有用戶都“信任 + 可解釋 + 可共建”的 app 產品。

真正的“意義流動”發生在關系與參與之中。如果能讓人參與到規則共建、數據標注、agent 進化中，那么這張“社會信任網絡”將遠超系統內協同的力量。

在 LLM-OS 時代，我們很難用封閉圖標護城河對抗算力巨頭；唯一可行且可放大的武器，是把接口和規則寫成公開共識，再用公開代碼讓所有人驗證你在守規則。

代碼開源、協議共識、運營收費——這一套，可能是 99.99% 創業者通往長期生意的現實路徑。

思考五：人類程序員在Cursor中的作用

這個問題我完全沒找到答案，想作為開放內容和讀者們一起討論。

現在，幾乎所有開發者承認 Cursor 的代碼能力比自己強，上限比自己高，Cursor 已經能根據提出的問題，自動設計測試用例，自動編碼，自動回歸，自動發布。甚至 Claude Code 已經變成默認對代碼進行 accept。Cluade Code甚至不在意所謂的人類標注 “accept/reject” （可能不需要）。

那從技術的角度，為什么還需要人類程序員去盯著屏幕看著滾動的 Cursor 代碼呢？人類程序員在此過程中的價值是什么？我還沒找到這個問題的最終答案，但直覺告訴我：人類程序員的價值，可能正轉向那些不易被模型取代的任務。

提出這個問題，不是為了為賦新詞強說愁的要給程序員寫代碼尋找價值。如果我們搞清楚 “人類程序員在 Agent 協作鏈中的真正錨點”，也許就能找到下一波工具或平臺的形態。

回到文章的最初的三個問題，我們來嘗試討論那三個問題。

討論一：在 LLM-OS 之外，是否能誕生

“超級 App”？機會藏在哪？

我認為可以，但不再是“圖標型超級 app”，而是成為 agent 系統中不可替代的能力模塊，協議圖譜中權重最高的節點，被信任、被調用、能完成閉環的“任務角色”。

未來的 app 世界觀不是“每個產品一個界面”，而是“每個功能一個協議”，是被調度的，不是被打開的。

討論二：MCP 是不是未來？

投身底層協議還是垂直場景？

MCP 是未來，但不是“定義即勝利”。現在全力只做“全棧 MCP 生態”，對一支 0-1 階段的團隊大概率是燒錯黃金期。最快的勝率往往是：用一個“冷門且高壁壘的垂直場景”當楔子，先把協議的 運行時＋治理模型＋社區慣性栽進土里；等垂直驗證跑通、數據與信任沉淀后，再把同一套 Runtime 橫向擴展到更大生態。

換句話說： 沒有殺手級垂直把協議落在地面，橫向平臺拿不到血液流動。窗口期實質是，誰先拿到一條真實業務鏈的“流水線范例”，誰就握話語權。

我們要的是一份可上臺面的演示——“從 CGM 原始流 → 事件化 → LLM 調用 → 用戶問題解決”的全日志。

有了它，無論在健康、金融還是物流，別人都更傾向復用已被用戶、合規、監管咬過一遍的 Runtime。真正的黃金期不是趕熱點，而是用垂直硬場景在大家還沒確立心智前，把“協議習慣 + 運行時依賴”悄悄種下 —— 等生態成形，巨頭也只能沿我們的軌道加速。

討論三：選擇什么樣的場景更有生命力？

什么是你的護城河？

如果我們相信，未來系統的演進將不是線性推進，而是來自模型能力的不斷突破與真實業務需求的持續反饋所構成的“雙向夾擊”。

一邊是 LLM、多模態 Agent、連續決策系統的持續演化，不斷擴展能力邊界；一邊是業務場景的真實復雜：人類的需求與反饋，始終定義著技術落地的真實路徑。

那么最危險的創業選擇，可能是從“中間層”出發。

中間層的工具組件（如總結、問答、輕自動化）雖然看似“通用”，但也最容易被平臺系統吞并成一個 API 接口或 UI 包裝。一旦平臺進化，它們就像瀏覽器插件一樣，被抽象、邊緣化、比價化。

從最難的地方打透

才可能擁有系統級護城河

我們選擇反向而行——從端的“最遠處”往系統推進。

比如健康，它是數字系統的邊界，也是最難被標準化的數據世界。越難啃的場景，越可能成為協議級運行時的錨點，也越能先一步積累用戶信任 + 合規示范 + 調度慣性。

不是因為它容易，而是因為它難；不是因為它流量大，而是因為它更接近現實真相與系統可信錨點。

在未來萬物皆數字化、操作系統人格化的世界里，只要人類的存在還有意義，保持好身體的健康，就是對這個存在意義的尊重。

重定義“入口”：

流量入口 ≠ 數據信任入口

在 LLM-OS 時代，“入口”不再是 UI 圖標。

我們追求的不是一個能被用戶點擊的界面，而是一個能被系統 Agent 持續調用的能力節點——一個默認在線、默認可信、默認參與任務協作的“Skill Capsule”。

這意味著，你的目標不再是獲得 DAU，而是成為下述結構中的一環：

護城河不在于清洗和接入數據，而在 Runtime 的接口聲明，可被 Agent 調用的“能力膠囊”。

三段式路徑：Value ← Data← Trust

我們相信，共識比產品先一步。與其讓平臺擁有一切，不如把工具、協議與信任交還用戶。先有信任，再有數據，才有價值。 這可能是新一代產品的生長邏輯。

用戶自管 + 開發者共建可能是最可持續、最合規、也最有生命力的路徑。

開發者優先

? 每寫一個 Connector 就能看到實時事件流反饋

? 不追求完美，而是追求立竿見影的構建體驗

? 文檔與代碼同權，debug 能力才是開發者社群的通行證

保持可遷移與可退出

? 用戶可隨時導出數據與微調參數

? 節點自由遷移，無鎖倉機制，以信任維系黏性

“打通數據”是必要條件

但不是充分條件

我們當然要“打通從臟數據到凈能力的全鏈路”：

? 匯聚多源健康數據：CGM、ECG、處方、體檢報告、飲食卡路里、基因報告、醫院檢驗檢查單

? 建立流水線：數據理解 → 實體抽取 → 指標標準化 → 結構化入庫

? 構建 AI 可引用的健康事實云盤，讓模型 “看見真相”，而非“靠猜”

但我們也要清醒地看到：臟數據清洗 ≠ 護城河

?模型有天然的糾錯能力，數據越臟，它越凸顯優勢

? 大平臺擁有端到端閉環，隨時能復制你的清洗流程

真正的護城河

是結構化現實的能力

護城河不是你洗了多少數據，而是你是否能持續把現實中的模糊與混亂，轉譯為系統能夠理解與調度的結構化語義，能否把遠超模型上下文的散落的個體數據（比如 24 小時 125hz 的 ECG、幾千萬個點位的基因序列）凝練為當前 query 最簡短的上下文。

換句話說，你能否成為模型與真實世界之間的語義編譯器？

結語：平行宇宙與反冪律革命

歷史從未被寫死。

總有一些微小的分岔口，在某個特定的人、特定的事件下，改變了整個世界的走向。

我們正在站在這樣的分岔口：一個由算法統治、由 agent 調度、由協議重構的世界正加速靠近。而我們要做的，不是“等待未來”，而是用雙手去參與它的生成。去創造，而不是等待改變這個還沒有到來的時代。

與 Power Law 對抗：賦能普通人，也成為那個能“看見矩陣”的人

我們所處的系統，是一個典型的冪律宇宙：99% 的流量、注意力、資源被 1% 的入口吞噬。普通人只能在 UI 界面、入口圖標間苦苦掙扎。

但真正的游戲在更深層。我們要學習看見底層的「協議－能量－信任」流動。

像 Neo 那樣覺醒。Neo 的意義不是“我無敵”，而是他向所有人證明：人人都有“覺醒”的可能。Manifest 的開源、用戶參與、共識投票，這些不是“精英特權”，而是公共的“子彈時間”技能包。人人都可以成為 Neo，不靠力量，而靠協議 + 信任 + 自我可證明。

在電影里，人類對抗機器的方法，不是更強的火力，而是“人性 + 選擇”。而在現實中，我們用：

? 社區共識，代替單點權力

? 開源協議，取代黑箱壟斷

? 責任驗證，壓制算法幻覺

我們試圖構建一個更加公平、可組合、可審計的 Agent 世界 —— 不再是巨頭控制所有入口的世界，而是萬千開發者在底層協議中共同治理的系統。

未來的挑戰，不是有沒有能力打破集中式權力，而是——覺醒之后，我們是否能維護一個多元、去中心的系統結構。

這，比子彈時間改寫物理規則更難，但也更值得。

感謝你看到這里。

如果你也相信：未來不是圖標和 UI，而是協議和信任的共識網絡——歡迎一起來共建這片“還未被定義的操作系統”。未來的超級開發者，不是拼部署能力的全棧，而是能寫協議、懂信任、把現實結構化的人。

讓我們一起，在歷史尚未書寫完成的地方，種下自己的名字。

歡迎開發者、產品人、AI玩家

加入「智塔 AI 交流群」

共享前沿技術、開源資源等

若二維碼過期，請后臺私戳小編～