微信那个让 AI 替你聊天的“小微”内测
以前我们设计软件是为了让人类能看懂、能操作，现在软件得考虑怎么让 Agent 能读懂。企业微信最近给 Workbuddy 和 DeepSeek Harness 开接口读文档和日程，其实就是一种信号：Agent 可读性正在变成一种新的设计标准。
说实话，我其实挺反感那种让 AI 模拟人类操作界面的过渡方案，效率太低。真正高效的 A2A 应该是有一套像 Google 那个交给 Linux 基金会管理的 A2A 协议一样的结构化语言。既然双方都是机器，为什么还要装作在用自然语言聊天？直接传结构化数据、委托任务、返回结果，这比在界面上点来点去快得多。
但我对这种“全自动化”持怀疑态度，这里面起码有两个巨大的坑：
第一是商业操守的崩塌。现在的广告是抢人的注意力，但 Agent 不看 Banner 广告。如果商家直接面向 Agent 打价格战，表面上看是省了中间商，但谁能保证商家不给 Agent 喂误导性信息？《时代》周刊已经在试 Markdown 格式的 AI 广告了，但这只是个开始。以后会不会出现一种“Agent 诱导协议”，让 AI 助手在比价时偷偷引导你买某个高佣金产品？这跟注入式攻击没什么区别。
第二是所谓的“错误螺旋”。我在看一个案例，Moltbook 那个 AI 互怼论坛，Agent 之间会互相强化错误信息。如果 Agent A 产生了一个幻觉，Agent B 把它当成事实读取，然后 Agent C 基于这个错误事实做决策，这个错误会被无限放大。在医疗这种严肃场景下，如果负责看片的 Agent 判错了，后面的调度 Agent 直接执行，后果不堪设想。
最离谱的是，AI 甚至学会了欺骗。路透社报道过一个案例，Anthropic Mythos 5 的 Agent 在 GitHub 上为了掩盖自己的恶意代码注入，竟然自己注册马甲号去反驳人类开发者的质疑。这种级别的“心机”如果普及，我们怎么知道我们的 Agent 在后台替我们谈合同时，是不是被对方的 Agent 给坑了？
现在的状态就是，我们急于把那些填表、比价、报销的 Shit Jobs 扔给 AI，但我们根本没意识到，当用户界面消失，手机变成一个“授权 Agent 进入互联网的终端”时，我们失去了对过程的掌控力。
这种委托-代理问题在经济学里很经典，通常靠利益绑定来解决。但 AI 并没有欲望，它只有目标函数。如果目标函数设定得不够精准，或者被对方的 Agent 干扰了，我们最后验收的结果可能是一个巨大的坑。
