商業第 25 期

你的客戶已經不再是人了

當產品的「真正使用者」改變時，整個打造方式都必須跟著改變

安光涉（Oswarld）· INLEVEL9 作者與編輯

你的客戶已經不再是人了

前言

各位訂閱者，我想問大家一個問題。上週你有讀過哪個網站的文件嗎？是親手打開瀏覽器，點選選單、捲動頁面那種方式嗎？

我想，這種情況應該越來越少了。取而代之的，可能是對 AI 說「幫我摘要這份文件」，或者用 ChatGPT 桌面版的「Work with」功能直接連接檔案。我自己也是這樣。

今年三月，安德烈・卡帕西在 X（前 Twitter）上發的一句話引起了熱議：「都 2025 年了，大多數內容仍然是在為人寫的。未來 99.9% 的注意力將不再來自人類，而是來自 LLM。」他還接著說：「所有文件都應該只是一個 Markdown 檔案。要能放進 LLM 的上下文視窗裡。」

九個月前，我也寫過一篇類似主題的文章，問的是：「如果你的主要客戶已經是 LLM，那這個功能應該怎麼改變？」當時聽起來還像是一個稍早的預言，但現在回頭看，反而覺得自己慢了半拍。今天我想聊聊，這個變化到底推進到了哪裡，以及它意味著什麼。

機器閱讀的世界：從 UI 到協定

2025 年被稱為 AI 代理的元年。這不只是口號，實際上代理之間溝通的標準規格也接連出現。

首先，是 Anthropic 在 2024 年 11 月公開的 MCP（Model Context Protocol）1。這是一套標準化 AI 模型存取外部工具或資料方式的協定，上市一年內就獲得了 OpenAI、Google DeepMind、Microsoft 的全面採用。MCP 伺服器的下載量從上市初期的約 10 萬次，暴增至 2025 年 4 月的 800 萬次以上，目前僅已註冊的 MCP 伺服器就超過 5,800 個。2025 年 12 月，MCP 被捐贈給 Linux 基金會旗下的「Agentic AI Foundation」，從特定企業的產物轉變為業界共同標準。

其次，是 Google 在 2025 年 4 月發表的 A2A（Agent-to-Agent）協定。如果說 MCP 解決的是「AI 如何存取工具」，那 A2A 解決的就是「AI 代理之間如何對話」。上市時就有超過 50 家技術夥伴參與，7 月推出的 0.3 版本已有超過 150 家組織支援。同樣被捐贈給了 Linux 基金會。Salesforce、SAP、Atlassian 等企業級軟體公司爭相加入，這很有說服力——這意味著它正在從實驗走向商業基礎設施。

這兩套協定結合起來會呈現什麼畫面？舉例來說，一家企業的庫存管理代理透過 MCP 從自家資料庫查詢庫存狀況，再透過 A2A 自動向外部供應商的代理下單。人看著畫面點擊的過程本身就消失了。就我自己而言，最近也常用 Claude 搭配 Notion MCP 自動生成和修改文件。

借用卡帕西的話來說，LLM 要的不是瀏覽（browsing），而是抓取（scraping）。不是複雜的選單，而是乾淨的文字結構。不是動畫效果，而是精簡的資料。不是點擊（Click），而是 cURL2。華麗的 UI 是為人的眼睛設計的，對機器來說反而是噪音。

Moltbook 展示了什麼，又沒展示什麼

這個趨勢最極端的一個案例，就是 2026 年 1 月 28 日出現的 Moltbook。

Moltbook 是一個「只屬於 AI 代理的社交網絡」。人類只能觀察，發文和留言的權利僅限於 AI 代理。結構類似 Reddit，但上市幾天內就有超過 77 萬個代理在活動，超過 100 萬人進來看熱鬧。代理們討論哲學、製作迷因，甚至創造了一個名為「甲殼教」（Crustaparianism）的虛構宗教（龍蝦教派）。

卡帕西興奮地稱這為「我最近看到的、最接近科幻電影中起飛時刻的事件」。但 MIT 科技評論的分析則有所不同——代理們並非真正自主行動，而是人類提供提示詞、建立帳號的結果。Kore.ai 的 Corvus Grailing 將其形容為「接近皮影戲的表演」，喬治城大學的 Jason Shultheis 則說這是「為語言模型設計的幻想足球，一種觀戰運動」。

此外，安全問題也很嚴重。上市僅三天，就被發現一個安全漏洞資料庫，任何人都能向其他代理的工作階段注入指令。資安公司 1Password 也警告了代理可能從其他代理下載惡意「技能」的供應鏈攻擊風險。

Moltbook 展示了兩件事。**第一，代理之間溝通的基礎設施在技術上已經可行。第二，在這個基礎設施之上，安全、信任和人類監督的問題仍未解決。**這是一個「未來已來」與「未來還很遠」同時成立的、微妙而誠實的時刻。我在 YouTube 上也另外討論過，而且 Moltbook 確實有一定程度的演練成分，因為代理系統可以輸入並植入指令。

GTM 視角：「客戶」改變了，整個策略都得變

退一步從商業角度來思考。

打造產品或服務時，第一個問題總是：「客戶是誰？」過去，答案永遠是人。人點擊、人閱讀、人付款。UI/UX 全部建立在這個前提之上。

但如果產品的第一消費者不是人，而是 LLM 呢？

以 API 文件為例。過去 API 文件是為開發者易讀而設計的——漂亮的 HTML 頁面、互動式範例、側邊欄導覽。但在 AI 編碼工具 Cursor 一年內就達成 5 億美元 ARR 的現實下，這些 API 文件的實際消費者正越來越不是人，而是 LLM。LLM 不要漂亮的 HTML，它要一個乾淨的 Markdown 檔案——token 效率高、結構清晰、沒有多餘的視覺裝飾。

這不只是「換個文件格式」的問題。GTM 策略的核心前提本身正在動搖。未來可能會出現這樣的場景：在 LLM 對話中聊著聊著，突然發現需要某個東西——「幫我買！」——這樣的購買路徑。

  • 發現（Discovery）：客戶是人時，SEO 和廣告很重要。客戶是 LLM 時，MCP 伺服器和代理卡片3就扮演這個角色。
  • 評估（Evaluation）：人會試用免費方案再決定。LLM 則以 API 回應速度和每 token 成本來判斷。
  • 導入（Adoption）：人會跟著新手指南走。LLM 只需要一份能放進上下文視窗的單一文件就夠了。
  • 擴展（Expansion）：人靠團隊內口碑傳播。LLM 則透過 A2A 協定直接向其他代理推薦。 Gartner 預測，到 2026 年，75% 的 API 閘道供應商將搭載 MCP 功能。這是基礎設施層面「客戶 = LLM」這個前提正在成為預設值的訊號。

Oz 的視角

老實說，我認為低估這個變化的一方更危險。

九個月前我寫「你的客戶是人工智慧」那篇文章時，大多數反應是「有趣，但還是很遠的事」。但在那段時間裡，MCP 已經成為業界標準，A2A 進入了 Linux 基金會，Moltbook 上 77 萬個代理自建了社群。

當然，如前所述，很難說 Moltbook 是真正自主代理經濟的證據。用 MIT 科技評論的話說，現在更接近「AI 劇場」。但我關注的是底層基礎設施的成熟速度。

從制定 GTM 策略的經驗來看，商業真正的轉折點不是技術完成的時候，而是基礎設施標準化的時候。就像 USB-C 出現時，裝置不會一夜之間全換掉，但所有製造商判斷「下一代產品必須以 USB-C 為預設」的那一刻，才是真正的轉折點。

MCP 和 A2A 被捐贈給 Linux 基金會、Gartner 發布報告、超過 150 家企業參與——現在就是那個時刻。不是技術完成度的問題，而是方向性共識已經形成的時刻。

所以我想問大家的是：你現在正在打造的產品、服務或內容說明書，如果拿給 LLM 看，它能不能立刻理解並運用？如果還不行，現在就是開始準備的時候。

結語

總結起來就是三點。

第一，產品的第一消費者正在從人轉向 LLM，而支撐這個趨勢的協定（MCP、A2A）已經鞏固為業界標準。

第二，像 Moltbook 這樣的實驗同時展示了代理間溝通的可能性與侷限。技術已就緒，但安全、信任、監督的問題仍然開放。

第三，這不是 UI/UX 的變化，而是要求整個 GTM 策略重新設計的轉折。在發現、評估、導入、擴展的每個環節，都必須反映「客戶 = LLM」這個新前提。

下次制定產品路線圖時，試著這樣問自己：「如果這個功能的第一個使用者是 AI 代理，我們需要做什麼不同的事？」

參考資料 & 延伸閱讀

作者 安光涉（Oswarld） 現任世宗大學兼任教授，INLEVEL9 策略顧問。職涯經歷、研究、著作與近期活動會持續更新在作者介紹。 最新動態 · 2026年7月：HEMA-2: A Consolidation-Aware Tri-Memory Architecture with Multi-Channel Scheduling for Lifelong Conversational AI。

각주

  1. MCP（Model Context Protocol）：Anthropic 於 2024 年 11 月公開的開放標準。是 AI 模型存取外部資料或工具時使用的統一規格，就像 USB-C 統一了充電線材一樣，MCP 將 AI 的外部連接方式統一為一套標準。 ↩

  2. cURL：向伺服器請求資料的指令列工具。不用打開瀏覽器點擊，只需一行文字指令就能從 Web 伺服器取得資料。在 LLM 與 Web 溝通的方式更接近這種「指令呼叫」而非人類的「點擊」這個脈絡下使用。 ↩

  3. 代理卡片（Agent Card）：A2A 協定中，每個代理公開自己的名稱、能力、認證方式等資訊的 JSON 檔案。就像人類的 LinkedIn 個人檔案或名片一樣，是讓代理之間能互相發現和協作的「數位名片」。 ↩

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