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深耕商務建站與企業(yè)官網(wǎng)運營的一線實戰(zhàn)洞察。

Havenlon | 雜談:AI時代,我們可能正在創(chuàng)造一種“沒有人類觀眾的互聯(lián)網(wǎng)”

Havenlon | 雜談:AI時代,我們可能正在創(chuàng)造一種“沒有人類觀眾的互聯(lián)網(wǎng)” 互聯(lián)網(wǎng)誕生以來有一個幾乎從未被認真討論過的前提它最終是給人看的。網(wǎng)頁要讓人能夠閱讀按鈕要讓人能夠點擊搜索引擎要把人帶到網(wǎng)站廣告要吸引人的注意力推薦算法要猜測人的興趣。哪怕后臺運行著無數(shù)機器互聯(lián)網(wǎng)最終面對的仍然是一雙人的眼睛。這個持續(xù)了三十多年的前提正在松動。而它松動的方式相當技術化因此格外容易被忽略。Google 在 2025 年 4 月提出 Agent2Agent 協(xié)議A2A要解決的問題聽起來很窄讓不同廠商、不同平臺上的 AI Agent 能夠以標準方式相互發(fā)現(xiàn)、溝通與協(xié)作。同年 6 月Google 將協(xié)議規(guī)范與相關 SDK 移交 Linux Foundation如今它由后者旗下的 Agentic AI Foundation 治理到 2026 年官方口徑稱已有超過 150 家組織支持這一標準并在供應鏈、金融、保險與 IT 運維等場景進入生產(chǎn)使用。它與 Anthropic 提出的 MCP 形成互補MCP 處理 Agent 與工具、數(shù)據(jù)之間的連接A2A 處理 Agent 與 Agent 之間的協(xié)作。單獨看這不過又是一個協(xié)議。但如果把它放進更長的互聯(lián)網(wǎng)歷史里它指向的是另一件事互聯(lián)網(wǎng)上開始出現(xiàn)越來越多不是為“人和網(wǎng)站”設計而是為“機器和機器”設計的基礎設施。過去是我們打開互聯(lián)網(wǎng)接下來可能是我們的 AI 打開互聯(lián)網(wǎng)而我們只等待結果。互聯(lián)網(wǎng)也許不會消失但它的主要觀眾第一次可能不再只有人類。一、過去的互聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)是一臺巨大的“人類界面”今天我們覺得網(wǎng)頁理所當然應該有導航欄、圖片、按鈕、動畫、字體與配色。但這些東西并不是互聯(lián)網(wǎng)天然需要的它們是人類需要的。一臺機器并不需要漂亮的商品詳情頁不需要首頁 Banner不需要明星代言不需要“猜你喜歡”甚至不需要那個紅色的“立即購買”按鈕。它真正需要的可能只是一組事實商品是什么價格多少有沒有庫存什么時候送達退貨規(guī)則如何支付方式有哪些這些信息是否可信——以及我能不能直接在這里完成交易。這種差別已經(jīng)可以被測量。2026 年 7 月Said Elnaffar 與 Farzad Rashidi 的一項研究把同一個電商站點做成兩個版本一個面向人類的常規(guī)版本一個按機器可讀、語義清晰、動作可執(zhí)行的原則重做的“agent-ready”版本商品目錄、價格、庫存與購物流程完全一致。研究讓三個瀏覽器 Agent 執(zhí)行五類購物任務共 300 次運行。結果是agent-ready 版本的嚴格成功率為 89.3%常規(guī)版本為 49.3%平均操作步驟也明顯下降差距最大的環(huán)節(jié)恰恰是商品細節(jié)提取、比較與多條件篩選。同一門生意同一批商品同一批 Agent唯一變化的是信息的呈現(xiàn)方式。這意味著未來的網(wǎng)站設計可能要同時回答兩個問題過去問的是“人看得舒服嗎”未來還必須問“機器讀得明白嗎”。這并不是一次 SEO 升級。SEO 無論如何優(yōu)化最終服務的仍然是一個人類動作——讓人點擊進來。而 Agent 不一定需要把人帶進來它可以自己讀完然后自己決定。二、我們可能正在從“搜索互聯(lián)網(wǎng)”進入“委托互聯(lián)網(wǎng)”正因為機器不必再把人帶回頁面我們訪問互聯(lián)網(wǎng)的基本動作也開始改變。過去二十多年這套動作幾乎沒有變過產(chǎn)生需求搜索打開幾個頁面比較判斷點擊下單。整個流程本質(zhì)上由人自己完成頁面是必經(jīng)之路。Agent 試圖把它壓縮成一句話“幫我買一雙適合長距離徒步的鞋150 美元以內(nèi)周五之前送到?!笔O碌乃阉?、讀評價、核尺碼、比價格、確認物流、判斷退貨政策、選擇商家、完成支付都發(fā)生在人看不見的地方。這已經(jīng)不是概念演示。2025 年 9 月OpenAI 與 Stripe 共同推出開放標準 Agentic Commerce Protocol并在 ChatGPT 內(nèi)上線 Instant Checkout2026 年 1 月Google 在 NRF 大會發(fā)布 Universal Commerce Protocol與 Shopify、Etsy、Wayfair、Target、Walmart 等共同開發(fā)并獲得包括 Visa、Mastercard、Stripe 在內(nèi)的二十余家機構支持明確瞄準 AI Agent 參與商品發(fā)現(xiàn)與交易的場景。2026 年 5 月 11 日阿里的千問與淘寶全面打通用戶在對話中即可完成商品挑選、對比與下單官方將其描述為從推薦到下單、履約、售后的全流程閉環(huán)。這里真正發(fā)生變化的不是“聊天機器人可以購物”這件小事。人類正在把訪問互聯(lián)網(wǎng)的過程本身委托出去。我們過去委托搜索引擎“幫我找到信息”它把決定權原封不動地交還給人現(xiàn)在被委托的是“你替我處理這件事”Agent 會繼續(xù)向下走完那些原本屬于人的步驟。兩者之間只差半句話產(chǎn)業(yè)含義卻完全不同當?shù)诌_商家的不再是顧客本人而是顧客派來的代理商家面對的就是一種前所未有的受眾。三、當 AI 成為顧客品牌第一次擁有“機器觀眾”今天幾乎所有營銷理論都有一個共同起點人。人有注意力有情緒會沖動消費會被品牌故事影響會因為包裝漂亮而多停留三秒會記住一句廣告語。互聯(lián)網(wǎng)因此形成了一整套圍繞人類注意力運行的經(jīng)濟體系。機器顧客不共享這些弱點。它不會因為首頁好看而多買東西不會因為“震驚今年最值得買的十款產(chǎn)品”這樣的標題產(chǎn)生好奇也不會因為某個品牌請了明星代言就天然認為產(chǎn)品更合適。它更可能關心參數(shù)、價格、歷史可靠性、交付概率、售后規(guī)則、兼容性以及這些說法能否被驗證。這意味著企業(yè)未來可能第一次同時面對兩種受眾Human Audience 與 Machine Audience。給前者看的東西需要故事給后者看的東西需要結構給前者建立信任可能依靠品牌給后者建立信任可能依靠數(shù)據(jù)、接口與可驗證信息。Adobe 在 2026 年 6 月的一篇文章中已經(jīng)把未來的營銷場景描述為三種并存的關系human-to-human、human-to-agent以及 agent-to-agent并提出在 agent-to-agent 的世界里最有價值的品牌往往是最“有用”的品牌——提供更好的約束、更可靠的信息與更能改善結果的服務。這不只是一句營銷術語的更新。它意味著整個數(shù)字商業(yè)第一次需要回答一個略顯古怪的問題如果你的客戶派來的不是一個人而是一臺機器你準備給它看什么四、然后一個更加奇怪的互聯(lián)網(wǎng)會出現(xiàn)很多內(nèi)容根本沒人讀一旦真正的讀者是機器內(nèi)容本身的性質(zhì)也會跟著變。假設一家企業(yè)發(fā)布了一份兩百頁的產(chǎn)品技術說明。過去的邏輯很簡單人寫然后另一個人讀。未來完全可能變成另一種鏈條AI 依據(jù)工程資料生成初稿另一個 AI 做格式與一致性檢查企業(yè)發(fā)布客戶的 Agent 自動讀取從中提取十七個關鍵參數(shù)與另外二十三家供應商比較最后給決策者一句話——“推薦 A 公司”。于是這份文檔從產(chǎn)生到完成商業(yè)使命可能從來沒有任何一個人完整讀過。它當然仍然是內(nèi)容但已經(jīng)不是傳統(tǒng)意義上的媒體內(nèi)容因為它最重要的讀者是機器。再往前一步一個 Agent 寫第二個讀第三個總結第四個據(jù)此行動人類只出現(xiàn)在鏈條的最前面我想要什么和最后面結果是什么中間大量的信息交換人再也不會看到。研究者已經(jīng)開始為這種前景命名。2026 年 6 月的一篇論文《Towards an Agent-First Web》直接指出萬維網(wǎng)建立在一個維持了三十年的假設之上——網(wǎng)絡內(nèi)容的主要消費者是人類——而這一假設滲透在它的每一層訪問模型假定訪客是人經(jīng)濟模型建立在人的注意力上內(nèi)容形態(tài)針對人的感知設計AI Agent 作為人與內(nèi)容之間的中介大規(guī)模出現(xiàn)正在使這個假設失效。如果這個判斷成立它可能是互聯(lián)網(wǎng)歷史上相當大的一次轉(zhuǎn)折。Web 1.0 讓人讀取信息Web 2.0 讓人生產(chǎn)信息移動互聯(lián)網(wǎng)讓人隨時參與網(wǎng)絡而 Agentic Web 可能第一次讓另一種參與者成為網(wǎng)絡里的“一等公民”替人行動的機器。五、互聯(lián)網(wǎng)最大的商業(yè)基礎——注意力——也可能因此發(fā)生變化內(nèi)容的讀者換了衡量內(nèi)容價值的方式也很難不變。今天許多網(wǎng)站的商業(yè)模式可以濃縮成一句話把人留下來。頁面瀏覽量、停留時間、點擊率、轉(zhuǎn)化率、廣告曝光、粉絲數(shù)這些指標最終衡量的都是同一種東西——人的注意力一種稀缺、易疲勞、可被設計誘導的資源。機器沒有這種意義上的注意力。一個 Agent 可以在極短時間內(nèi)讀完大量頁面它不會“刷到停不下來”不會因為某個短視頻特別刺激而多看十分鐘更不會在凌晨兩點躺在床上繼續(xù)向下滑。這意味著一個長期建立在爭奪人的時間之上的互聯(lián)網(wǎng)可能需要一套并行的經(jīng)濟模型爭奪機器的選擇。問題于是從“怎樣讓消費者看見我”逐漸變成“怎樣讓消費者的 Agent 選擇我”。這兩句話只差幾個字背后可能是完全不同的產(chǎn)業(yè)。SEO 爭奪的是搜索結果中的位置Agent 時代爭奪的可能是決策鏈中的位置——誰的數(shù)據(jù)更清晰誰的條件更可靠誰的服務更容易被調(diào)用誰能讓 Agent 以更低成本確認事實誰就更可能獲得機器推薦。所以有一天一個視覺極其漂亮的網(wǎng)站可能輸給另一個平淡但信息結構清晰的網(wǎng)站。因為真正做出選擇的那位“顧客”根本沒有看首頁。六、但“沒有人類觀眾”真正危險的地方還不是商業(yè)商業(yè)秩序的重排終究只是市場問題。更值得警惕的是另一個方向當機器越來越多地讀取機器生成的信息互聯(lián)網(wǎng)中的知識會發(fā)生什么設想一個并不遙遠的循環(huán)AI 依據(jù)網(wǎng)絡內(nèi)容生成文章文章重新進入互聯(lián)網(wǎng)另一個 AI 讀取這些文章再產(chǎn)生更多內(nèi)容如此往復?;ヂ?lián)網(wǎng)可能因此出現(xiàn)一種奇怪的“知識回聲”——機器讀取機器機器引用機器機器總結機器而最初那個事實究竟來自哪里越來越難以追溯。前述關于 Agent-First Web 的研究把這種結構性風險稱為 epistemic recursion認識論遞歸AI 生成的內(nèi)容被 Agent 消費并用于生成新的內(nèi)容網(wǎng)絡知識由此逐步脫離人類的事實源頭。這比“AI 寫了很多垃圾文章”嚴重得多因為真正的問題不是垃圾變多而是互聯(lián)網(wǎng)可能越來越擅長引用自己。今天我們擔心的是假新聞它至少有一個造假者因此有一個可以追責的起點。未來需要擔心的可能是一種更復雜的東西一條信息沒有明顯的造假者每一個 AI 都只是忠實地總結了它看到的內(nèi)容每一個環(huán)節(jié)看起來都合理但經(jīng)過幾十次機器之間的壓縮、改寫與轉(zhuǎn)述之后最初那個事實已經(jīng)面目全非。沒有人撒謊最后卻沒人知道什么是真的。七、于是互聯(lián)網(wǎng)可能需要重新回答一個最古老的問題這里到底是誰來源一旦模糊身份就成了必須重新處理的問題。互聯(lián)網(wǎng)早期流行一句玩笑“在互聯(lián)網(wǎng)上沒人知道你是一條狗。”那是匿名時代的幽默。到了 Agent 時代這句話可能要改寫成在互聯(lián)網(wǎng)上你甚至不知道對面是不是一個人。一個網(wǎng)站收到一次訪問它可能來自傳統(tǒng)搜索爬蟲可能來自模型訓練爬蟲可能來自一個代表用戶執(zhí)行任務的 Agent也可能來自另一家企業(yè)派出的采購 Agent。這些行為在 HTTP 層看起來都只是請求但意義完全不同?;A設施層已經(jīng)開始承認這種差異2026 年 7 月 1 日Cloudflare 取消了此前籠統(tǒng)的“屏蔽 AI 爬蟲”開關改為按用途區(qū)分 Search、Agent、Training 三類流量并允許所有客戶分別設置按其公布的計劃自 2026 年 9 月 15 日起Training 與 Agent 兩類在帶有廣告的頁面上默認被攔截Search 仍默認放行——理由是頁面上出現(xiàn)廣告本身就是網(wǎng)站主希望一個人落在這里的信號。這說明一個新的互聯(lián)網(wǎng)治理問題已經(jīng)浮現(xiàn)。過去我們主要管理的是“誰可以訪問”未來還必須知道它代表誰訪問為了什么訪問可以做到哪一步。前述論文的主張更進一步代表人類行動的 Agent其訪問權利應當繼承它所代表的那個人前提是請求中攜帶可識別的身份信息就像今天的瀏覽器標識一樣換言之“惡意機器人”與“受用戶明確委托的 AI Agent”不能永遠被當成同一種東西而這已經(jīng)不只是協(xié)議問題還牽涉規(guī)范、法律與社會約定。機器開始擁有互聯(lián)網(wǎng)身份。而身份背后是委托。八、真正到來的也許不是“死互聯(lián)網(wǎng)”而是“雙層互聯(lián)網(wǎng)”把這一切簡單叫作“死互聯(lián)網(wǎng)”其實并不準確?;ヂ?lián)網(wǎng)不會因為機器變多而死去。人仍然會聊天會看電影會爭論會創(chuàng)作會在網(wǎng)絡上尋找情緒、故事和其他人。更可能的圖景是分化互聯(lián)網(wǎng)逐漸變成兩個重疊的世界。一層仍然屬于人——漂亮的網(wǎng)頁、視頻、社區(qū)、品牌、故事、情緒與文化另一層越來越屬于機器——接口、協(xié)議、結構化數(shù)據(jù)、Agent 身份、機器支付、機器協(xié)商、機器調(diào)用機器。我們看到的是第一層我們的 Agent 活躍在第二層而大量商業(yè)活動可能逐漸發(fā)生在我們看不見的那一層。未來的互聯(lián)網(wǎng)未必沒有人類而是越來越多互聯(lián)網(wǎng)行為不再需要人類親自出現(xiàn)。這可能才是 Agent 時代真正值得注意的變化。過去三十年互聯(lián)網(wǎng)做了一件偉大的事情把世界的信息送到人面前。接下來的二十年它可能開始做另一件事讓機器替人進入世界。到那時衡量一份內(nèi)容的問題也許不再是“這個頁面有多少人看過”而是“有多少機器讀過它、相信它并據(jù)此采取了行動”。當這一刻真正到來我們可能才會意識到我們創(chuàng)造的已經(jīng)不再只是一張連接人的網(wǎng)絡而是一張連接人、機器與行動的網(wǎng)絡?;ヂ?lián)網(wǎng)的下一次巨大變化也許不是出現(xiàn)一種新的內(nèi)容形式而是出現(xiàn)一種新的觀眾。
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