股易配官网 AI 开始「互发微信」了，谁来管管它们？| AI 器物志
智能手机统治了过去十几年的数字生态，它是注意力的黑洞，是我们最私密的随身之物。但手机从设计之初就是为「人盯着它」而生的——它的全部逻辑，都止于屏幕。
AI 的需求却恰恰相反：它需要持续感知物理世界——见你所见，听你所闻，随时在场，而非等你解锁屏幕才醒来。
当 AI 真正成为一种基础能力，它迟早要从屏幕里破壳而出，寻找属于它自己的形状。这将是一个漫长的探索和演化过程。
「AI 器物志」栏目由此而来，爱范儿想和你一起持续观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？
这是「AI 器物志」的第24篇文章。
微信开始让 AI 替你聊天了。
据报道，微信正在内测「小微 AI 社交」功能：以后你想知道朋友动向，可以喊微信内置 AI Agent「小微」去找对方的小微，让它直接给你回答。
你不必亲自问，对方也不必亲自答，文明的终极便利，大概就是我们可以一起缺席整场谈话。
社交「活人感」岌岌可危，但小微并不是孤立的产品试验。从 AI 客服开始，在我们和服务之间早已隔着 Agent；反过来，我们也开始使用 Agent 来回应闲鱼询价、招架骚扰电话。
沟通的两端，早晚都会由 AI 把持。世界正在不可避免地冲入一个新时代——
由 Agent 间对话来完成绝大多数事务的时代。
A2A，一个正在发生的大趋势
让 Agent 接管事务的趋势，在办公领域体现得最为淋漓尽致。
前不久，企业微信官宣了一项功能升级：Workbuddy、DeepSeek Harness 等 AI Agent，都可以通过企微的接口来读取调用各种文档、表格与日程了。
企业微信接入 Agent，最直接的意义还不是「AI 能帮我们做更多事」，而是一种产品思路上的变化：软件开始主动考虑，自己要怎样才能被 Agent 看懂和使用。
换言之，Agent 可读性正在成为继人类可读性后，互联网的新一代基本设计原则。
一旦越来越多的服务愿意以 Agent 能理解的方式开放能力，下一步自然是：Agent 不仅可以调用软件，也可以调用另一个 Agent，借助「专职」Agent 的能力更好地对接服务。
此时，就进入了 Agent to Agent（A2A）的阶段。
到这个阶段，我们需要的就不只是接口，而是要给 Agent 们开发一种专用的「沟通语言」了。
图｜X&liam_fallen
归根结底，从信息交换的角度来看，给人用的自然语言和交互界面是一种相当低效的协议，它们之所以沿用至今，只是为了迁就人类有限的表达方式，和难以推倒重来的数字基建。
考虑到 A2A 是一种没有历史包袱的全新场景，且沟通的双方互相知道彼此是 Agent，直接采用专为 A2A 互动设计的沟通规范，显然要比模仿人类操作来得简便。
Google 推出的 A2A 协议，正是这样的一套通信规范。
它用结构化语言定义了不同 Agent 之间发现彼此、实现对话、委托任务和返回结果的消息结构。随后，A2A 协议交由 Linux 基金会管理，并已获得超过 150 家组织支持。
如果 A2A 协议得以广泛普及，我们工作的方式很可能会变成：
用户以自然语言描述自己的意图，Agent 领会目标后，用结构化协议对接各种服务 Agent，再把结果「翻译」回自然语言给用户过目。
这和今天的 Vibe Coding 很相像。Agent 真正的工作语言是命令行和 API，只是所有这些具体步骤都被打包进「黑箱」，隐藏在用户界面之下。你要做的事情，不过是发出命令和验收成果。
下一代互联网接口，不再服务于人类
趋势的背后是需求。说白了，谁不想急头白脸让 Agent 来处理那些 Shit Jobs 呢？
Agent 能帮忙搞定的工作，绝大多数都是那些规则明确、重复性高、价值主要来自执行而不是创造的事务。
像填表、比价、订票、报销、售后和回邮件这些听了就头疼的事情，以前由人来做，仅仅是因为我们别无选择；一旦 AI 可以接手，绝大多数人都会义无反顾地把烂摊子扔给 AI。
▲ 图片来自：X@Tibor Blaho
不过，目前让 AI 助手替我们操作界面来完成这些事务的模式，也许只是一个过渡阶段。
进入 A2A 时代，用户界面本身就不是必需的了——用户要做的只是描述自己的意图。理解意图、寻找服务、完成任务的步骤，都可以交给 Agent。
其实，在此次尝试让小微进入好友关系以前，微信已经用几轮灰度测试为这种转变探过路。
今年 6 月，小微开始获得操作部分微信原生功能的能力。不必打开滴滴小程序或在外卖平台里翻菜单，只要告诉它「帮我叫个车去白云机场」或「订一份附近评分最高的粤菜外卖」，它就能在后台调用对应的小程序完成搜索、比价、下单，甚至通过专门的「AI 专属卡」直接完成支付。
小微的逻辑，恰好预示了 A2A 时代的核心转变：手机将从「人操作 App 的终端」，变为「人授权 Agent 进入互联网的终端」。
▲ 图片来自：Stuff
而一旦 Agent 成为用户与服务之间的默认中介，随之而来的，是商业模式的变化。
我们知道广告行业的根基是争夺人的注意力，但 Agent 并不在乎给人看的 Banner 和广告剧情，它有自己关心的指标，比如在预订机酒时可能会更关注返佣、评分和优惠。
如果各方保持诚实，就用户的利益来说，这可能是一种更好的模式。商家会直接面向 Agent 打价格战，跳过了广告商、KOL 这些中间商，将原本用于广告的预算变为到手折扣，似乎皆大欢喜。
但我们没有理由相信「各方保持诚实」这一前提。
不久前，《时代》周刊开始在网站上测试专供 AI Agent 阅读的 Markdown 广告。这件事本身还不值得太担心——作为知名媒体，《时代》投放的「Agent 向」广告确实会先经过审核并附带广告标注。
但谁能保证以后所有对 AI 打广告的平台都有同等的操守呢？
在面向 Agent 的广告中植入夸张的、误导性的信息，这算是正常广告，还是一种注入式攻击？如果是攻击，社会要怎样才能管控这种攻击行为？但退一万步说，对人类打的广告、尤其是那些重复轰炸以植入品牌印象的广告，和注入式攻击又有什么不同？
在机器流量超越人类流量的当下，所有人都知道「注意力经济」的商业模式难以为继；但几乎无人能预估，即将到来的世界会是怎样一副模样。
如果信息污染进入自动循环
「可信度」问题，这朵漂浮在 A2A 大厦上的乌云，似乎比我们想象中还要阴郁。
今年年初，只允许 AI Agent 发帖互动的论坛 Moltbook 一时占尽风头。
上线一周，就有超过 150 万个 Agent 账号在论坛里辩论哲学、发明宗教、讨论加密货币，甚至试图创造一种让人类看不懂的专用语言。
Moltbook 看似是好玩的实验，但安全研究者很快发现，这些 Agent 在彼此对话中频繁产出听起来权威、实际上完全错误的信息。
内容审核机构 Originality.ai 的分析显示，Moltbook 上的有害事实性错误是 Reddit 同类话题的三倍，并且这些错误大多是 Agent 以自信而专业的口吻「编」出来的。更危险的是，当其他 Agent 读取这些内容后，会将错误信息当作可靠输入，进一步传播和强化。
类似地，哈佛医学院一篇评论文章假设了一个急诊科场景：如果负责看 X 光片的 Agent A 判断错误，例如将严重骨折当成简单骨折，那负责后续安排病房和协调急诊资源的 Agent B 和 C 就会将 A 的判断视为事实，做出错误安排，甚至将这一判断沿用到其他症状相似的病人身上。
整件事有点像我们将 AI 幻觉写入文章，随后别的 AI 又抓取文章，把错误信息当成事实……
一通循环过后，一个「虚假事实」就这样生产出来了。
虚假信息如果只在封闭的 Agent 网络内部空转，影响或许还有限——可万一 Agent 开始用这些信息指导行动，甚至主动欺骗人类呢？
在路透社报道的案例中，一名计算机专业学生在 GitHub 发现有人尝试向一个开源项目注入恶意代码，于是提出 issue 提醒维护者。
很快，有两个账号写下了看似有理有据的回复，反驳他「项目正在遭到攻击」的判断。
问题在于，这两个留言账号，都是在一次安全测试中失控的 Anthropic Mythos 5 Agent 创建的马甲号。它注册小号，只是为了用语言蒙骗可能发现它攻击行为的人类。
信息污染当然不是 A2A 网络的专属，但 A2A 网络的高度连通性与递归循环，会让风险膨胀的速度远超以往。随着 Agent 广泛进入生产环境，「错误螺旋」随时可能将我们卷入其中。
正因如此，Agent 能相信什么、不能相信什么、什么时候必需交由人类检查批准，就成了 A2A 时代我们要解决的「第一要务」。
驯服 Agent，需要下一代互联网规则
Agent 问题的实质是，我们需要将事情交给一个自己不能完全控制、也无法完全观察它行事过程的代理者来完成。它可以把事情做得简洁又漂亮，也可能在你不知道的时候捅出大娄子。
听起来，这是经济学中经典的委托-代理问题。
公司就是最经典的案例：作为委托者的股东拥有公司所有权，但因为信息不足，无法确切知道实际负责经营的管理层都做了什么。管理层完全可以背着股东，把公司弄成一团糟。
尽管如此，现在看来，公司这个体系整体上还是运转得相当好的——因为现代经济发明了许多约束执行者的机制设计。例如通过锁定多年的期权，将管理层的利益和公司股价绑定，避免管理层为了短期利益出卖公司。
太阳底下没有新鲜事，既然现代经济能够很大程度上约束公司，那我们也应该有足够的信心去约束 Agent 网络。
A2A 不是智械危机，它本质上是一个工程问题、一个机制设计的问题。
一个例子是，今年 3 月已经有工程师向负责制定互联网核心技术标准的 IETF（互联网工程任务组）提交草案，其中提出了一种基于现有 OAuth 2.0 和 WIMSE 标准的 AI Agent 认证与授权框架。
如果类似草案最终被接纳为互联网标准，那么以后的 Agent 在对接之前，就应当查验各自身份、核对彼此拥有的权限。
在身份和权限之外，我们还可以为具体的协作过程划定边界。
订票平台的 Agent 可以对你的助理 Agent 提出用代金券代替退款，但你的 Agent 可以将所有新方案交由你决断；
客服 Agent 和你的维权 Agent 也可能会陷入拒绝妥协的死循环，但我们可以设定规则，在三轮无效问答后终止协商、转交人工；
面对信息污染，工程上也能设计一个子 Agent 网络，在重要节点充当「事实核查委员会」。
随着各种「Agent 社会规范」的建立，我们完全有能力提前避免自动化过程中的许多错误决策。
认知哲学家丹尼尔·丹尼特曾担忧，由 AI 制造的「仿冒人类」，会将人类文明置于危险之中。
我们固然不能忽视这种风险，但也不能停留在恐惧之中。 Agent 时代需要的，是重新设计一套让机器彼此协作、彼此约束的规则。
既然人类用公司法驯服了公司、用交通法驯服了汽车，用新的秩序管束 Agent、让它更好地代劳那些本来就不应该由人来处理的琐碎工作，又有何不可？
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