# AI Agent 的奇點時刻：代碼革命、支付重構與人類的最後壁壘

> **演講者：** Scott Shi (Kite AI Co-founder)
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> **背景：** 團隊擁有深厚的 Web2 Data Infra 背景 (RisingWave, DataBlocks)，曾服務 OpenSea、Polygon 等大客戶。Scott 直言 Crypto 領域的數據基礎設施落後 Web2 兩個世代，這也是他們進入市場的底氣。
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>**分享會影片連結:** https://youtu.be/Iaxu1SuDmJo

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## 第一部分：代碼奇點 (The Coding Singularity)

### 1. 「一個人，兩週，幹完了一個團隊一年半的活」
* **真實案例：** PingCAP（TiDB 背後公司）的 CTO 黃東旭分享的數據。
* **舊時代：** 6 個工程師，耗時 1.5 年寫出 MySQL Parser（約 4 萬行代碼）。
* **新時代 (2024.01)：** **1 個人，僅用 2 週**，利用 AI 重寫完成。
* **結論：** 效率提升 **50-100 倍**。Scott 坦言：「過去兩年半我沒寫過一行代碼，但我一點都不懷念那些重複性的 CRUD。」

### 2. Cloudbolt 的震撼教育：極致的自主性 (Self-Integration)
Scott 展示了 Cloudbolt 如何像一個資深工程師一樣思考，無需人類預先寫好接口：
* **案例 A (創作)：** Scott 給了一張圖，要求「變成影片」。Cloudbolt 自己去 Google 搜到 RunwayML 文檔，發現需要 API Key，索取 Key 後自己寫腳本完成任務。
* **案例 B (數據整合)：** Scott 想分析自己的健康數據。Cloudbolt 發現他的手環 **Whoop** 有 API，自動閱讀文檔後說：「給我一個 Authentication Key，我就能幫你總結睡眠與運動數據。」
* **意義：** Agent 已經能打通 Web2 的數據孤島，實現真正的 **Self-Integration**。

### 3. 技術棧的清洗
* **RAG 已死 (Rest In Peace)：** 維護 Vector DB 太蠢太慢。現在模型夠聰明，直接把記憶存成文件 (`memory.txt`)，讓 Agent 用 `grep` 或 `file search` 去讀，效果更好。
* **MCP (Model Context Protocol) 將亡：** Google 推的 JSON 標準注定失敗。Agent 本質是 Developer，它們**討厭寫 JSON**，它們更喜歡直接在 Linux 環境下**寫 Code、跑 Command Line**。

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## 第二部分：Kite AI 的野心 —— 給 Agent 發「身分證」與「錢包」

Agent 已經足夠聰明，但為什麼還沒統治世界？因為它們是互聯網的「黑戶」與「窮光蛋」。

### 1. 支付的全新流程：Delegation (授權)
Kite 的核心產品 **Agent Passport** 和 **Layer 1 Blockchain** 就是為了解決信任問題。
* **情境：** "幫我訂 6 人晚餐，預算 $300。"
* **Kite 的魔法 (Policy Envelope)：** 系統生成一個「策略信封」，裡面裝著錢，但寫死了規則：*「只能在未來 24 小時內使用、上限 $300、只能用於支付餐廳。」*
* **鏈上驗證：** 當 Agent 發起支付時，鏈上合約會檢查 Invoice（發票）是否符合「信封」規則。不符合直接拒絕，解決了人類不敢給 AI 信用卡的信任危機。

### 2. 去平台化 (De-platforming)：從四方變三方
這是 Agent 對現有 Web2 平台的革命。
* **現狀（四方）：** 騎手、餐廳、客戶、**平台（Uber/美團）**。平台權力過大，控制數據與抽成。
* **未來（三方）：** 騎手、餐廳、Agent（代表客戶）。
* **關鍵機制 (Smart Contract Escrow)：** 平台被智能合約取代。錢鎖在合約裡，餐廳把「支付標準」和「退款流程」寫在合約中。**餐點送到 -> 合約自動驗證 -> 放款**。中間商消失，規則透明。

### 3. 合規策略：PayPal On-ramp
為什麼美國商家敢收 Agent 的錢？
* **策略：** **"Ask for forgiveness, not permission"**（先做再說，法無禁止即可為）。
* **實操：** 資金通過 **PayPal On-ramp** 進入。這意味著錢在進鏈之前已經通過了 PayPal 的 **AML (反洗錢)** 審查。商家收到的是「乾淨的錢」，而不是 Tornado Cash 出來的黑錢。這是當下最務實的合規路徑。

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## 第三部分：市場真相 —— 什麼是虛火？錢在哪裡？

### 1. 冷啟動與商業模式：A2A 必死，A2S 才是出路
* **誤區：** 許多人想做 **Agent-to-Agent (A2A)** 網絡，讓 Agent 互相說話。Scott 斷言這模式 **100% 會死**，因為沒有足夠的 Agent，冷啟動無法完成。
* **Kite 的解法 (A2S)：** **Agent-to-Service**。讓 Agent 直接對接現有的 Web2 巨頭。
* **護城河：** Kite 的投資人是 **PayPal**，他們直接利用 PayPal 背後的 **4300 萬商戶 (Merchants)**。Agent 不需要等 Web3 商家出現，直接去買 Amazon、去訂 Web2 的服務，這解決了「有錢沒處花」的問題。

### 2. 誰在裸泳？
* **點名批評 Mode Network：** Scott 認為像 Mode 這類項目目前更多是**噱頭 (Marketing Gimmick)**。很多操作背後其實是**人工手動發送**或單純的 API 調用，Agent 並沒有那麼主動 (Proactive)，目前仍是被動 (Passive) 的。
* **真正的金礦：Agent Trading**。相比買蛋糕，**全天候盯盤、網格交易**是人類生理極限做不到，但 Agent 能完美執行的場景。這是目前最明確、真正有營收 (Revenue) 的需求。

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## 第四部分：人與 AI 的關係 —— 中美人才差異與最後壁壘

### 1. 開發者的 K 型命運
* **向下 (Junior)：** 只會寫樣板代碼、刷 LeetCode 的人將被淘汰。
* **向上 (10x Engineer)：** 懂架構、懂需求、有審美的人，效率將被放大 100 倍。

### 2. 中美人才的殘酷真相：興趣 (Interest)
Scott 分享了他在 Uber 的觀察：
* **中國開發者：** 平均素質極高，基礎教育紮實，這是優勢。
* **美國頂尖人才 (Top 0.01%)：** 能力遠超中國頂尖人才。
* **原因：** 他曾遇到一位 Uber 工程師，7 歲開始編程，25 歲連升四級到 E6。這種差距不是靠「996」能追上的，純粹是因為對方把編程當作**像呼吸一樣自然的興趣**。
* **建議：** 不要為了考試而學。找到你做起來**毫不費力**的事情，那是你對抗 AI 的唯一護城河。

### 3. AI 無法取代的東西：Taste & Demand
* **Engineering Taste (工程品味)：** AI 可以寫代碼，但不知道什麼是優雅的架構。
* **需求 (Demand)：** AI 沒有慾望。它不想買蛋糕，不想賺錢，不想創業。**創業是人類強烈個人意志的體現**。只要人類還有慾望，就還是這個世界的主人。

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## 總結

2025 將是 **Agent Economy 的元年**。

這不是關於「更快的聊天機器人」，而是關於**經濟行為的主體轉移**。
未來的世界，**Intent (意圖)** 由人類發起，**Execution (執行)** 由 Agent 完成，**Trust (信任)** 由區塊鏈保障。

對於開發者與創業者，策略只有一個：
**不要試圖在「執行力」上贏過 AI，要去在「品味」、「需求」和「想像力」上駕馭 AI。**