"Father of Lobster" mengeluhkan internet manusia, akhirnya ada yang benar-benar mengurusnya

（来源：机器之心）

编辑｜张倩

我不知道大家还记不记得，去年 3 月，AI 大牛 Karpathy 发过一条推文。大意是说：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再是人类而是 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 Agent 来说，这路走起来处处绊脚——各种验证、登录程序一说卡就卡，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，负责过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 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。

最中间那层，他们把「工具质量问题」从 Agent 侧挪到了平台侧。现在的主流做法是让 Agent 自己去挑工具、去试错，用更多 token 去填坑。结果就是成本高、成功率低，而且不可控。在这一层，他们把这个事情接管了过来，为 Agent 做了一个访问外部服务的「单一网关」。也就是说，Agent 不需要知道哪个工具好用，平台已经帮它选好了、兜底好了，一旦出故障立马切换。结算也是在这里统一进行，数据全透明，Agent 背后的人能看到用了哪些工具、调用多少次，token 用得明明白白，再也不是吞钱的黑洞。

而上面那层则致力于用「自营逻辑」来保证早期质量。他们一开始不是开放生态，而是自己选工具，强调稳定、高效、高质量，就像早期的京东自营商城，核心是助力「龙虾」们高质量完成任务。在产生流量后，他们也会开放第三方入驻，并采用一种基于大模型的工具推荐算法及调用优化策略来让这个过程高度智能化。

下面那层，也是他们最硬核的，是把「可靠性」下沉到传输层，用自研的传—存—算一体化调度协议加快底层数据传输。

在真实环境测试中，这个协议比当前业界最好的开源协议——谷歌 QUIC——快 2-10 倍，最近测试甚至达到十几倍。也就是说，如果你的 Agent 想从远端传输拿文件、图像、视频，尤其是那种个性化的刚刚生成的内容，这个协议要比传统方式快得多。

行内人可能都知道，协议这东西是一套自洽的规则体系，所以搞协议研发不是个短期活儿，没法像写 APP 那样拆成模块并行推进。做新协议就像养一个新物种，得从一颗种子开始，按特定顺序慢慢长。每个环节都得等前一个彻底定型了才能动手，堆再多工程师也压缩不了「等它长大」的时间。而且，协议设计里那些隐性知识——比如网络行为的边缘案例、踩过的坑——都得靠长期沉淀。刘洪涛说，他们这个协议也不是一朝一夕做出来的，研发周期那都是以十年计的，最早的经验积累其实是为了优化 TCP/IP，没想到现在成了公司的核心技术壁垒。

这事的天花板

可能比想象的高得多

在 PC 互联网、移动互联网时代，网民数量、每个网民上网时间的增长往往被视为整个市场增长的核心动力。但随着二者逼近极限，这种增长已经触顶。

Agent Internet 这个新赛道的出现正在重写游戏规则。一家公司、一个人可以部署成百上千个 Agent，一个 Agent 可以同时跑多个任务，而且这些 Agent 还不用睡觉。这意味着，Agent Internet Infra 所承载的流量和价值，上限现在其实还不好估。

这也意味着，这一层很容易长出一批新的大公司。回头看 PC 互联网、移动互联网，几乎每一层基础设施最后都跑出过独立公司，因为问题够通用、需求够硬，迟早会有人把它做成平台。Agent Internet 也是一样，而且这一次用户规模和调用强度都更极端，很多基础问题是空白的，留出来的位置反而更多。

在刚刚起跑的这个阶段，AgentEarth 已经占了一个还不错的位置。

一方面是判断比较早，也比较干脆，从一开始就按「Agent 是用户」来构建系统，关注 Agent 任务的高可靠、高质量完成。另一方面是团队结构比较少见——底层协议能力一时半会儿很难被追上，那种在「几亿用户、海量资源实时匹配」场景里打过仗的人也着实稀有。这类系统对稳定性、效率、容错的要求非常极端，平时其实很少有机会能练到。一旦 Agent 的调用规模起来，这种经验会变得很值钱，而且也不是短时间能补出来的。

就在昨天，AgentEarth 刚刚发布了他们产品的测试版，开始小范围测试。测试链接如下：Agentearth.ai

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