最近有个暴论：AI Agent，其实就是一群P人在干活。一个Agent60分，5个Agent凑在一起就约等于0分。

上周，OpenAI 悄悄上线了全局记忆系统，能记住你的偏好、文风和工作节奏；谷歌则搞了个 A2A（Agent-to-Agent ）系统，让AI之间开始协同对话；更早前的Anthropic，则是推出了 MCP 协议，想让多智能体像“USB设备”一样无缝衔接。所有人都在朝一个方向狂奔：让AI Agent变得像人一样“能协作”“有记忆”“能独立判断”。可这些技术，真的能让AI Agent变聪明吗？还是只是我们试图用协议、记忆和结构，驯服一群“行为混乱”的P人？

本期，我们就来聊聊：AI Agent的集体上岗，是技术奇点，还是协作灾难的开始？

00:00Agent 概念到底有多混乱？

我们为什么说现在的 AI Agent 像是一群“P人”？你以为是协作，其实可能是一场低效会议

03:28 AI 自主性还远未到位，强如Manus也只有40%的成功率

感知、思考、行动三大核心能力中，我们的重点错了，总以为大模型的思考足够强，就能搞定执行

08:03 如果车和手机也算Agent，那苹果、特斯拉都还搞不定 。自主Agent的成功率，是眼泪写的

15:07 我们试图用Agent，驯服大模型这个“高智商的刺头 ”，其实是不对的

16:19 MCP & A2A：AI世界的“转接头”和“内网协议”

MCP就像AI的USB协议，解决纵向整合；A2A让Agent之间可以协作，解决横向沟通

24:32 OpenAI全局记忆悄悄上线、超长的上下文，是Agent时刻的信号吗？

30:05 传统软件+AI，还是AI agent？

GPT4O vs Canva AI？Claude vs Cursor？

42:49 没有数据的 AI 就像没上岗证的实习生

为什么我用腾讯元宝跑DeepSeek？因为有公众号的数据呀

47:40 想做 Agent 创业，核心在于：找到细分领域 + 拥有专属数据 + 构建稳定链路

51:41 Agent是你的“赛博牛马”，你愿意去做脏活累活、建立流程，AI才会带来价值

人工智能=人工×智能，人工缺席，一切归零

01:00:13中美AI发展路径：制造业回流 vs 工业智能化

美国缺工人，中国缺AI。一边是教育体系跟不上，一边是Know-how提取不出

01:03:23 夫妻吵架式脱钩：中美合作，才可能AI突围

中美关系像夫妻分居，吵归吵，日子还得一起过。AI 是全球协作问题，不是谁能独立完成的事

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