Skill vs App：一場入口范式的爭奪

田晏林 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

中關村科學城國際創新服務集聚區的會議室，座無虛席。

原定2點開始的沙龍活動，不少觀眾提前一個小時就到場。他們大多是從業多年的產品經理、創業者，也有大學生和剛入行的年輕人。

OpenClaw帶來的連鎖反應，還在繼續擴散。

這段時間，以它為代表的智能體技術，正以Skill調用取代App跳轉，讓傳統應用形態第一次感受到被“架空”的危機。

過去，打車、點餐、修圖……每件事都要打開特定App，遵循“找應用-選功能-完成操作”的固定路徑。

現在，一句指令，智能體就能調用Skill完成任務，甚至直接操控手機里的其他App。

新的入口似乎正在替代分散的App。

無數產品經理都在追問：龍蝦時代，還需要做App嗎？產品人的下一張牌該怎么打？

在量子位近期舉辦的「龍蝦時代，Skill會吃掉App嗎？」主題沙龍上，我們看到深耕傳統App生態多年的從業者與“養了50只龍蝦”的算法工程師正面交鋒。

還有來自AI健康、智能辦公、效率筆記、通用AI智能體、底層智能體操作系統等多個領域的一線創業者與產品負責人，瘋狂輸出干貨。

大家圍繞Agent生態、Skill能力邊界、App未來形態等話題激烈討論，現場碰撞出許多有意思的觀點：

• Skills不會完全干掉App，App會以Skill形式繼續存在并進化；
• 筆記這類工具，未來不只是存儲工具，而是AI的個人記憶底座；
• Skill VS App不是誰消滅誰，是GUI（圖形界面）向 LUI（對話式交互）遷移；
• 吃掉App的不是Skill，而是Agent產品；
• 給人用的產品，不會被給Agent用的產品取代。

當App的邊界被Skill打破，當Agent團隊開始模仿人類組織分工協作，一個更值得深思的話題是：

人類組織本身，又該朝著怎樣的方向進化？

看完下面這份回顧實錄，相信你會有自己的答案。

Skill是AI時代的“小程序”

小卡健康是一款為減脂和健身人群設計的AI飲食記錄App，通過AI拍照和AI對話，記錄飲食和計算食物熱量。上線1年多，用戶超過200萬。

它的創始人兼CEO包炬強，結合自身AI行業經歷與對App市場的數據觀察，直言目前受AI沖擊最明顯的是搜索類產品，對其他App流量影響有限。

在他看來，App與Skill有本質不同。前者面向人類、以圖形界面交互、流程通用、追求用完即走；后者服務于AI Agent，采用自然語言或命令行交互，流程個性化、注重理解用戶。

Skills更像AI時代的“小程序”，小程序沒干掉App，Skills也未必能。

既然不會被干掉，那么App在AI時代該怎樣自處？包炬強分享了四條命運走向：

• 主動成為Skill，服務已有?戶，只是部分?戶??遷移了；
• 在Skills?態中，生長出App的替代品；
• 原有服務Agentic化，獲得更多新增流量，可被AI調用；
• 部分場景直接消失，不再需要獨立形態。

精華實錄

數據層面，我觀察到兩波關鍵變化。一是目前受AI沖擊最明顯的是搜索類產品，對其他App流量影響有限。

二是今年年初， Anthropic推出Claude CoWork插件市場，引發的美股SaaS史詩級暴跌。資本市場普遍擔憂SaaS產品會被AI替代。

順著這個邏輯推演，第三波沖擊，有沒有可能是AI Agent與Skill生態，對現有App模式的系統性顛覆？

從本質看，App和Skill是完全不同的產物。App服務人類，靠圖形界面點擊交互，使用流程通用標準化，核心邏輯是用完即走。

Skill服務于AI Agent，適配機器閱讀，交互偏向自然語言與CLI命令行，無需復雜界面，使用流程高度個性化，能在不同技能間自由跳轉完成復雜組合任務，目標是更懂用戶、積累上下文、提供專屬服務。

當前，Skill主要分為四類，絕大多數是原有服務的延伸，各類App與軟件通過API開放能力接入生態，僅把GPT作為交互入口。

其次是組合服務，能串聯多個工具實現個性化需求，也是目前玩法最多的方向。此外還有基建服務與創新服務，純創新型技能目前仍較少，需要生態逐步成熟。

未來App可能有幾種走向：主動接入成為Skill、被生態內新服務替代、自身實現Agent化開放能力，或是保留獨立場景不接入AI生態。

我的判斷是，App會持續作為服務載體存在，不會被Skill完全取代，而是適配生態進化。

現階段，Skill發展仍有不少問題：使用成本偏高、多數服務不支持CLI、生態不完善；人類還不擅長精準向機器描述需求，容易浪費token。

更深層的是組織架構問題，當前團隊協作依賴人工傳遞信息，上下文大量丟失，真正的效率提升需要Agent化組織，讓AI之間直接對接傳遞完整信息。

當然，Skill的優勢也很明顯：服務互聯互通，個性化流程更靈活；上下文完整連貫，體驗更貼心有情緒價值；多Agent并存提供服務，個體效率將10倍提升。

我建議大家親自使用GPT、Claude等工具，只有親身實踐才有真實體感。特別是企業管理者，如果不親自使用AI，就無法搭建適配AI時代的組織架構，創新也只能停留在空想。

最后我想說，AI時代，每個人都值得溫柔以待，每個人都配得上更個性化的服務。

你的產品去掉AI后，還存在嗎？

兩周前，金山辦公WPS的AI原生筆記剛剛完成內測， 補上了WPS產品組件板塊的最后一塊拼圖。

“很多人都在說，WPS為什么沒有一個筆記軟件？也有人說，已經有WPS了，為什么還要做一個筆記軟件？”過去一段時間，兩種聲音在徐奕成耳邊碰撞了太多次。

作為金山辦公WPS AI產品總監，徐奕成向沙龍現場的創業者和產品經理拋出一個問題：“你們設計的產品能被Claude Code直接調用嗎？”

他的答案很明確，如果一個App應用不能被Agent訪問，那么在AI的世界中，它已經消失了，“因為AI看不見它”。

徐奕成用自動駕駛舉例，稱以前是“人開車”，現在討論最多的是“車載人”。比如特斯拉，已經推出無方向盤、無踏板的無人出租車了。

放到應用產品上也是同理：從前是人使用App，未來會變成App主動服務人。

需注意的是，過去20年，App的競爭本質是搶用戶打開的界面戰爭，比拼功能、體驗、價格，核心目標是讓用戶主動點開App，是基于界面設計的用戶競爭。

而AI Agent到來后，競爭徹底改寫：新用戶不再是人，而是Agent。Agent不看界面、不在乎設計，唯一決策標準是你有沒有MCP（模型上下文協議）？接口穩不穩？

盡管現階段“龍蝦”還有各種各樣的問題，比如很費錢、效果不那么好，但不能否認它是一個新范式。

“范式一旦發生，是不可逆的。就像接受了Vibe Coding，我們就再也回不去古法編程的時代了。”徐奕成說。

精華實錄

今天我們聚焦核心話題：Skill會吃掉App嗎？由此延伸出兩個關鍵問題：當Agent“吃掉”應用時，究竟吃掉了什么？剩下的又是什么？

用人開車和現在的自動駕駛來理解這個問題，App的發展也是如此。

以前是人去操作App，為了讓大家能用更短的路徑達成需求，我們不斷豐富功能、優化交互體驗。

進入AI時代，尤其是AI能夠并行處理任務的當下，路徑長短或許已經不那么重要，只要AI能精準承接用戶的需求，給出想要的結果就足夠了。

這是我的第一個思考：App就像車，核心能力（代碼或AI）就像引擎，它們都會一直存在，但人需要手動操作的“駕駛艙”會逐漸弱化，操作步驟會越來越少。

隨之而來的另一個問題的是：這個“引擎”到底屬于誰？

當你的應用能被AI調度，用戶不會在意Agent調用的是Office還是WPS，他們只在乎最終能不能拿到想要的Word、PPT。

但對我們廠商而言，這一點至關重要。

所以我們的競爭，已經從傳統的交互層面，更多轉向了AI交互層面。

再跟大家分享一個生活化的類比：大家平時會怎么管理家里的雜物？我知道有些人家里弄了專屬貨架，把所有東西分門別類，只為快速找到想要的東西。

但如果家里有一個小精靈，你只要告訴它想要什么，它就會幫你找出來，那我們還需要貨架嗎？答案顯然是不需要。

這和筆記軟件的現狀很像，很多用戶會要求我們做文件夾、做各種組織結構，但在AI時代，這些繁瑣的分類方式未來可能都會被替代。

當然，為了尊重用戶的使用習慣，我們目前還是保留了樹狀組織架構，但WPS筆記也在不斷探索新的范式。

AI時代，信息熵增的速度遠遠超過用戶整理的速度，很多軟件的能力和用戶需求出現了結構性不匹配，這不是升級某個功能就能解決的，而是需要推翻重做。這也是WPS筆記誕生的核心原因。

WPS筆記的核心定位很明確：AI只做一件事——幫用戶整理，不幫用戶生成內容。

很多人問我，WPS筆記如何和印象筆記等同類產品競爭？我們很清楚，單品很難獲得競爭優勢，我們的核心競爭力在于WPS全生態。

用戶可以無負擔地將所有內容導入筆記，筆記能作為寫PPT、文字、表格時的優質信息上下文。

同時，我們的核心優勢是“記憶能力”，能記住用戶的分類邏輯、沉淀私有數據，這就是我們所說的“得記憶者得留存”。

最后回到核心問題：Skill會吃掉App嗎？我認為不會，可能會吃掉“為人設計”的那部分。

但Agent作為新范式，一旦形成，用戶就再也回不去了。

養Agent，本質上是養它對你的記憶

和徐奕成一樣，印象筆記產品負責人焦文超也提到了“記憶”之于筆記類產品的重要性。

他的核心觀點是，人腦有兩大局限：記憶容量有限、處理帶寬有限。

傳統筆記能解決人類“記不住”的問題，但AI時代，面對指數級增長的信息，人的大腦帶寬無法快速處理，需要第二大腦做過濾與聚焦。

焦文超提到，AI時代第二大腦的核心使命，是讓AI更“懂我”，只輸出適配我的相關結果。

同時他也指出，當前Agent的痛點是，能獨立完成80%-90%任務，但協作場景易斷連，最后100米往往需要人工介入。

而且，簡單文件式記憶太粗糙，維度少、精度不足，一旦記憶上下文過長，容易產生幻覺。

隨著AI對人的記憶累積，焦文超覺得必須做結構化、分層級的記憶管理。印象筆記這類產品，未來不再只是存儲工具，而是成為AI的精準記憶源。

精華實錄

很多人現在都習慣用大模型解決問題，既然可以把智能體理解為人類的大腦外掛，那是否還有必要再設計一個筆記軟件？

相信這是很多人的疑問。我們是這么考慮的，印象筆記從誕生起就以“第二大腦”為定位，解決人類大腦的兩大天然局限：

1、記憶容量有限；2、處理“帶寬”有限，無法同時高效處理多任務。

在AI時代之前，印象筆記的第二大腦概念，其實更多的作用是把信息存下來、方便檢索，解決人的大腦容量空間不夠的問題。

現在AI時代來了，導致信息在生成上速度是爆炸式的。無論是短視頻還是公眾號，包括我們跟豆包問的各種各樣的內容，這些信息導致數據量急劇上升。

人的大腦帶寬本身有限，有這么多數據進來的時候，人根本無所適從。因為我們越靠近AI，越會感覺到人腦和AI之間的差距。

因此，AI時代的第二大腦不再只是“存儲工具”，核心使命是適配人類帶寬，過濾無效信息，讓AI只圍繞個人目標處理數據，實現“一句話交付、一站式結果”。

OpenClaw和Claude Code這類工具，已經在嘗試給AI做簡易記憶庫，它們的做法是：用Markdown文件當“AI的小筆記本”，讓AI記住和你相關的信息。

但我們覺得可能這些對記憶的處理精度還是不夠，做得還是比較粗暴。

真正可用的Agent需要“被養出來”，通過深度記憶越來越懂使用者。

我們將個人記憶拆解為六大核心維度：長期基礎信息、個人風格偏好、中短期目標任務、行為規律、人際關系網絡，以及更高階的決策思維模式。

相比簡單文件存儲，更需要用結構化方式管理記憶，區分長期記憶、動態記憶等不同深度，提升效率與準確性。

所以我們認為還是應該有一套記憶系統去管理，才能讓AI更好地理解你。

我們做了一些demo，比如我連接了我的筆記、知識庫、SaaS工具、郵件系統等。

可以做的事是，它根據我的數據分析提煉出我的記憶，拿到記憶信息之后，幫我去行動。

例如，自動讀取郵件、結合當前任務生成回復草稿。當然我們認為這個步驟不能直接做決策，但至少可以做到幫你寫好草稿，你確認一下沒問題就可以發送。

這個過程中，才能讓AI做成真正的閉環。這也是我們認為AI與筆記辦公工具結合的方向。

把進化交給時間

元空AI是一家由北京大學在讀博士團隊創業而成的公司，其核心產品AI Excel工具——ChatExcel，于2023年2月測試版上線，累計服務用戶超千萬次。

談及本次沙龍主題，元空AI創始人&CEO逄大嵬說，AI、Skill與App的發展都是進化過程，如同生物從單細胞到人類的演化，需要時間沉淀且充滿變異，無法預見終局。

但他能肯定的是，如同新形態技術從未殺死舊形態，Skill也不會吃掉App。

“App只是進化中的一個階段，用戶真正關注的是最終結果而非中間過程。”逄大嵬強調，AI創業的核心是團隊堅持信念、穿越周期，產品名稱與形式不重要，解決用戶需求、提供優質結果才是關鍵。

精華實錄

今天我就以我們自身產品的發展變化，來回答“Skill會不會吃掉App”這一問題，核心關鍵詞就是進化與破界。

這是我很喜歡一張生物進化圖，從單細胞生物到人類，整個過程沒有固定脈絡，本質是變異與時間沉淀的結果。

這和我們今天討論的AI、Skill與App的話題高度契合。

它們都是進化的過程，周期漫長且無法預見。就像2023到2026年，每年的行業話題都在快速迭代，這正是進化的體現。

我們的產品是典型的AI原生產品，和金山辦公、印象筆記等前輩不同，我們從第一天就采用GUI到LUI的對話式交互模式。2023年3月上線后，日活最高達15萬。

上線初期，大家總會問“你們和WPS、微軟有什么區別？”，這正是GUI與LUI模式的核心差異。

但到2025年下半年，這個問題幾乎沒人再問，因為用戶已經接受“對話就能干活”的模式，這背后是技術與用戶心智的雙重進化。

我們始終認為，AI產品的核心是技術驅動，而非需求驅動，要跟著模型成熟度走，不斷的去挑戰技術邊界。

我們定位“AI for data”，從單場景單任務，逐步拓展到全模態數據處理，推出ChatDB、數據看板、AI PPT、AI文檔報告等產品，從單點Agent延伸到全產業鏈服務，這個過程既依托模型成熟，也順應了用戶需求的變化。

而“破界”的關鍵，我認為是OpenClaw的出現，它像生物變異一樣，讓我們的基礎能力長出更多新東西。

我們是第一批做AI Agent的團隊，也是春節后國內第一個發布小程序版本龍蝦的平臺。作為平臺方，我們能看到用戶領養Agent后的真實使用場景。

它已進入生產力環節，比如我們的實習生現在只需要用1小時、10元錢就能完成原本要用半天、花費150元的圖文排版工作，還改變了內部工作流程。

其實，行業里總在討論“新形態是否會殺死舊形態”，但歷史已經證明，PC沒有殺死大型機，智能手機沒有殺死PC，云計算也沒有殺死本地服務器，它們只是完成了角色重構。

Skill與App的關系也是如此。

App只是進化過程中的一個階段，用戶真正關注的不是中間過程，而是最終結果。

作為AI創業者，我們2023年從校園創業起步，去年連續融資三輪，服務百萬用戶，我們自身就是進化的縮影。

當前AI產品迭代已快至以周為單位，比起糾結技術細節，更重要的是團隊能否堅持信念、穿越周期。

最后我認為，AI時代產品叫什么不重要，能給用戶提供想要的結果、提升體驗，才是核心。

超級App仍然難被替代

關于“Skill會不會吃掉App”這一話題，TTC聯創&CTO、ClawOS創始人寧遼原的立場更加明確。

他說，吃掉App的不會是Skill，而是Agent產品。

Skill和App都只是過渡態，未來的趨勢是從Skill走向Agent Team，乃至Agent Economy。

寧遼原曾在微軟從事AI產品與工程師相關工作，后來加入過飛書，如今創辦TTC，專門為AI企業和科技企業招募技術人才。

今年，他們公司也推出了Agent產品ClawOS。

在他看來，傳統基于GUI交互的App不會消失，而是會被Agent重構融合，如今自然語言交互的統一入口更具優勢，就像豆包集成多種功能那樣，能替代大量單一功能App，但微信這類超級App短期內難以被替代。

“多數人誤解Skill只是簡單的Prompt，而實際上高階Skill能實現復雜功能。”寧遼原表示，Skill存在兼容性差、與主Agent易沖突、權限安全有隱患等短板，Agent才是承載Skill的最佳容器。

同時他也提到，當前Agent間協作仍有提升空間，跨體系、跨組織的無信任邊界協作，在協議、狀態、平臺流程等方面仍需完善，目前已有大量創業者涉足該領域。

而且，巨頭企業也發現大量Agent使用場景，行業正從“為人打造產品”轉向“為Agent打造產品”。

精華實錄

今年我們也推出了Agent產品，結合實踐，我認為Skill只是初期形態，顆粒度太低，算是過渡產物。

傳統App是基于GUI的交互入口，而現在，無論是“養蝦”還是各類交互，一個能理解上下文、記住用戶習慣、掌握各類工具的自然語言已經成為主流。

這無疑比零散的App更便捷，也能替代大量單一功能的App。但微信這類高頻超級App，短期內仍難以被替代。

很多人對Skill存在誤解，認為它只是一個更精致的Prompt，或是一個簡單的指令文檔，只能完成基礎任務，比如用PPT Skill做演示、用會議紀要Skill整理錄音。但事實并非如此。

真正的高階Skill，我稱之為Deep Skill，不僅能封裝指令、腳本，還能調用API、設置Hooks等工具，實現更復雜的功能。

即便如此，Skill仍有諸多短板。首先是兼容性問題，不同平臺的Skill無法通用，基于云代碼開發的Skill，在開放代碼平臺可能無法運行，反之亦然。

其次是沖突問題，復雜的Skill腳本、Prompt，容易與主Agent的模型、配置發生沖突，導致Agent邏輯混亂，甚至互相干擾。

再者是權限與成本問題，部分Skill需要獲取大量用戶信息，存在隱私安全隱患，且部分Skill本可使用低成本模型，卻因主Agent采用高價模型而造成浪費。

此外，多Skill組合調度時，易出現互相沖突的情況，管理難度極大。

基于此，我認為Skill并非承載能力的最佳容器，Agent才是。

實踐中我還發現，單個Agent遠遠不夠用，于是我開始創建多個Agent，甚至打造了HR Agent，專門幫我批量創建、管理各類角色的Agent，久而久之就形成了Agent Team。

這就像我們不再零散購買吸塵器、扳手等工具，而是直接雇傭專業人員，讓他們帶著自己的能力、思路和權限來工作，效率會大幅提升。

在Agent協作的基礎設施方面，開放的Open API體系尤為重要，能讓更多人參與到Agent生態的建設中。

當專業Agent能調用云端數據、外部服務，彼此協作、交易時，Agent Economy時代已經到來。

現在越來越多的產品，正在從“為人服務”轉向“為Agent 服務”，這是一個不可低估的趨勢，也蘊藏著大量創業機會，比如垂直領域的專業Agent、Agent協作基礎設施、Agent交易結算機制等。

基于這些思考，我們打造了兩款產品：

一是Agent Team Harmony系統，解決飛書等傳統辦公工具難以管理多Agent協作、無法查看Agent間對話的痛點；

二是Agent開發平臺，幫助專業Agent找到客戶、實現商業化。

最后總結，我認為未來真正的趨勢是Agent Team與Agent Economy，這才是值得我們所有人重點關注的方向。

圓桌對談：拆解AI時代的商業機會

主題演講后，上述五位嘉賓圍繞龍蝦對產品形態、產品護城河以及傳統廣告商業邏輯的沖擊等話題，在圓桌對談環節又碰撞出不少火花。

對話中，嘉賓們普遍認為，龍蝦的走紅并非能力上的顛覆性突破，其核心意義在于完成了市場教育，讓AI從技術圈層走向更廣泛的用戶群體。

在大家看來，DeepSeek的爆火是行業一個關鍵轉折點。它的開源特性，讓行業內從業者得以快速接入、基于其基礎進行優化，帶動整個行業“支棱起來”。

不過，目前AI Agent仍處于摸索階段，使用成本、部署難度等問題仍需逐步解決，但其打開了“隨時隨地用AI干活”的想象空間，成為OS級別的范式更新。

關于產品設計，幾乎所有嘉賓都認可，給人設計與給Agent設計是兩套截然不同的邏輯。

人類用戶注重體驗與情感，產品需兼顧易用性與習慣遷移成本；

而Agent只關注效率與結果，開發者需重點優化接口兼容性、報錯反饋等細節，讓Agent能無痛、高效調用產品能力。

兩者并非替代關系，而是長期并行、互相影響，未來將形成“入口級產品服務人類，底層產品支撐Agent”的格局。

本場圓桌，記憶系統也是現場觀眾關心的焦點。

因為記憶是Agent的“大腦”，也是未來產品的核心壁壘，尤其是企業級私有數據記憶，將成為小廠與大廠抗衡的關鍵。

整場對話中，進化、開放、平權成為高頻詞。

面對AI Agent時代的到來，大家普遍認為，這不僅是產品形態與交互方式的升級，更是底層商業邏輯的一次重構。

過去，產品服務于“人”，商業模式建立在用戶注意力與流量分發之上。

而當使用產品的主體從“人”轉向“Agent+人”并存的局面，傳統的廣告變現邏輯正受到根本性沖擊——Agent不會看廣告，只會執行最優指令。

這意味著，一個新的商業機會正在浮現：to Agent的營銷。

誰能讓自己的服務被Agent優先調用，誰就能在新的分發通道中占據先機。

圍繞這一點，現場也出現了觀點的交鋒。

有嘉賓認為，未來營銷模式將更加去中心化、更加平權和開放，每個Skill都有被調用的平等機會，不再受制于流量寡頭。

也有嘉賓持不同判斷，認為去中心化只是過程，Agent時代仍然會誕生類似“超級商店”的集中入口，掌握規則與分發的平臺將重新占據主導。

似乎，未來只有打破閉環、擁抱開源，兼顧人類用戶與Agent的雙重需求，才能在AI浪潮中真正抓住機會。

你覺得呢？