「龙虾之父」吐槽人类互联网后，终于有人把这当个事儿办了
编辑｜张倩
不知道大家还记不记得，去年 3 月，AI 大牛 Karpathy 发过一条推文。大体意思是说：现在的大多数内容仍然是为人类编写的，但未来，读取这些内容的可能就不是人类而是 AI 了。因此， 从现在开始，我们就要考虑怎么把文档写得对 AI 更友好 。
说实话，当时看到这个观点，我还没有反应过来这意味着什么。很多网友可能也是这样，甚至有人说「现在考虑这个还太早了，毕竟现在上网的主要还是人」。
但短短一年，形势就变了。很多人体验过「龙虾」之后，连整理个桌面文件都懒得自己动手了，更别说上网搜资料这种脏活累活。
几乎可以肯定的是，Karpathy 所说的「 AI 成为上网主力军 」这事很快就会成为现实，毕竟尝到甜头的人类已经回不去了。而我们的互联网现在是什么情况呢？就像一位网友所说 —— 还是「马车时代的碎石路」。
对于 Agent 来说，这路走起来是处处绊脚 —— 各种验证、登录程序说卡就卡，从网上找到的工具得一个个试，token 用起来跟不要钱似的（实际又很贵），即使任务成功也得等半天，就像当年拨号上网。
从 PC 互联网、移动互联网时代一路走过来的刘洪涛跟我说：现在这种情况其实是难以接受的。要知道，人类互联网的可用性标准是 99.9%，他们这群人甚至还曾死磕给这个数字加上更多的「9」。而现在， Agent 调用外部工具的成功率只有 60% ，这还是单步调用的结果，多几步就能跌到 30% 以下。
所以，当「龙虾之父」Peter Steinberger 在采访中吐槽 现在的互联网基础设施对 Agent 极其「不友好」 时，刘洪涛产生了强烈的共鸣。而 Peter 指出的问题，正是他前年就看好并于去年春天正式入局的创业方向 ——Agent Internet Infra。
Peter Steinberger 的核心判断是：当前互联网并非为 agent 设计，且正在因为封锁、验证码、权限体系、缺失 CLI/API 等原因变得越来越不利于 agent；因此下一代互联网/软件基础设施必须朝 agent-friendly 重构。（字幕由AI生成）
刘洪涛组建的新公司名叫 AgentEarth 。核心团队的三个人，履历都很扎实。他自己曾在智能运维独角兽云智慧担任总裁，经历过企业级基础设施从 0 到 1 的规模化验证。CTO 单明辉（Lucas）是滴滴智能化运营系统的早期构建者，几亿人与海量网约车的实时大型匹配系统，他有构建和运维的经验。首席科学家薛教授则深耕国家级前沿网络技术多年，底层协议栈是他的强项。
AgentEarth CEO 刘洪涛（左）和 CTO 单明辉（右）
这样的组合，明显不是冲着做一款简单的 Agent 工具去的。用刘洪涛的话来说， 他们要干的是基础设施的活儿 ：底层给 Agent Internet 修一条高速物流线，让数据传输跑起来又稳又快；上面开一间「精品自营店」—— 不是给人逛的，而是把 Agent 当成真正的终端用户来服务，进店就能快速调用经过筛选和治理的高质量工具。前者靠的是他们研发多年的新一代传输协议，后者则是把工具聚合、托管、智能编排这一套做扎实，让 Agent 不用再像无头苍蝇一样到处试、到处撞， 省下宝贵的时间和 token 。
至于具体怎么做，刘洪涛也详细聊了聊。
为人设计的互联网
对于 Agent 来说太坑了
最近，Anthropic、OpenAI 又带火一个词，叫 Harness Engineering。Anthropic 在博客里说，同样的模型、同样的提示词，一开始跑出来的游戏是不能玩的，但是换一套运行方式、环境，就能跑出来一个不错的游戏。
这些前沿机构用实验给大家提了个醒 —— 虽然模型自身的改进至关重要，但围绕模型运行的外部环境也不容忽视，否则会影响大模型能力的发挥。
这也解释了，为什么 OpenAI 早在 2024 年就已经宣称大模型在某些方面达到博士能力水平了，但直到今年，生产力端才开始有切身的体感。
这个环境的建设，远比想象中要复杂。过去一两年，Agent Infra 领域的工程师已经在尝试解决一些问题，比如长期记忆存储、运行编排，为 Agent 稳定运行提供了底层支撑系统。但 这波「龙虾热」又充分暴露出一个短板 —— 外部调用 。要知道，即使是一个简单的订票操作，Agent 也得调用十几次外部工具。所以，当 Agent 开始像人一样「上网办事」，网络层就成了新的战场。
刘洪涛提到，对待这个新的战场，相关的基础设施建设必须遵循新的逻辑，因为 Agent 的上网行为，和人类天差地别。
人类上网是打开浏览器，搜索关键词，然后点开自己感兴趣的网页。接下来就是浏览、思考、判断。人在单个网页停留时间比较长，但整个上网行为并不复杂，还有 CDN（缓存一次服务一大群人）等缓存技术可以保证速度，各种设计精良的 UI 来提高效率，各种工具也是多年以来用得比较顺手的。
但 Agent 不一样，它不上网「看」，它上网是为了「把活儿干完」 。它一个任务需要的工具要跨多个模型、平台，执行链条很长，一个地方被卡住，整个任务就陷入试错黑洞。此外，它对速度的要求反而比人高，因为它不需要反应时间，只想要结果越快越好，好立刻进入下一步。
但现实情况是，当前互联网上的网页、工具大多还是为人设计的（就像 Peter 采访中提到的 Agent 需要在网页上点「我不是机器人」这类验证），没有针对 Agent 去做精选、适配，所以 Agent 的长链条很容易断。而且，Agent 上网拿的东西有些只是它自己需要的（比如生成某个图片），它用完别人也用不了，所以 CDN 会失效，速度就快不起来。
这些特性叠加，导致人类互联网基础设施在 Agent 面前开始「水土不服」。而眼下 Agent Internet 还处于野蛮生长期，外部工具鱼龙混杂、接口混乱、质量参差，Agent 在调用过程中频频「失智」，在反复试错、上下文重复传递中白白烧掉大量 token，完成任务的速度也提不上去。
说到这儿， Agent Internet Infra 这个方向要做的事情就很清晰了：它就是 让海量智能体能够自主发现、安全连接、可信协作的底层网络协议与中间件体系 ，致力于解决 Agent 如何与外部连接，Agent 之间如何像人类用互联网一样无缝协作的问题，其核心能力包括身份认证、通信协议、权限治理、跨平台工具调用、数据传输优化、交易支付、安全管理等。
目前，已经有一些公司开始在这一方向发力，比如 Cloudflare 发布了方便 Agent 读取网页的 Markdown for Agents，谷歌发布了打通浏览器环境与本地计算资源的 WebMCP…… 但总体来看，这一方向还处于早期发展阶段，新一代 Agent Internet Infra 服务商仍然缺位。
给 Agent 用的互联网
怎么省钱省时间？
在 Agent Internet Infra 这个方向，刘洪涛等人的创业逻辑有一个核心锚点： 从第一天起就把 Agent 当成网络的主体用户，也就是 end user（过去默认是人） ，这一点和 Karpathy 的判断是对齐的。
一旦锚定这个设定，网络基础设施优化的方向就从「服务于人类体验」变成了「服务于任务完成率和完成效率」，从「平台提供连接」变成「平台对结果负责」。也就是说，他们主要考虑： 你的「龙虾」能不能借助我的平台高质量、高可靠、高效率地完成任务，我要对你的结果负责，要为你省钱省时间 。
最重要的是，这一点并没有停留在概念上，而是落到了产品决策上。
最明显的一点是，他们刻意不做面向人的界面，不做复杂的开发者体验，而是只做标准化的 Agent 接口。这背后其实是一个很笃定的判断：未来不是开发者在配置工具，而是 Agent 自己在装配工具。如果你相信这一点，那所有为「人类操作方便」设计的层，都是短期过渡。
那他们是怎么把「高质量高可靠」做成差异点的？这里其实分为三层技术栈。