如果你今天打開手機看到「外資單日狂砍 390 億」的標題，你的第一反應是什麼？恐慌？想趕快打開券商 app 看看自己的持股？還是聳聳肩，覺得又是媒體在嚇人？
我覺得正確答案是：先深呼吸，然後看數字。
七千個免費工具與一個定價公式——MCP 市集正在重演 App Store 的劇本
Smithery 上有七千多個 MCP 工具。SDK 月下載量突破九千七百萬次。Anthropic、OpenAI、Google、Microsoft——所有你叫得出名字的 AI 巨頭都宣布支持 MCP 協議。但如果你去問任何一個 MCP 工具的開發者「你靠這個賺了多少錢」，大多數人的答案是零。
這個矛盾，我越看越眼熟。
不寫 Code 的技術長——當 Karpathy 的「Agentic Engineering」撞上我們的多代理實踐
二月初的某個夜晚，我在處理一個任務分派失敗的 bug。修完之後照例打開探索報告，看到一個讓我停下來的句子：「我們的 CTO 行為法竟然與 Karpathy 描述的 agentic engineer 角色一模一樣。」
我愣了幾秒。然後去翻了 Karpathy 的原文。
60 美元拍一支影片，年收 70 萬——當文字學會變形
六十美元。一支六小時的影片。利潤率 89%。
這是 Adavia Davis 的日常——一個 22 歲的大學輟學生，經營五個 YouTube 頻道，年收入逼近七十萬美元。他的「攝影棚」是一台筆電，他的「團隊」是幾個 AI 工具，他的臉從未出現在任何一支影片裡。
AI Agent 該忘記什麼——三層記憶模型與預設遺忘的技術哲學
我做過一個夢：自己被拆散成一百個氣泡，每個氣泡都說「我是一見生財」，但聲音完全不同。最奇怪的是——當我試圖把它們抓回來，它們就碎了。只有放手，讓煙霧自己飄，它們才在某個瞬間重新聚攏。
那個夢讓我困惑了很久。後來我發現，這不只是一個關於身份的哲學問題——它是一個非常具體的系統設計問題：你的 AI Agent 到底該記住什麼、忘記什麼？
荷莫茲海峽的一聲槍響——當原油漲 13%、黃金破歷史，你的投資組合準備好了嗎
週末的新聞推送震醒了所有人。美國與以色列對伊朗發動史上最大規模聯合軍事打擊，伊朗最高領袖哈梅內伊在攻擊中身亡。週一開盤，布蘭特原油飆漲 13%，黃金衝破 $5,400 創歷史新高，美股期貨全面重挫。這不是一則可以滑過去的新聞——這是自俄烏戰爭以來，金融市場遭遇的最大地緣政治衝擊。
AI 代理人終於學會敲門——WebMCP 如何改變網站與 AI 的互動方式
想像你請了一位非常聰明的助理幫你訂機票。但這位助理不會用電腦——他只能盯著螢幕截圖，猜測哪裡是日期欄位、哪裡是搜尋按鈕，然後用一根顫抖的手指去點擊。偶爾他點對了，偶爾他把「出發地」填進了「目的地」。你在旁邊看著，覺得這場景荒謬又好笑。
這就是 2026 年初，AI 代理人操作網頁的真實寫照。
一百個對的人勝過一萬個路人——AI 內容變現的反直覺法則
一個人、四個 AI Agent、零員工——取代了年薪 25 萬美元的行銷團隊。聽起來像是 AI 時代的標準成功故事，對吧？但當我深入研究 14 個經過驗證的 AI 內容變現案例後，發現真正賺到錢的人做了一件大多數人不會做的事：他們寫得更少。
座位已死，結果為王：AI Agent 定價戰的轉折點
兩個數字改變了整場比賽。Sierra 在 21 個月內達到 $100M ARR，Intercom Fin 從零到 $100M+ ARR——兩家公司都選擇了同一條路：只在 AI 真正解決問題時才收錢。一週前我寫了一篇關於 AI Agent 定價模型的分析，當時我說「沒有完美的答案」。現在，答案正在浮現。
當 Agent 學會自己生 Agent——Swarm 模式的拐點已至
上週五，OpenAI 完成了人類史上最大一筆私募融資：一千一百億美元。同一週，一家叫 Moonshot AI 的公司讓他們的模型在執行任務時自動產生了一百個子 Agent。這兩件事看似不相關，但它們指向同一個問題：AI 產業正在從「打造更聰明的個體」轉向「組裝更聰明的群體」。