「龍蝦之父」吐槽人類互聯網后，終于有人把這當個事兒辦了

編輯｜張倩

不知道大家還記不記得，去年 3 月，AI 大牛 Karpathy 發過一條推文。大體意思是說：現在的大多數內容仍然是為人類編寫的，但未來，讀取這些內容的可能就不是人類而是 AI 了。因此，從現在開始，我們就要考慮怎么把文檔寫得對 AI 更友好

說實話，當時看到這個觀點，我還沒有反應過來這意味著什么。很多網友可能也是這樣，甚至有人說「現在考慮這個還太早了，畢竟現在上網的主要還是人」。

但短短一年，形勢就變了。很多人體驗過「龍蝦」之后，連整理個桌面文件都懶得自己動手了，更別說上網搜資料這種臟活累活。

幾乎可以肯定的是，Karpathy 所說的「AI 成為上網主力軍」這事很快就會成為現實，畢竟嘗到甜頭的人類已經回不去了。而我們的互聯網現在是什么情況呢？就像一位網友所說 —— 還是「馬車時代的碎石路」。

對于 Agent 來說，這路走起來是處處絆腳 —— 各種驗證、登錄程序說卡就卡，從網上找到的工具得一個個試，token 用起來跟不要錢似的（實際又很貴），即使任務成功也得等半天，就像當年撥號上網。

從 PC 互聯網、移動互聯網時代一路走過來的劉洪濤跟我說：現在這種情況其實是難以接受的。要知道，人類互聯網的可用性標準是 99.9%，他們這群人甚至還曾死磕給這個數字加上更多的「9」。而現在，Agent 調用外部工具的成功率只有 60%，這還是單步調用的結果，多幾步就能跌到 30% 以下。

所以，當「龍蝦之父」Peter Steinberger 在采訪中吐槽現在的互聯網基礎設施對 Agent 極其「不友好」時，劉洪濤產生了強烈的共鳴。而 Peter 指出的問題，正是他前年就看好并于去年春天正式入局的創業方向 ——Agent Internet Infra。

視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/N3SpbXaI_WYauNWJ4TaX_A

Peter Steinberger 的核心判斷是：當前互聯網并非為 agent 設計，且正在因為封鎖、驗證碼、權限體系、缺失 CLI/API 等原因變得越來越不利于 agent；因此下一代互聯網/軟件基礎設施必須朝 agent-friendly 重構。（字幕由AI生成）

劉洪濤組建的新公司名叫AgentEarth。核心團隊的三個人，履歷都很扎實。他自己曾在智能運維獨角獸云智慧擔任總裁，經歷過企業級基礎設施從 0 到 1 的規模化驗證。CTO 單明輝（Lucas）是滴滴智能化運營系統的早期構建者，幾億人與海量網約車的實時大型匹配系統，他有構建和運維的經驗。首席科學家薛教授則深耕國家級前沿網絡技術多年，底層協議棧是他的強項。

AgentEarth CEO 劉洪濤（左）和 CTO 單明輝（右）

這樣的組合，明顯不是沖著做一款簡單的 Agent 工具去的。用劉洪濤的話來說，他們要干的是基礎設施的活兒：底層給 Agent Internet 修一條高速物流線，讓數據傳輸跑起來又穩又快；上面開一間「精品自營店」—— 不是給人逛的，而是把 Agent 當成真正的終端用戶來服務，進店就能快速調用經過篩選和治理的高質量工具。前者靠的是他們研發多年的新一代傳輸協議，后者則是把工具聚合、托管、智能編排這一套做扎實，讓 Agent 不用再像無頭蒼蠅一樣到處試、到處撞，省下寶貴的時間和 token

至于具體怎么做，劉洪濤也詳細聊了聊。

為人設計的互聯網

對于 Agent 來說太坑了

最近，Anthropic、OpenAI 又帶火一個詞，叫 Harness Engineering。Anthropic 在博客里說，同樣的模型、同樣的提示詞，一開始跑出來的游戲是不能玩的，但是換一套運行方式、環境，就能跑出來一個不錯的游戲。

這些前沿機構用實驗給大家提了個醒 —— 雖然模型自身的改進至關重要，但圍繞模型運行的外部環境也不容忽視，否則會影響大模型能力的發揮。

這也解釋了，為什么 OpenAI 早在 2024 年就已經宣稱大模型在某些方面達到博士能力水平了，但直到今年，生產力端才開始有切身的體感。

這個環境的建設，遠比想象中要復雜。過去一兩年，Agent Infra 領域的工程師已經在嘗試解決一些問題，比如長期記憶存儲、運行編排，為 Agent 穩定運行提供了底層支撐系統。但這波「龍蝦熱」又充分暴露出一個短板 —— 外部調用。要知道，即使是一個簡單的訂票操作，Agent 也得調用十幾次外部工具。所以，當 Agent 開始像人一樣「上網辦事」，網絡層就成了新的戰場。

劉洪濤提到，對待這個新的戰場，相關的基礎設施建設必須遵循新的邏輯，因為 Agent 的上網行為，和人類天差地別。

人類上網是打開瀏覽器，搜索關鍵詞，然后點開自己感興趣的網頁。接下來就是瀏覽、思考、判斷。人在單個網頁停留時間比較長，但整個上網行為并不復雜，還有 CDN（緩存一次服務一大群人）等緩存技術可以保證速度，各種設計精良的 UI 來提高效率，各種工具也是多年以來用得比較順手的。

Agent 不一樣，它不上網「看」，它上網是為了「把活兒干完」。它一個任務需要的工具要跨多個模型、平臺，執行鏈條很長，一個地方被卡住，整個任務就陷入試錯黑洞。此外，它對速度的要求反而比人高，因為它不需要反應時間，只想要結果越快越好，好立刻進入下一步。

但現實情況是，當前互聯網上的網頁、工具大多還是為人設計的（就像 Peter 采訪中提到的 Agent 需要在網頁上點「我不是機器人」這類驗證），沒有針對 Agent 去做精選、適配，所以 Agent 的長鏈條很容易斷。而且，Agent 上網拿的東西有些只是它自己需要的（比如生成某個圖片），它用完別人也用不了，所以 CDN 會失效，速度就快不起來。

這些特性疊加，導致人類互聯網基礎設施在 Agent 面前開始「水土不服」。而眼下 Agent Internet 還處于野蠻生長期，外部工具魚龍混雜、接口混亂、質量參差，Agent 在調用過程中頻頻「失智」，在反復試錯、上下文重復傳遞中白白燒掉大量 token，完成任務的速度也提不上去。

說到這兒，Agent Internet Infra這個方向要做的事情就很清晰了：它就是讓海量智能體能夠自主發現、安全連接、可信協作的底層網絡協議與中間件體系，致力于解決 Agent 如何與外部連接，Agent 之間如何像人類用互聯網一樣無縫協作的問題，其核心能力包括身份認證、通信協議、權限治理、跨平臺工具調用、數據傳輸優化、交易支付、安全管理等。

目前，已經有一些公司開始在這一方向發力，比如 Cloudflare 發布了方便 Agent 讀取網頁的 Markdown for Agents，谷歌發布了打通瀏覽器環境與本地計算資源的 WebMCP…… 但總體來看，這一方向還處于早期發展階段，新一代 Agent Internet Infra 服務商仍然缺位。

給 Agent 用的互聯網

怎么省錢省時間？

在 Agent Internet Infra 這個方向，劉洪濤等人的創業邏輯有一個核心錨點：從第一天起就把 Agent 當成網絡的主體用戶，也就是 end user（過去默認是人），這一點和 Karpathy 的判斷是對齊的。

一旦錨定這個設定，網絡基礎設施優化的方向就從「服務于人類體驗」變成了「服務于任務完成率和完成效率」，從「平臺提供連接」變成「平臺對結果負責」。也就是說，他們主要考慮：你的「龍蝦」能不能借助我的平臺高質量、高可靠、高效率地完成任務，我要對你的結果負責，要為你省錢省時間

最重要的是，這一點并沒有停留在概念上，而是落到了產品決策上。

最明顯的一點是，他們刻意不做面向人的界面，不做復雜的開發者體驗，而是只做標準化的 Agent 接口。這背后其實是一個很篤定的判斷：未來不是開發者在配置工具，而是 Agent 自己在裝配工具。如果你相信這一點，那所有為「人類操作方便」設計的層，都是短期過渡。

那他們是怎么把「高質量高可靠」做成差異點的？這里其實分為三層技術棧。

最中間那層，他們把「工具質量問題」從 Agent 側挪到了平臺側。現在的主流做法是讓 Agent 自己去挑工具、去試錯，用更多 token 去填坑。結果就是成本高、成功率低，而且不可控。在這一層，他們把這個事情接管了過來，為 Agent 做了一個訪問外部服務的「單一網關」。也就是說，Agent 不需要知道哪個工具好用，平臺已經幫它選好了、兜底好了，一旦出故障立馬切換。結算也是在這里統一進行，數據全透明，Agent 背后的人能看到用了哪些工具、調用多少次，token 用得明明白白，再也不是吞錢的黑洞。

而上面那層則致力于用「自營邏輯」來保證早期質量。他們一開始不是開放生態，而是自己選工具，強調穩定、高效、高質量，就像早期的京東自營商城，核心是助力「龍蝦」們高質量完成任務。在產生流量后，他們也會開放第三方入駐，并采用一種基于大模型的工具推薦算法及調用優化策略來讓這個過程高度智能化。

下面那層，也是他們最硬核的，是把「可靠性」下沉到傳輸層，用自研的傳 - 存 - 算一體化調度協議加快底層數據傳輸。

在真實環境測試中，這個協議比當前業界最好的開源協議 —— 谷歌 QUIC—— 快 2-10 倍，最近測試甚至達到十幾倍。也就是說，如果你的 Agent 想從遠端傳輸拿文件、圖像、視頻，尤其是那種個性化的剛剛生成的內容，這個協議要比傳統方式快得多。

行內人可能都知道，協議這東西是一套自洽的規則體系，所以搞協議研發不是個短期活兒，沒法像寫 APP 那樣拆成模塊并行推進。做新協議就像養一個新物種，得從一顆種子開始，按特定順序慢慢長。每個環節都得等前一個徹底定型了才能動手，堆再多工程師也壓縮不了「等它長大」的時間。而且，協議設計里那些隱性知識 —— 比如網絡行為的邊緣案例、踩過的坑 —— 都得靠長期沉淀。劉洪濤說，他們這個協議也不是一朝一夕做出來的，研發周期那都是以十年計的，最早的經驗積累其實是為了優化 TCP/IP，沒想到現在成了公司的核心技術壁壘。

這事的天花板

可能比想象的高得多

在 PC 互聯網、移動互聯網時代，網民數量、每個網民上網時間的增長往往被視為整個市場增長的核心動力。但隨著二者逼近極限，這種增長已經觸頂。

Agent Internet 這個新賽道的出現正在重寫游戲規則。一家公司、一個人可以部署成百上千個 Agent，一個 Agent 可以同時跑多個任務，而且這些 Agent 還不用睡覺。這意味著，Agent Internet Infra 所承載的流量和價值，上限現在其實還不好估

這也意味著，這一層很容易長出一批新的大公司。回頭看 PC 互聯網、移動互聯網，幾乎每一層基礎設施最后都跑出過獨立公司，因為問題夠通用、需求夠硬，遲早會有人把它做成平臺。Agent Internet 也是一樣，而且這一次用戶規模和調用強度都更極端，很多基礎問題是空白的，留出來的位置反而更多。

在剛剛起跑的這個階段，AgentEarth 已經占了一個還不錯的位置。

一方面是判斷比較早，也比較干脆，從一開始就按「Agent 是用戶」來構建系統，關注 Agent 任務的高可靠、高質量完成。另一方面是團隊結構比較少見 —— 底層協議能力一時半會兒很難被追上，那種在「幾億用戶、海量資源實時匹配」場景里打過仗的人也著實稀有。這類系統對穩定性、效率、容錯的要求非常極端，平時其實很少有機會能練到。一旦 Agent 的調用規模起來，這種經驗會變得很值錢，而且也不是短時間能補出來的。

就在昨天，AgentEarth 剛剛發布了他們產品的測試版，開始小范圍測試。測試鏈接如下：Agentearth.ai