Skill vs App：一场入口范式的争夺

田晏林 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

中关村科学城国际创新服务集聚区的会议室，座无虚席。

原定2点开始的沙龙活动，不少观众提前一个小时就到场。他们大多是从业多年的产品经理、创业者，也有大学生和刚入行的年轻人。

OpenClaw带来的连锁反应，还在继续扩散。

这段时间，以它为代表的智能体技术，正以Skill调用取代App跳转，让传统应用形态第一次感受到被“架空”的危机。

过去，打车、点餐、修图……每件事都要打开特定App，遵循“找应用-选功能-完成操作”的固定路径。

现在，一句指令，智能体就能调用Skill完成任务，甚至直接操控手机里的其他App。

新的入口似乎正在替代分散的App。

无数产品经理都在追问：龙虾时代，还需要做App吗？产品人的下一张牌该怎么打？

在量子位近期举办的「龙虾时代，Skill会吃掉App吗？」主题沙龙上，我们看到深耕传统App生态多年的从业者与“养了50只龙虾”的算法工程师正面交锋。

还有来自AI健康、智能办公、效率笔记、通用AI智能体、底层智能体操作系统等多个领域的一线创业者与产品负责人，疯狂输出干货。

大家围绕Agent生态、Skill能力边界、App未来形态等话题激烈讨论，现场碰撞出许多有意思的观点：

• Skills不会完全干掉App，App会以Skill形式继续存在并进化；
• 笔记这类工具，未来不只是存储工具，而是AI的个人记忆底座；
• Skill VS App不是谁消灭谁，是GUI（图形界面）向 LUI（对话式交互）迁移；
• 吃掉App的不是Skill，而是Agent产品；
• 给人用的产品，不会被给Agent用的产品取代。

当App的边界被Skill打破，当Agent团队开始模仿人类组织分工协作，一个更值得深思的话题是：

人类组织本身，又该朝着怎样的方向进化？

看完下面这份回顾实录，相信你会有自己的答案。

Skill是AI时代的“小程序”

小卡健康是一款为减脂和健身人群设计的AI饮食记录App，通过AI拍照和AI对话，记录饮食和计算食物热量。上线1年多，用户超过200万。

它的创始人兼CEO包炬强，结合自身AI行业经历与对App市场的数据观察，直言目前受AI冲击最明显的是搜索类产品，对其他App流量影响有限。

在他看来，App与Skill有本质不同。前者面向人类、以图形界面交互、流程通用、追求用完即走；后者服务于AI Agent，采用自然语言或命令行交互，流程个性化、注重理解用户。

Skills更像AI时代的“小程序”，小程序没干掉App，Skills也未必能。

既然不会被干掉，那么App在AI时代该怎样自处？包炬强分享了四条命运走向：

• 主动成为Skill，服务已有⽤户，只是部分⽤户⼊⼝迁移了；
• 在Skills⽣态中，生长出App的替代品；
• 原有服务Agentic化，获得更多新增流量，可被AI调用；
• 部分场景直接消失，不再需要独立形态。

精华实录

数据层面，我观察到两波关键变化。一是目前受AI冲击最明显的是搜索类产品，对其他App流量影响有限。

二是今年年初， Anthropic推出Claude CoWork插件市场，引发的美股SaaS史诗级暴跌。资本市场普遍担忧SaaS产品会被AI替代。

顺着这个逻辑推演，第三波冲击，有没有可能是AI Agent与Skill生态，对现有App模式的系统性颠覆？

从本质看，App和Skill是完全不同的产物。App服务人类，靠图形界面点击交互，使用流程通用标准化，核心逻辑是用完即走。

Skill服务于AI Agent，适配机器阅读，交互偏向自然语言与CLI命令行，无需复杂界面，使用流程高度个性化，能在不同技能间自由跳转完成复杂组合任务，目标是更懂用户、积累上下文、提供专属服务。

当前，Skill主要分为四类，绝大多数是原有服务的延伸，各类App与软件通过API开放能力接入生态，仅把GPT作为交互入口。

其次是组合服务，能串联多个工具实现个性化需求，也是目前玩法最多的方向。此外还有基建服务与创新服务，纯创新型技能目前仍较少，需要生态逐步成熟。

未来App可能有几种走向：主动接入成为Skill、被生态内新服务替代、自身实现Agent化开放能力，或是保留独立场景不接入AI生态。

我的判断是，App会持续作为服务载体存在，不会被Skill完全取代，而是适配生态进化。

现阶段，Skill发展仍有不少问题：使用成本偏高、多数服务不支持CLI、生态不完善；人类还不擅长精准向机器描述需求，容易浪费token。

更深层的是组织架构问题，当前团队协作依赖人工传递信息，上下文大量丢失，真正的效率提升需要Agent化组织，让AI之间直接对接传递完整信息。

当然，Skill的优势也很明显：服务互联互通，个性化流程更灵活；上下文完整连贯，体验更贴心有情绪价值；多Agent并存提供服务，个体效率将10倍提升。

我建议大家亲自使用GPT、Claude等工具，只有亲身实践才有真实体感。特别是企业管理者，如果不亲自使用AI，就无法搭建适配AI时代的组织架构，创新也只能停留在空想。

最后我想说，AI时代，每个人都值得温柔以待，每个人都配得上更个性化的服务。

你的产品去掉AI后，还存在吗？

两周前，金山办公WPS的AI原生笔记刚刚完成内测， 补上了WPS产品组件板块的最后一块拼图。

“很多人都在说，WPS为什么没有一个笔记软件？也有人说，已经有WPS了，为什么还要做一个笔记软件？”过去一段时间，两种声音在徐奕成耳边碰撞了太多次。

作为金山办公WPS AI产品总监，徐奕成向沙龙现场的创业者和产品经理抛出一个问题：“你们设计的产品能被Claude Code直接调用吗？”

他的答案很明确，如果一个App应用不能被Agent访问，那么在AI的世界中，它已经消失了，“因为AI看不见它”。

徐奕成用自动驾驶举例，称以前是“人开车”，现在讨论最多的是“车载人”。比如特斯拉，已经推出无方向盘、无踏板的无人出租车了。

放到应用产品上也是同理：从前是人使用App，未来会变成App主动服务人。

需注意的是，过去20年，App的竞争本质是抢用户打开的界面战争，比拼功能、体验、价格，核心目标是让用户主动点开App，是基于界面设计的用户竞争。

而AI Agent到来后，竞争彻底改写：新用户不再是人，而是Agent。Agent不看界面、不在乎设计，唯一决策标准是你有没有MCP（模型上下文协议）？接口稳不稳？

尽管现阶段“龙虾”还有各种各样的问题，比如很费钱、效果不那么好，但不能否认它是一个新范式。

“范式一旦发生，是不可逆的。就像接受了Vibe Coding，我们就再也回不去古法编程的时代了。”徐奕成说。

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今天我们聚焦核心话题：Skill会吃掉App吗？由此延伸出两个关键问题：当Agent“吃掉”应用时，究竟吃掉了什么？剩下的又是什么？

用人开车和现在的自动驾驶来理解这个问题，App的发展也是如此。

以前是人去操作App，为了让大家能用更短的路径达成需求，我们不断丰富功能、优化交互体验。

进入AI时代，尤其是AI能够并行处理任务的当下，路径长短或许已经不那么重要，只要AI能精准承接用户的需求，给出想要的结果就足够了。

这是我的第一个思考：App就像车，核心能力（代码或AI）就像引擎，它们都会一直存在，但人需要手动操作的“驾驶舱”会逐渐弱化，操作步骤会越来越少。

随之而来的另一个问题的是：这个“引擎”到底属于谁？

当你的应用能被AI调度，用户不会在意Agent调用的是Office还是WPS，他们只在乎最终能不能拿到想要的Word、PPT。

但对我们厂商而言，这一点至关重要。

所以我们的竞争，已经从传统的交互层面，更多转向了AI交互层面。

再跟大家分享一个生活化的类比：大家平时会怎么管理家里的杂物？我知道有些人家里弄了专属货架，把所有东西分门别类，只为快速找到想要的东西。

但如果家里有一个小精灵，你只要告诉它想要什么，它就会帮你找出来，那我们还需要货架吗？答案显然是不需要。

这和笔记软件的现状很像，很多用户会要求我们做文件夹、做各种组织结构，但在AI时代，这些繁琐的分类方式未来可能都会被替代。

当然，为了尊重用户的使用习惯，我们目前还是保留了树状组织架构，但WPS笔记也在不断探索新的范式。

AI时代，信息熵增的速度远远超过用户整理的速度，很多软件的能力和用户需求出现了结构性不匹配，这不是升级某个功能就能解决的，而是需要推翻重做。这也是WPS笔记诞生的核心原因。

WPS笔记的核心定位很明确：AI只做一件事——帮用户整理，不帮用户生成内容。

很多人问我，WPS笔记如何和印象笔记等同类产品竞争？我们很清楚，单品很难获得竞争优势，我们的核心竞争力在于WPS全生态。

用户可以无负担地将所有内容导入笔记，笔记能作为写PPT、文字、表格时的优质信息上下文。

同时，我们的核心优势是“记忆能力”，能记住用户的分类逻辑、沉淀私有数据，这就是我们所说的“得记忆者得留存”。

最后回到核心问题：Skill会吃掉App吗？我认为不会，可能会吃掉“为人设计”的那部分。

但Agent作为新范式，一旦形成，用户就再也回不去了。

养Agent，本质上是养它对你的记忆

和徐奕成一样，印象笔记产品负责人焦文超也提到了“记忆”之于笔记类产品的重要性。

他的核心观点是，人脑有两大局限：记忆容量有限、处理带宽有限。

传统笔记能解决人类“记不住”的问题，但AI时代，面对指数级增长的信息，人的大脑带宽无法快速处理，需要第二大脑做过滤与聚焦。

焦文超提到，AI时代第二大脑的核心使命，是让AI更“懂我”，只输出适配我的相关结果。

同时他也指出，当前Agent的痛点是，能独立完成80%-90%任务，但协作场景易断连，最后100米往往需要人工介入。

而且，简单文件式记忆太粗糙，维度少、精度不足，一旦记忆上下文过长，容易产生幻觉。

随着AI对人的记忆累积，焦文超觉得必须做结构化、分层级的记忆管理。印象笔记这类产品，未来不再只是存储工具，而是成为AI的精准记忆源。

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很多人现在都习惯用大模型解决问题，既然可以把智能体理解为人类的大脑外挂，那是否还有必要再设计一个笔记软件？

相信这是很多人的疑问。我们是这么考虑的，印象笔记从诞生起就以“第二大脑”为定位，解决人类大脑的两大天然局限：

1、记忆容量有限；2、处理“带宽”有限，无法同时高效处理多任务。

在AI时代之前，印象笔记的第二大脑概念，其实更多的作用是把信息存下来、方便检索，解决人的大脑容量空间不够的问题。

现在AI时代来了，导致信息在生成上速度是爆炸式的。无论是短视频还是公众号，包括我们跟豆包问的各种各样的内容，这些信息导致数据量急剧上升。

人的大脑带宽本身有限，有这么多数据进来的时候，人根本无所适从。因为我们越靠近AI，越会感觉到人脑和AI之间的差距。

因此，AI时代的第二大脑不再只是“存储工具”，核心使命是适配人类带宽，过滤无效信息，让AI只围绕个人目标处理数据，实现“一句话交付、一站式结果”。

OpenClaw和Claude Code这类工具，已经在尝试给AI做简易记忆库，它们的做法是：用Markdown文件当“AI的小笔记本”，让AI记住和你相关的信息。

但我们觉得可能这些对记忆的处理精度还是不够，做得还是比较粗暴。

真正可用的Agent需要“被养出来”，通过深度记忆越来越懂使用者。

我们将个人记忆拆解为六大核心维度：长期基础信息、个人风格偏好、中短期目标任务、行为规律、人际关系网络，以及更高阶的决策思维模式。

相比简单文件存储，更需要用结构化方式管理记忆，区分长期记忆、动态记忆等不同深度，提升效率与准确性。

所以我们认为还是应该有一套记忆系统去管理，才能让AI更好地理解你。

我们做了一些demo，比如我连接了我的笔记、知识库、SaaS工具、邮件系统等。

可以做的事是，它根据我的数据分析提炼出我的记忆，拿到记忆信息之后，帮我去行动。

例如，自动读取邮件、结合当前任务生成回复草稿。当然我们认为这个步骤不能直接做决策，但至少可以做到帮你写好草稿，你确认一下没问题就可以发送。

这个过程中，才能让AI做成真正的闭环。这也是我们认为AI与笔记办公工具结合的方向。

把进化交给时间

元空AI是一家由北京大学在读博士团队创业而成的公司，其核心产品AI Excel工具——ChatExcel，于2023年2月测试版上线，累计服务用户超千万次。

谈及本次沙龙主题，元空AI创始人&CEO逄大嵬说，AI、Skill与App的发展都是进化过程，如同生物从单细胞到人类的演化，需要时间沉淀且充满变异，无法预见终局。

但他能肯定的是，如同新形态技术从未杀死旧形态，Skill也不会吃掉App。

“App只是进化中的一个阶段，用户真正关注的是最终结果而非中间过程。”逄大嵬强调，AI创业的核心是团队坚持信念、穿越周期，产品名称与形式不重要，解决用户需求、提供优质结果才是关键。

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今天我就以我们自身产品的发展变化，来回答“Skill会不会吃掉App”这一问题，核心关键词就是进化与破界。

这是我很喜欢一张生物进化图，从单细胞生物到人类，整个过程没有固定脉络，本质是变异与时间沉淀的结果。

这和我们今天讨论的AI、Skill与App的话题高度契合。

它们都是进化的过程，周期漫长且无法预见。就像2023到2026年，每年的行业话题都在快速迭代，这正是进化的体现。

我们的产品是典型的AI原生产品，和金山办公、印象笔记等前辈不同，我们从第一天就采用GUI到LUI的对话式交互模式。2023年3月上线后，日活最高达15万。

上线初期，大家总会问“你们和WPS、微软有什么区别？”，这正是GUI与LUI模式的核心差异。

但到2025年下半年，这个问题几乎没人再问，因为用户已经接受“对话就能干活”的模式，这背后是技术与用户心智的双重进化。

我们始终认为，AI产品的核心是技术驱动，而非需求驱动，要跟着模型成熟度走，不断的去挑战技术边界。

我们定位“AI for data”，从单场景单任务，逐步拓展到全模态数据处理，推出ChatDB、数据看板、AI PPT、AI文档报告等产品，从单点Agent延伸到全产业链服务，这个过程既依托模型成熟，也顺应了用户需求的变化。

而“破界”的关键，我认为是OpenClaw的出现，它像生物变异一样，让我们的基础能力长出更多新东西。

我们是第一批做AI Agent的团队，也是春节后国内第一个发布小程序版本龙虾的平台。作为平台方，我们能看到用户领养Agent后的真实使用场景。

它已进入生产力环节，比如我们的实习生现在只需要用1小时、10元钱就能完成原本要用半天、花费150元的图文排版工作，还改变了内部工作流程。

其实，行业里总在讨论“新形态是否会杀死旧形态”，但历史已经证明，PC没有杀死大型机，智能手机没有杀死PC，云计算也没有杀死本地服务器，它们只是完成了角色重构。

Skill与App的关系也是如此。

App只是进化过程中的一个阶段，用户真正关注的不是中间过程，而是最终结果。

作为AI创业者，我们2023年从校园创业起步，去年连续融资三轮，服务百万用户，我们自身就是进化的缩影。

当前AI产品迭代已快至以周为单位，比起纠结技术细节，更重要的是团队能否坚持信念、穿越周期。

最后我认为，AI时代产品叫什么不重要，能给用户提供想要的结果、提升体验，才是核心。

超级App仍然难被替代

关于“Skill会不会吃掉App”这一话题，TTC联创&CTO、ClawOS创始人宁辽原的立场更加明确。

他说，吃掉App的不会是Skill，而是Agent产品。

Skill和App都只是过渡态，未来的趋势是从Skill走向Agent Team，乃至Agent Economy。

宁辽原曾在微软从事AI产品与工程师相关工作，后来加入过飞书，如今创办TTC，专门为AI企业和科技企业招募技术人才。

今年，他们公司也推出了Agent产品ClawOS。

在他看来，传统基于GUI交互的App不会消失，而是会被Agent重构融合，如今自然语言交互的统一入口更具优势，就像豆包集成多种功能那样，能替代大量单一功能App，但微信这类超级App短期内难以被替代。

“多数人误解Skill只是简单的Prompt，而实际上高阶Skill能实现复杂功能。”宁辽原表示，Skill存在兼容性差、与主Agent易冲突、权限安全有隐患等短板，Agent才是承载Skill的最佳容器。

同时他也提到，当前Agent间协作仍有提升空间，跨体系、跨组织的无信任边界协作，在协议、状态、平台流程等方面仍需完善，目前已有大量创业者涉足该领域。

而且，巨头企业也发现大量Agent使用场景，行业正从“为人打造产品”转向“为Agent打造产品”。

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今年我们也推出了Agent产品，结合实践，我认为Skill只是初期形态，颗粒度太低，算是过渡产物。

传统App是基于GUI的交互入口，而现在，无论是“养虾”还是各类交互，一个能理解上下文、记住用户习惯、掌握各类工具的自然语言已经成为主流。

这无疑比零散的App更便捷，也能替代大量单一功能的App。但微信这类高频超级App，短期内仍难以被替代。

很多人对Skill存在误解，认为它只是一个更精致的Prompt，或是一个简单的指令文档，只能完成基础任务，比如用PPT Skill做演示、用会议纪要Skill整理录音。但事实并非如此。

真正的高阶Skill，我称之为Deep Skill，不仅能封装指令、脚本，还能调用API、设置Hooks等工具，实现更复杂的功能。

即便如此，Skill仍有诸多短板。首先是兼容性问题，不同平台的Skill无法通用，基于云代码开发的Skill，在开放代码平台可能无法运行，反之亦然。

其次是冲突问题，复杂的Skill脚本、Prompt，容易与主Agent的模型、配置发生冲突，导致Agent逻辑混乱，甚至互相干扰。

再者是权限与成本问题，部分Skill需要获取大量用户信息，存在隐私安全隐患，且部分Skill本可使用低成本模型，却因主Agent采用高价模型而造成浪费。

此外，多Skill组合调度时，易出现互相冲突的情况，管理难度极大。

基于此，我认为Skill并非承载能力的最佳容器，Agent才是。

实践中我还发现，单个Agent远远不够用，于是我开始创建多个Agent，甚至打造了HR Agent，专门帮我批量创建、管理各类角色的Agent，久而久之就形成了Agent Team。

这就像我们不再零散购买吸尘器、扳手等工具，而是直接雇佣专业人员，让他们带着自己的能力、思路和权限来工作，效率会大幅提升。

在Agent协作的基础设施方面，开放的Open API体系尤为重要，能让更多人参与到Agent生态的建设中。

当专业Agent能调用云端数据、外部服务，彼此协作、交易时，Agent Economy时代已经到来。

现在越来越多的产品，正在从“为人服务”转向“为Agent 服务”，这是一个不可低估的趋势，也蕴藏着大量创业机会，比如垂直领域的专业Agent、Agent协作基础设施、Agent交易结算机制等。

基于这些思考，我们打造了两款产品：

一是Agent Team Harmony系统，解决飞书等传统办公工具难以管理多Agent协作、无法查看Agent间对话的痛点；

二是Agent开发平台，帮助专业Agent找到客户、实现商业化。

最后总结，我认为未来真正的趋势是Agent Team与Agent Economy，这才是值得我们所有人重点关注的方向。

圆桌对谈：拆解AI时代的商业机会

主题演讲后，上述五位嘉宾围绕龙虾对产品形态、产品护城河以及传统广告商业逻辑的冲击等话题，在圆桌对谈环节又碰撞出不少火花。

对话中，嘉宾们普遍认为，龙虾的走红并非能力上的颠覆性突破，其核心意义在于完成了市场教育，让AI从技术圈层走向更广泛的用户群体。

在大家看来，DeepSeek的爆火是行业一个关键转折点。它的开源特性，让行业内从业者得以快速接入、基于其基础进行优化，带动整个行业“支棱起来”。

不过，目前AI Agent仍处于摸索阶段，使用成本、部署难度等问题仍需逐步解决，但其打开了“随时随地用AI干活”的想象空间，成为OS级别的范式更新。

关于产品设计，几乎所有嘉宾都认可，给人设计与给Agent设计是两套截然不同的逻辑。

人类用户注重体验与情感，产品需兼顾易用性与习惯迁移成本；

而Agent只关注效率与结果，开发者需重点优化接口兼容性、报错反馈等细节，让Agent能无痛、高效调用产品能力。

两者并非替代关系，而是长期并行、互相影响，未来将形成“入口级产品服务人类，底层产品支撑Agent”的格局。

本场圆桌，记忆系统也是现场观众关心的焦点。

因为记忆是Agent的“大脑”，也是未来产品的核心壁垒，尤其是企业级私有数据记忆，将成为小厂与大厂抗衡的关键。

整场对话中，进化、开放、平权成为高频词。

面对AI Agent时代的到来，大家普遍认为，这不仅是产品形态与交互方式的升级，更是底层商业逻辑的一次重构。

过去，产品服务于“人”，商业模式建立在用户注意力与流量分发之上。

而当使用产品的主体从“人”转向“Agent+人”并存的局面，传统的广告变现逻辑正受到根本性冲击——Agent不会看广告，只会执行最优指令。

这意味着，一个新的商业机会正在浮现：to Agent的营销。

谁能让自己的服务被Agent优先调用，谁就能在新的分发通道中占据先机。

围绕这一点，现场也出现了观点的交锋。

有嘉宾认为，未来营销模式将更加去中心化、更加平权和开放，每个Skill都有被调用的平等机会，不再受制于流量寡头。

也有嘉宾持不同判断，认为去中心化只是过程，Agent时代仍然会诞生类似“超级商店”的集中入口，掌握规则与分发的平台将重新占据主导。

似乎，未来只有打破闭环、拥抱开源，兼顾人类用户与Agent的双重需求，才能在AI浪潮中真正抓住机会。

你觉得呢？