Agent 生存指南：這個領域最稀缺的能力，是學會正確地學習並實踐

作者：Just Jason
日期：2026年5月2日 下午1:10
來源：WeChat 原文

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速讀 5 個重點 高亮

Agent 領域最稀缺嘅能力：學會正確學習並實踐，聚焦長遠價值而非追逐熱點

整理版摘要

呢篇文章係作者作為 Zaokit AI 獨立開發者嘅經驗分享。佢由 2022 年開始搞 AI，2023 年創業，跌過幾次跟頭，而家每月投入 650 美元訂閲三個 AI 平台，同時跑緊 20 幾個 Agent，一個人做曬成個產品。

作者指出，目前 Agent 領域極之混亂，每日都有新框架、新基準，但冇穩定嘅地圖同標準答案。佢認為最差嘅策略就係「跟上所有嘢」，反而要學會過濾噪音，只學啲會複利嘅嘢。整體結論係：正確學習同實踐，比拼命追新嘢重要得多。

文章提供咗一個「五問過濾器」嚟幫讀者判斷新工具值唔值得學，仲列出七個複利概念（例如上下文工程、工具設計、MCP 協議），最後畀出六步行動手冊同技術選型建議。作者強調，勝出者唔係識得最多堆棧嘅人，而係有品味、敢出貨、專注喺複利原語嘅人。

  • Agent 領域最稀缺嘅能力唔係學新嘢，而係正確學習並實踐；最差策略係「跟上所有嘢」。
  • 用「五問過濾器」過濾 99% 噪音：兩年後重要嗎？有實戰事後覆盤嗎？會逼你拋棄現有體系嗎？跳過 6 個月點樣？能量化幫助嗎？
  • 七個複利概念包括上下文工程、工具設計、Orchestrator-Subagent 模式、評估體系、文件系統狀態 + Think-Act-Observe 循環、MCP 協議、沙箱作為原語——佢哋變化比新框架慢 100 倍。
  • 2026 年實戰技術選型：LangGraph 編排、MCP 協議、Langfuse/LangSmith 可觀測性、E2B/Browserbase 沙箱、Claude Sonnet 4.6 模型；堅決跳過 AutoGen、CrewAI、多 Agent 編排等。
  • 六步行動手冊：量化結果 → 先搭 tracing/評估/黃金數據集 → 單 Agent 循環 + 3-7 個好工具 → 用真實失敗餵回歸測試 → 失敗模式驅動加複雜度 → 每週只花 30 分鐘讀 3 個高質量來源。
整理重點

混亂現狀同自身經歷

Google 前 CEO Eric Schmidt 話「創辦一家代理式 AI 公司就係揾錢捷徑」，但作者身邊見到嘅係：好多人每日狂追新框架新基準，半年後乜都做唔出。作者自己都係咁樣摔過嚟——2022 年入局，2023 年創業，畀市場教育咗一輪，又爬返起身繼續做。

到 2026 年，佢每月投 650 美元訂閲三大 AI 平台，同時跑 20+ Agent，一個人撐起一個產品。四年嘅跟頭令佢明白：呢個領域最稀缺嘅能力，唔係拼命學新嘢，而係學會正確地學習並實踐。

呢個領域最稀缺嘅能力，唔係拼命學新嘢，而係學會正確地學習並實踐

Agent 領域每日都有新嘅「10x」框架發佈，每週都有新嘅基準被打破

作者引述 Peter Steinberger 嘅講法：「先搭一整套複雜嘅編排層，最後堆出一坨精緻嘅混亂。」佢承認自己就係咁樣嘅反面教材。

整理重點

五問過濾器：過濾 99% 噪音

作者提出一個極其實用嘅五問過濾器，任何新嘢出嚟先問自己呢五個問題：

  1. 1 兩年後佢仲重要嗎？
  2. 2 有我尊敬嘅人喺生產環境寫過誠實嘅事後覆盤嗎？
  3. 3 佢係咪強制我拋棄現有嘅 tracing / 重試 / 認證體系？
  4. 4 跳過佢 6 個月會點樣？
  5. 5 我能量化佢對我 Agent 嘅幫助嗎？

大多數新嘢喺第一關就死了

作者回顧 2025 年試過嘅框架——各種 wrapper、CLI 工具，兩年後基本都消失；而 MCP 協議活咗落嚟，OpenAI、Google、Microsoft 全部加入支持。呢個就係協議級別同應用級別嘅分別。

整理重點

七個複利概念：學一次終身受益

作者結合自己做 Zaokit AI 產品同畀企業做 Agent 落地嘅經驗，列出七個複利概念——佢哋嘅變化速度比新框架慢 100 倍。

  • 上下文工程（唔係提示詞工程）：Agent 本質係一個 while 循環，關鍵喺餵咩上下文。
  • 工具設計：為 AI Agent 設計工具，本質係「省」——省 Token、省時間、省試錯。
  • Orchestrator-Subagent 模式：編排者拆任務，子代理執行。
  • 評估體系 + 黃金數據集：冇評估，Agent 就係盲飛。
  • 文件系統狀態 + Think-Act-Observe 循環：Agent 嘅工作記憶同推理引擎。
  • MCP 協議：工具調用嘅通用標準，2026 年已成全棧首選。
  • 沙箱作為原語：安全執行嘅基礎設施，唔係可選項。

上下文工程比優化一段 prompt 重要十倍

好嘅工具設計能將百萬 Token 消耗壓縮到八萬

作者強調：花一個月食透上下文工程，未來三年都能用；但花一週學一個爆火嘅新框架，可能三個月後就冇人維護。呢個就係複利嘅力量。

整理重點

2026 年最無聊嘅技術選型

實戰派嘅技術選型從來唔係最酷，而係最無聊。作者畀出推薦同堅決跳過嘅清單：

最無聊嘅技術選型：LangGraph、MCP、Langfuse、E2B、Claude Sonnet 4.6

  • 推薦：LangGraph（編排）、MCP（協議）、Langfuse/LangSmith（可觀測性）、E2B/Browserbase（沙箱）、Claude Sonnet 4.6（模型）。
  • 跳過：AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel、DSPy、獨立代碼編寫 Agent、自主 Agent pitch、Agent 應用商店、水平企業平台、SWE-bench 跑分、天真嘅並行多 Agent。

單 Agent + 好工具，比精心編排嘅多 Agent 穩十倍

作者引用 Peter Steinberger 嘅「像雕塑一樣構建」——從一塊石頭開始鑿，唔好畫完美藍圖先開工。

整理重點

最簡單亦最難嘅行動手冊

作者提出六步行動手冊，每一步都係硬活：

  1. 1 揀一個業務真正在意嘅可量化結果，例如「將客服工單處理時間由 4 小時降到 30 分鐘」。
  2. 2 先搭 tracing + 評估 + 黃金數據集——基礎設施比模型重要。
  3. 3 單 Agent 循環起步，3-7 個好工具足夠。
  4. 4 用真實失敗餵你嘅迴歸測試集——每一次線上翻車都係黃金數據。
  5. 5 失敗模式驅動加複雜度——只係單 Agent 搞唔掂先加 Subagent。
  6. 6 每週只花 30 分鐘讀 3 個高質量來源——極度剋制地學。

核心邏輯：唔好堆複雜度，而係用失敗嚟驅動複雜度嘅增長

Google 前 CEO Eric Schmidt 最近講咗一句話：「如果你真係想揾錢其實好簡單——創辦一間代理式 AI 公司。」

呢句話喺硅谷同中文技術圈都爆咗。但我身邊見到嘅真實情況係點？好多人每日碌 Hacker News 同 X，見到新框架新基準就好興奮，週末捱夜試新嘢，結果半年落嚟乜都做唔出。

我自己就係咁樣跌過嚟嘅。2022 年入局 AI，2023 年創業，俾市場教育咗一次[1]，又爬起身繼續做。到咗 2026 年，我每個月俾 650 蚊訂閲三大 AI 平台[2]，同時間行 20+ Agent，一個人撐起一個產品。四年跌跌撞撞落嚟，我最大嘅體會係——呢個領域最稀有嘅能力，唔係死命學新嘢，而係學識正確咁學習同實踐。

圖片

好反直覺啫？我哋先睇下而家嘅 Agent 領域有幾混亂：

  • • 每天都有新嘅「10x」框架發佈
  • • 每週都有新嘅基準被打破
  • • 連 Claude Code 呢啲頂級產品，都公開出現過 47% 嘅性能倒退

冇穩定嘅地圖，冇標準答案，所有人都在摸着石頭過河。

我自己就係個反面教材。2025 年底到 2026 年初，我差唔多試勻市面上所有嘅 Agent 框架——AutoGen、CrewAI、各種 Devin-for-X 類產品。試完嘅結論？Peter Steinberger 喺訪問入面講咗句好到肉嘅話[3]：「先搭一整套複雜嘅編排層，咩自動開工單、Agent 處理工單、Agent 再畀另一個 Agent 發電郵，最後堆出一坨精緻嘅混亂。」 講嘅咪就係我囉。

目前大多數開發者嘅策略係「跟上所有嘢」。但實戰兩年以上嘅人會話你知：呢個正正就係最差嘅策略。 你嘅注意力係有限㗎。我之前寫過[4]，AI 時代最大嘅不平等係認知差距——而認知差距嘅核心，唔係你知幾多，係你能夠過濾到幾多雜音。

二、一個能夠過濾 99% 雜音嘅萬能過濾器

咁點判斷嘢值得學，邊啲應該 skip？

我從一篇兩年實戰經驗總結嘅 Agent 生存指南入面，提煉出一個極其實用嘅五問過濾器——任何新嘢出咗，先問自己呢五條問題：

  1. 1. 兩年後呢樣嘢仲重要嗎？
  2. 2. 有冇我尊敬嘅人喺生產環境寫過誠實嘅事後檢討？
  3. 3. 佢係唔係強迫我拋棄現有嘅 tracing / retry / 認證體系？
  4. 4. Skip 咗佢 6 個月會點？
  5. 5. 我能夠量化佢對我嘅 Agent 嘅幫助嗎？
圖片

最得意嘅係，大多數新嘢喺第一關就死咗。 我返轉頭睇自己 2025 年試過嗰堆框架——各種 wrapper、CLI 工具，兩年後基本都消失咗。而乜嘢生還咗？MCP 協議生還咗。我喺 2 月已經寫過[5]，MCP 係 AI 世界嘅 Type-C——OpenAI、Google、Microsoft 全部都加入支援。呢個就係協議級別嘅嘢同應用級別嘅嘢嘅分別。

我覺得呢入面最難嘅技能，係忍得住追熱點嘅衝動，將時間放喺真正能夠複利嘅實踐上面。

三、7 個學一次就可以終身受用嘅複利概念

咁到底邊啲嘢值得投入時間？我結合自己做 Zaokit AI 產品同幫企業做 Agent 落地嘅經驗，將呢 7 個複利概念翻譯成大白話：

  • • 上下文工程（唔係提示詞工程）：我同老闆講 Agent 嘅時候講過[6]，Agent 本質就係一個 while loop。但 loop 行得好唔好，關鍵在於你餵俾模型嘅係咩上下文。呢個比起優化一段 prompt 重要十倍。
  • • 工具設計：唔係簡單包裝 API，而係為 AI Agent 設計工具。Skill 嘅本質就一個字：省[6]——慳 Token、慳時間、慳試錯。好嘅工具設計，能夠將百萬 Token 消耗壓縮到八萬。
  • • Orchestrator-Subagent 模式：編排者拆任務、子代理執行。Peter Steinberger 同時行 10 個 Agent 嘅秘密就係呢個架構。
  • • 評估體系 + 黃金數據集：冇評估，Agent 就係喺度盲飛。驗證閉環係唯一嘅秘密[3]——令 Agent 可以自己測試、自己 debug。
  • • 文件系統狀態 + Think-Act-Observe 循環：Agent 嘅工作記憶同推理引擎，呢個就係個 while loop 嘅靈魂[6]。
  • • MCP 協議：工具調用嘅通用標準。2024 年 Anthropic 提出，2026 年已經係全棧首選，25+ 間巨頭加入。
  • • 沙箱作為原語：安全執行嘅基礎設施，唔係可選項。
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唔係話呢啲嘢永遠唔會變，而係佢哋嘅變化速度，比起新框架慢 100 倍。例如你花一個月食透上下文工程，未來三年都用得著。但你花一個禮拜學一個爆紅嘅新框架，可能三個月後就冇人維護。呢個就係複利嘅力量。

四、2026 年最無聊嘅技術選擇

實戰派嘅技術選擇，從來都唔係最型，而係最無聊。

維度
推薦
編排
LangGraph（生產默認）
協議
MCP（全棧首選）
可觀察性 + 評估
Langfuse / LangSmith
運行時 + 沙箱
E2B、Browserbase
模型
Claude Sonnet 4.6（性價比王）
原則
模型可換，工具 MCP 化，沙箱必開，評估從第一日就有
圖片

堅決跳過嘅清單：AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel、DSPy、獨立編碼 Agent、自主 Agent pitch、Agent 應用商店、水平企業平台、SWE-bench 跑分、天真嘅並行多 Agent。理由一致：demo 好睇，生產唔得。

呢啲我幾乎全部試過。2025 年我仲花好多時間研究多 Agent 編排[7]，結論係：單 Agent + 好工具，比起精心編排嘅多 Agent 穩定十倍。 Peter 所講嘅「好似雕塑咁構建」——從一塊石頭開始鑿，而唔係畫一張完美嘅藍圖先開工。

五、最簡單亦最難嘅行動手冊

知道咗應該學咩、應該跳過咩，點樣落地？六步，步步都係硬嘢：

  1. 1. 揀一個業務真正在意嘅可量化結果——唔係「試下 Agent」，係「將客服工單處理時間由 4 個鐘降到 30 分鐘」
  2. 2. 先搭 tracing + 評估 + 黃金數據集——基礎設施比模型重要
  3. 3. 單 Agent 循環起步，3-7 個好工具就夠——我做 Zaokit 全靠 8 個 Skill 串聯[7]，由內容到發佈全面自動化
  4. 4. 用真實失敗餵你嘅迴歸測試集——每一次線上出事都係黃金數據
  5. 5. 失敗模式驅動加複雜度——只在單 Agent 搞唔掂嘅時候先加 Subagent
  6. 6. 每個禮拜只用 30 分鐘讀 3 個高質來源——唔係唔學，係極度剋制咁學

核心邏輯：唔係堆複雜度，而係用失敗嚟驅動複雜度嘅增長。呢個同我創業四年學到嘅教訓一模一樣——整咗出嚟先，再優化，而唔係將系統架構整到完美先上線。

六、22 歲新仔同 35 歲老兵，企喺同一條起跑線

呢篇生存指南最打動我嘅一句話係：

AI 將「2 年經驗工程師嘅工作」壓縮到幾日。22 歲嘅新仔同 35 歲嘅資深工程師，而家企喺同一條起跑線。勝出者唔係框架達人，而係有品味、敢出貨、專注複利原語嘅人。

傳統嘅職業路徑已經冧咗。學位 → 初級 → 高級 → 主管，呢條路已經行唔通。

圖片

新嘅路徑係：整出嘢，放上網，等作品幫你講嘢。 我在四月底帶住 Zaokit 去陸家嘴擺檔[8]，一個人做嘅產品企喺展位，同一班十幾人團隊嘅產品並列。冇人問你團隊有幾大——佢哋淨係睇產品好唔好用。

你唔需要學識曬所有 AI 相關嘅技能，只需要學識邊啲嘢會複利，然後將注意力死死釘喺佢哋上面。其餘一切，交俾時間就得。

寫在最後

Eric Schmidt 講得啱，Agent 賽道的確係而家最大嘅機會。2026 年好似 2014 年[2]——上一波係堆人搶市場，呢一波係堆算力搶市場。但機會屬於嗰啲能夠喺雜音中保持定力嘅人，而唔係追逐每一個新框架嘅人。

學識正確咁學習同實踐——只學能夠複利嘅嘢，然後死磕到出貨——呢個先係 Agent 時代最強嘅競爭力。

我一個人打造嘅 Zaokit AI 產品[9] 正在內測，2026 年 5 月 31 日前，前 1000 名用戶免費送價值 150 蚊嘅 Pro 計劃，幫大家高效完成圖文創作同 PPT 生成。唯一官方網站：zaokit.app[9]。

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引用連結

[1] 被市場教育了一次: https://junxinzhang.github.io/ai-cognition-not-learned-but-earned-four-years
[2] 每月投 650 刀訂閲三大 AI 平台: https://junxinzhang.github.io/agent-arms-race-650-dollars-per-month
[3] Peter Steinberger 在訪談裏說了一句精準的話: https://junxinzhang.github.io/moltbot-father-agentic-engineering-insights
[4] 我之前寫過: https://junxinzhang.github.io/ai-cognition-cost-positive-correlation
[5] 我在 2 月就寫過: https://junxinzhang.github.io/ai-agent-skill-mcp-beginner-guide
[6] 我給老闆講 Agent 的時候說過: https://junxinzhang.github.io/agent-loop-skill-token-explained-for-everyone
[7] 2025 年我還花大量時間研究多 Agent 編排: https://junxinzhang.github.io/ai-agent-skill-design-ppt-boundary
[8] 我在四月底帶着 Zaokit 去陸家嘴擺攤: https://junxinzhang.github.io/zaokit-lujiazui-townhall-ai-solo-startup
[9] Zaokit AI 產品: https://zaokit.app

Google 前 CEO Eric Schmidt 最近說了一句話：「如果你真想賺錢其實很簡單——創辦一家代理式 AI 公司。」

這句話在硅谷和中文技術圈都炸了。但我身邊看到的真實情況是什麼？很多人每天刷 Hacker News 和 X，看到新框架新基準就興奮，週末熬夜試新東西，結果半年下來什麼都沒做出來。

我自己就是這麼摔過來的。2022 年入局 AI，2023 年創業，被市場教育了一遍[1]，又爬起來繼續幹。到了 2026 年，我每月投 650 刀訂閲三大 AI 平台[2]，同時跑 20+ Agent，一個人撐起一個產品。四年跟頭摔下來，我最大的感悟是——這個領域最稀缺的能力，不是拼命學新東西，而是學會正確地學習並實踐。

圖片

很反直覺對吧？咱們先看看現在的 Agent 領域有多混亂：

  • • 每天都有新的「10x」框架發佈
  • • 每週都有新的基準被打破
  • • 連 Claude Code 這種頂級產品，都公開發過 47% 的性能迴歸

沒有穩定的地圖，沒有標準答案，所有人都在摸着石頭過河。

我自己就是個反面教材。2025 年底到 2026 年初，我幾乎試了市面上所有的 Agent 框架——AutoGen、CrewAI、各種 Devin-for-X 類產品。體驗下來的結論？Peter Steinberger 在訪談裏說了一句精準的話[3]：「先搭一整套複雜的編排層，什麼自動建工單、Agent 處理工單、Agent 再給另一個 Agent 發郵件，最後堆出一坨精緻的混亂。」 說的不就是我嘛。

目前大多數開發者的策略是「跟上所有東西」。但實戰兩年以上的人會告訴你：這恰恰是最差的策略。 你的注意力是有限的。我之前寫過[4]，AI 時代最大的不平等是認知差距——而認知差距的核心，不是你知道多少，是你能過濾掉多少噪聲。

二、一個能過濾 99% 噪聲的萬能過濾器

那怎麼判斷什麼值得學，什麼該跳過？

我從一篇兩年實戰經驗總結的 Agent 生存指南里，提煉出一個極其實用的五問過濾器——任何新東西出來，先問自己這五個問題：

  1. 1. 兩年後它還重要嗎？
  2. 2. 有我尊敬的人在生產環境寫過誠實的事後覆盤嗎？
  3. 3. 它是否強制我拋棄現有的 tracing / 重試 / 認證體系？
  4. 4. 跳過它 6 個月會怎樣？
  5. 5. 我能量化它對我的 Agent 的幫助嗎？
圖片

最有意思的是，大多數新東西在第一關就死了。 我回頭看自己 2025 年試過的那堆框架——各種 wrapper、CLI 工具，兩年後基本都消失了。而什麼活了下來？MCP 協議活了下來。我在 2 月就寫過[5]，MCP 是 AI 世界的 Type-C——OpenAI、Google、Microsoft 全都加入支持。這就是協議級別的東西和應用級別的東西的區別。

我覺得這裏面最難的技能，是剋制住追熱點的衝動，把時間花在真正能複利的實踐上。

三、7 個學一次就能終身受益的複利概念

那到底什麼東西值得投入時間？我結合自己做 Zaokit AI 產品和給企業做 Agent 落地的經驗，把這 7 個複利概念翻譯成大白話：

  • • 上下文工程（不是提示詞工程）：我給老闆講 Agent 的時候說過[6]，Agent 本質就是一個 while 循環。但循環跑得好不好，關鍵在於你餵給模型什麼上下文。這比優化一段 prompt 重要十倍。
  • • 工具設計：不是簡單包裝 API，而是為 AI Agent 設計工具。Skill 的本質就一個字：省[6]——省 Token、省時間、省試錯。好的工具設計，能把百萬 Token 消耗壓縮到八萬。
  • • Orchestrator-Subagent 模式：編排者拆任務、子代理執行。Peter Steinberger 同時跑 10 個 Agent 的秘密就是這個架構。
  • • 評估體系 + 黃金數據集：沒有評估，Agent 就是在盲飛。驗證閉環是唯一的秘密[3]——讓 Agent 能自己測試、自己 debug。
  • • 文件系統狀態 + Think-Act-Observe 循環：Agent 的工作記憶和推理引擎，這就是那個 while 循環的靈魂[6]。
  • • MCP 協議：工具調用的通用標準。2024 年 Anthropic 提出，2026 年已是全棧首選，25+ 家巨頭加入。
  • • 沙箱作為原語：安全執行的基礎設施，不是可選項。
圖片

不是說這些東西永遠不會變，而是它們的變化速度，比新框架慢 100 倍。比如你花一個月吃透上下文工程，未來三年都能用。但你花一週學一個爆火的新框架，可能三個月後就沒人維護了。這就是複利的力量。

四、2026 年最無聊的技術選型

實戰派的技術選型，從來不是最酷的，而是最無聊的。

維度
推薦
編排
LangGraph（生產默認）
協議
MCP（全棧首選）
可觀測性 + 評估
Langfuse / LangSmith
運行時 + 沙箱
E2B、Browserbase
模型
Claude Sonnet 4.6（性價比王）
原則
模型可換，工具 MCP 化，沙箱必開，評估從第一天就有
圖片

堅決跳過的清單：AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel、DSPy、獨立代碼編寫 Agent、自主 Agent pitch、Agent 應用商店、水平企業平台、SWE-bench 跑分、天真的並行多 Agent。理由統一：demo 好看，生產不行。

這些我幾乎全試過。2025 年我還花大量時間研究多 Agent 編排[7]，結論是：單 Agent + 好工具，比精心編排的多 Agent 穩十倍。 Peter 說的「像雕塑一樣構建」——從一塊石頭開始鑿，而不是畫一張完美的藍圖再開工。

五、最簡單也最難的行動手冊

知道了該學什麼、該跳過什麼，怎麼落地？六步，每步都是硬活：

  1. 1. 選一個業務真正在意的可量化結果——不是「試試 Agent」，是「把客服工單處理時間從 4 小時降到 30 分鐘」
  2. 2. 先搭 tracing + 評估 + 黃金數據集——基礎設施比模型重要
  3. 3. 單 Agent 循環起步，3-7 個好工具足夠——我做 Zaokit 全靠 8 個 Skill 串聯[7]，從內容到發佈全自動化
  4. 4. 用真實失敗餵你的迴歸測試集——每一次線上翻車都是黃金數據
  5. 5. 失敗模式驅動加複雜度——只在單 Agent 搞不定的時候才加 Subagent
  6. 6. 每週只花 30 分鐘讀 3 個高質量來源——不是不學，是極度剋制地學

核心邏輯：不是堆複雜度，而是用失敗來驅動複雜度的增長。這和我創業四年學到的教訓一模一樣——先做出來，再優化，而不是把系統架構做到完美再上線。

六、22 歲新人和 35 歲老兵，站在同一起跑線

這篇生存指南最戳我的一句話是：

AI 把「2 年經驗工程師的工作」壓縮到了幾天。22 歲的新人跟 35 歲的資深工程師，現在站在同一起跑線上。勝出者不是堆棧掌握者，而是有品味、敢出貨、專注複利原語的人。

傳統的職業路徑已經崩塌了。學位 → 初級 → 高級 → 主管，這條路已經走不通了。

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新的路徑是：做出東西，放到網上，讓作品替你說話。 我在四月底帶着 Zaokit 去陸家嘴擺攤[8]，一個人做的產品站在展位上，跟一羣十幾人團隊的產品並列。沒人問你團隊多大——他們只看產品好不好用。

你不需要學會一切 AI 相關的技能，只需要學會哪些東西會複利，然後把注意力死死釘在它們上面。剩下的一切，都交給時間就好了。

寫在最後

Eric Schmidt 說得沒錯，Agent 賽道確實是當下最大的機會。2026 年像極了 2014 年[2]——上一波是堆人搶市場，這一波是堆算力搶市場。但機會屬於那些能在噪聲中保持定力的人，而不是追逐每一個新框架的人。

學會正確地學習並實踐——只學能複利的東西，然後死磕到出貨——這才是 Agent 時代最強的競爭力。

我一個人打造的 Zaokit AI 產品[9] 正在內測，2026 年 5 月 31 日前，前 1000 名用戶免費贈送價值 150RMB 的 Pro 計劃，助力大家高效完成圖文創作和 PPT 生成。唯一官方網站：zaokit.app[9]。

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引用連結

[1] 被市場教育了一遍: https://junxinzhang.github.io/ai-cognition-not-learned-but-earned-four-years
[2] 投 650 刀訂閲三大 AI 平台: https://junxinzhang.github.io/agent-arms-race-650-dollars-per-month
[3] Peter Steinberger 在訪談裏說了一句精準的話: https://junxinzhang.github.io/moltbot-father-agentic-engineering-insights
[4] 我之前寫過: https://junxinzhang.github.io/ai-cognition-cost-positive-correlation
[5] 我在 2 月就寫過: https://junxinzhang.github.io/ai-agent-skill-mcp-beginner-guide
[6] 我給老闆講 Agent 的時候說過: https://junxinzhang.github.io/agent-loop-skill-token-explained-for-everyone
[7] 2025 年我還花大量時間研究多 Agent 編排: https://junxinzhang.github.io/ai-agent-skill-design-ppt-boundary
[8] 我在四月底帶着 Zaokit 去陸家嘴擺攤: https://junxinzhang.github.io/zaokit-lujiazui-townhall-ai-solo-startup
[9] Zaokit AI 產品: https://zaokit.app