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这周面试了几个小伙伴，谈一点感受：
1. 人被“驯化”
社会这个大染缸，把太多的人驯化成听话的物种，少了很多自身的灵性。好坏不可一概而论，但是在这个 AI 飞速发展的时代，总归是不太友好的。
2. AI 的普及与应用
AI 虽然已经迅猛发展了两三年，但是更多的公司或者人对 AI 的使用率还远远不够。AI 如果想要产生一次新的技术革命，必然是要能够覆盖经济活动的方方面面。目前的人才市场上 AI 一枝独秀，而其他的产业一片凋零，这本身就证明目前 AI 还是一个稀有物种，想要普及全人类依然任重而道远。
怎么样把 AI 普及到各个经济活动，这可能就是一些机会。另外，对 AI 的创新也还是远远不够的。目前都是一个热点出来之后，大家跟着去追逐。全球 60 亿的人居然追着那么几个热点反反复复地在做，太少人在做创新的事情了。
1. 人被“驯化”
社会这个大染缸，把太多的人驯化成听话的物种，少了很多自身的灵性。好坏不可一概而论，但是在这个 AI 飞速发展的时代，总归是不太友好的。
2. AI 的普及与应用
AI 虽然已经迅猛发展了两三年，但是更多的公司或者人对 AI 的使用率还远远不够。AI 如果想要产生一次新的技术革命，必然是要能够覆盖经济活动的方方面面。目前的人才市场上 AI 一枝独秀，而其他的产业一片凋零，这本身就证明目前 AI 还是一个稀有物种，想要普及全人类依然任重而道远。
怎么样把 AI 普及到各个经济活动，这可能就是一些机会。另外，对 AI 的创新也还是远远不够的。目前都是一个热点出来之后，大家跟着去追逐。全球 60 亿的人居然追着那么几个热点反反复复地在做，太少人在做创新的事情了。
2 00
10 月 13 日，Shopify 正式推出 Shop MCP，向兼容 MCP 的 AI Agent 开放超过 10 亿件商品数据，并支持商品搜索、购物车、Shop Pay 结账及订单查询。
这件事的意义，远不止 Shopify 又开放了几个 API。
过去二十年，电商的核心逻辑是让消费者进入平台：搜索商品、筛选比较、浏览详情、加入购物车、支付下单。
平台竞争的是流量入口，商家竞争的是搜索排名、广告位置和转化效率。
但 Agentic Commerce 正在改变这套逻辑。
未来用户可能只需要告诉自己的 AI Agent：“帮我找一双适合马拉松训练的跑鞋，预算 150 美元以内，优先考虑缓震和耐用性。”
Agent 就可以理解需求、搜索不同商家的商品、比较参数和价格、检查库存，最终在用户确认后完成购买。
消费者不一定需要进入电商网站，甚至不需要知道商品来自哪个平台。
这背后至少有三个值得关注的变化。
第一，流量入口正在从平台向 AI Agent 迁移。 消费决策可能越来越多地发生在对话中，传统电商平台不再天然掌握完整的用户购买路径。
第二，GEO 的价值可能从品牌曝光延伸到交易转化。 商品能否被 Agent 理解、检索、比较和推荐，可能比单纯的关键词排名更加重要。结构化商品数据、真实评价、价格、库存和履约能力，将成为新的竞争要素。
第三，Agent 的商业价值正在从信息服务走向交易执行。 当搜索、比较、决策、支付能够通过标准化协议连接，开发一个具备交易能力的购物 Agent，门槛将持续降低。
不过，交易入口开放不代表消费者会立即改变购物习惯。信任、授权、售后与跨平台协同，仍然需要解决。
真正值得关注的，不是 AI 能不能帮人买东西，而是当 AI 开始代表消费者做购买决策，商家究竟应该优化给人看的店铺，还是优化给 Agent 理解的商品数据？
未来很可能两者都需要，但资源投入的优先级将发生变化。
这件事的意义，远不止 Shopify 又开放了几个 API。
过去二十年，电商的核心逻辑是让消费者进入平台：搜索商品、筛选比较、浏览详情、加入购物车、支付下单。
平台竞争的是流量入口，商家竞争的是搜索排名、广告位置和转化效率。
但 Agentic Commerce 正在改变这套逻辑。
未来用户可能只需要告诉自己的 AI Agent：“帮我找一双适合马拉松训练的跑鞋，预算 150 美元以内，优先考虑缓震和耐用性。”
Agent 就可以理解需求、搜索不同商家的商品、比较参数和价格、检查库存，最终在用户确认后完成购买。
消费者不一定需要进入电商网站，甚至不需要知道商品来自哪个平台。
这背后至少有三个值得关注的变化。
第一，流量入口正在从平台向 AI Agent 迁移。 消费决策可能越来越多地发生在对话中，传统电商平台不再天然掌握完整的用户购买路径。
第二，GEO 的价值可能从品牌曝光延伸到交易转化。 商品能否被 Agent 理解、检索、比较和推荐，可能比单纯的关键词排名更加重要。结构化商品数据、真实评价、价格、库存和履约能力，将成为新的竞争要素。
第三，Agent 的商业价值正在从信息服务走向交易执行。 当搜索、比较、决策、支付能够通过标准化协议连接，开发一个具备交易能力的购物 Agent，门槛将持续降低。
不过，交易入口开放不代表消费者会立即改变购物习惯。信任、授权、售后与跨平台协同，仍然需要解决。
真正值得关注的，不是 AI 能不能帮人买东西，而是当 AI 开始代表消费者做购买决策，商家究竟应该优化给人看的店铺，还是优化给 Agent 理解的商品数据？
未来很可能两者都需要，但资源投入的优先级将发生变化。
5 00
今天主要把注意力集中在控制髋发力、步频、振幅上。
后半程因为昨天跑了 10 公里，今天明显感觉大腿胀的厉害，后半程已经完全没法控制步频了，所以步频又慢了下来，步幅加大了。
想起之前举重完还连跑了两个 10 公里，真是有点不自量力，这一次基本是最好的状态下，连跑两个 10 公里都这么吃力
后半程因为昨天跑了 10 公里，今天明显感觉大腿胀的厉害，后半程已经完全没法控制步频了，所以步频又慢了下来，步幅加大了。
想起之前举重完还连跑了两个 10 公里，真是有点不自量力，这一次基本是最好的状态下，连跑两个 10 公里都这么吃力
3 00
为什么 AI Agent 时代，沙箱隔离越来越重要？
最近经常看到 Sandbox（沙箱隔离）这个概念，其实并不是什么新技术，但随着 AI Agent 的发展，它正在变得越来越重要。
沙箱的本质，是给程序划定一个受限制的执行环境，让它可以在指定范围内运行代码、操作文件、调用工具，但不能随意影响外部系统。
过去的大模型主要负责回答问题，即使回答错误，影响的大多是信息质量。但现在的 Agent 已经具备自主规划、编写代码、执行脚本、操作浏览器、调用 API，甚至修改生产数据的能力。
AI 正在从提供建议，转向直接执行。执行能力越强，失控的风险就越大。
例如，让 Agent 自主开发一个 Shopify 商品优化工具，它可能需要安装依赖、编写代码、执行测试。如果没有沙箱，生成的代码可能直接影响生产环境。而通过沙箱，可以让 Agent 先在隔离环境中完成开发和验证，再经过审批发布到正式系统。
但这里有个容易混淆的地方：沙箱隔离不等于 Agent 安全。
沙箱解决的是 Agent 能在哪里执行，权限控制解决的是 Agent 能做什么，审批机制解决的是哪些操作必须经过确认，审计与回滚解决的是出错后如何恢复。
即使 Agent 运行在沙箱中，只要持有正式环境的 API 写入权限，仍然可能造成真实的业务损失。
未来的 AI Native 系统，不只是多个 Agent 的简单编排，而是需要逐步建立完整的执行、隔离、授权、验证与恢复机制。
尤其当 Agent 开始自主开发工具、动态生成代码、持续扩展自身能力时，沙箱将不再只是安全组件，而会成为 Agent 基础设施的重要组成部分。
Agent 的上限取决于自主执行能力，而真正决定它能否进入生产环境的，是可控性。**
最近经常看到 Sandbox（沙箱隔离）这个概念，其实并不是什么新技术，但随着 AI Agent 的发展，它正在变得越来越重要。
沙箱的本质，是给程序划定一个受限制的执行环境，让它可以在指定范围内运行代码、操作文件、调用工具，但不能随意影响外部系统。
过去的大模型主要负责回答问题，即使回答错误，影响的大多是信息质量。但现在的 Agent 已经具备自主规划、编写代码、执行脚本、操作浏览器、调用 API，甚至修改生产数据的能力。
AI 正在从提供建议，转向直接执行。执行能力越强，失控的风险就越大。
例如，让 Agent 自主开发一个 Shopify 商品优化工具，它可能需要安装依赖、编写代码、执行测试。如果没有沙箱，生成的代码可能直接影响生产环境。而通过沙箱，可以让 Agent 先在隔离环境中完成开发和验证，再经过审批发布到正式系统。
但这里有个容易混淆的地方：沙箱隔离不等于 Agent 安全。
沙箱解决的是 Agent 能在哪里执行，权限控制解决的是 Agent 能做什么，审批机制解决的是哪些操作必须经过确认，审计与回滚解决的是出错后如何恢复。
即使 Agent 运行在沙箱中，只要持有正式环境的 API 写入权限，仍然可能造成真实的业务损失。
未来的 AI Native 系统，不只是多个 Agent 的简单编排，而是需要逐步建立完整的执行、隔离、授权、验证与恢复机制。
尤其当 Agent 开始自主开发工具、动态生成代码、持续扩展自身能力时，沙箱将不再只是安全组件，而会成为 Agent 基础设施的重要组成部分。
Agent 的上限取决于自主执行能力，而真正决定它能否进入生产环境的，是可控性。**
3 00
做产品经常强调“克制”和“简约”，但简约真的等于功能少吗？
最近看到一些运动腕带，没有屏幕，不提供时间、跑步配速等基础功能，被认为是产品克制的典范。
但值得思考的是，如果用户为了查看配速，还需要额外佩戴一块运动手表，这种简约究竟降低了复杂度，还是把复杂度转嫁给了用户？
反过来看，智能手机集成了相机、导航、支付、通信等大量功能，微信也集成了社交、支付、小程序、视频号等复杂生态。难道就能说它们不够简约、不够克制吗？
功能少不代表简约，功能多也不代表不克制。
这里至少存在三个不同层次：
第一，功能简约。 尽可能减少功能，聚焦核心场景。但功能少只是客观结果，不意味着产品设计一定优秀。
第二，体验简约。 降低用户完成目标的认知成本和操作成本。即使系统内部非常复杂，只要用户完成任务更加简单，反而是更高层次的简约。
第三，战略克制。 清楚哪些功能应该做，哪些不应该做。不是因为追求极简而拒绝功能，而是基于用户价值、产品定位和资源投入做出取舍。
尤其在 AI Agent 时代，这种区别更加明显。
一个只有对话框的 AI 产品，看起来足够简约，但如果用户需要反复提供上下文、切换系统、复制数据，实际体验并不简单。
反而是一个集成几十种工具、能够自主规划和执行任务的复杂 Agent 系统，可能真正减少了用户的操作负担。
好的产品，不是简单地减少功能，而是把复杂留给系统，把简单留给用户。
克制从来不是目的，用户价值才是。不能因为一个产品放弃了某些功能，就天然认为它具备更高级的设计哲学。
真正的简约，不是让产品看起来简单，而是让用户实现目标变得简单。
最近看到一些运动腕带，没有屏幕，不提供时间、跑步配速等基础功能，被认为是产品克制的典范。
但值得思考的是，如果用户为了查看配速，还需要额外佩戴一块运动手表，这种简约究竟降低了复杂度，还是把复杂度转嫁给了用户？
反过来看，智能手机集成了相机、导航、支付、通信等大量功能，微信也集成了社交、支付、小程序、视频号等复杂生态。难道就能说它们不够简约、不够克制吗？
功能少不代表简约，功能多也不代表不克制。
这里至少存在三个不同层次：
第一，功能简约。 尽可能减少功能，聚焦核心场景。但功能少只是客观结果，不意味着产品设计一定优秀。
第二，体验简约。 降低用户完成目标的认知成本和操作成本。即使系统内部非常复杂，只要用户完成任务更加简单，反而是更高层次的简约。
第三，战略克制。 清楚哪些功能应该做，哪些不应该做。不是因为追求极简而拒绝功能，而是基于用户价值、产品定位和资源投入做出取舍。
尤其在 AI Agent 时代，这种区别更加明显。
一个只有对话框的 AI 产品，看起来足够简约，但如果用户需要反复提供上下文、切换系统、复制数据，实际体验并不简单。
反而是一个集成几十种工具、能够自主规划和执行任务的复杂 Agent 系统，可能真正减少了用户的操作负担。
好的产品，不是简单地减少功能，而是把复杂留给系统，把简单留给用户。
克制从来不是目的，用户价值才是。不能因为一个产品放弃了某些功能，就天然认为它具备更高级的设计哲学。
真正的简约，不是让产品看起来简单，而是让用户实现目标变得简单。
2 00
大道至简，跑步也是这样。
髋部作为动力源，手臂、小腿、核心都是稳定身体平衡。
另外身体状态也非常重要，后半程的时候明显感觉髋部动力有点跟不上了。
跑步前要保持好的身体状态，不然很容易其他部位代偿。
髋部作为动力源，手臂、小腿、核心都是稳定身体平衡。
另外身体状态也非常重要，后半程的时候明显感觉髋部动力有点跟不上了。
跑步前要保持好的身体状态，不然很容易其他部位代偿。
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