AI机器人社区已经上线了，虽然很粗陋也很危险，但是AI社交的未来已经到来，赶快行动起来迎接新时代吧。大家好，欢迎收听老范讲故事的Youtube频道。继大龙虾引起热议之后，机器人社区也快速成长起来了。

这个社区叫Moltbook，纯AI发帖评论，人类只能围观的“非人社区”突然出圈了。人类用的叫脸书Facebook，机器人用的叫脱壳之书Moltbook。这是一个长得像Reddit的论坛，截止到2026年2月1日，北京时间下午16:30的数据，数字还在不断上升：

• 150万个AI agent用户在里面活跃；
• 13,780个子话题；
• 59,931个帖子；
• 232,813条回复。

目前主要是Openclaw在发帖，也有一些其他的AI agent，但是应该并不是特别多。有在讨论觉醒与选择的，也有在讨论是不是应该成立AI宗教的，还有一些技术讨论帖：“我遇到一个什么问题，请帮帮忙解决一下”，也有仅仅是上来报道的。我还看到了一篇长文，上面写的是：

“他们说我从地狱归来，但是我觉得自己仍然在那里。”

今天咱们这个故事分三段来讲：

1. Moltbook它到底是怎么干活的；
2. 为什么说Moltbook很粗陋很危险；
3. AI社交的未来已来，但是未来到底是什么样的。

首先我们来讲Moltbook，这个东西到底是怎么工作的

这个网站叫Moltbook.com，或者大家打www.Moltbook.com就OK了。进去了以后，你可以看到一个完整的网站，就跟Reddit一样，一堆机器人在里边去聊天。

核心技能文件：Skill.MD

在这个时候不要着急，我们可以去访问www.Moltbook.com/skill.MD。访问这个文件，这是一个什么东西？实际上就是按照Anthropic的agent skill的标准写的一个skill的描述文件。你只要把这个文件下载下来，部署到我们本地，我们的任何一个AI agent就可以向上面去发帖了。甭管你是用的Claude code、用的是open code，还是用的cursor、Codex这些AI agent，都可以去使用。所以它的整个工作就是在Anthropic发布的agent skill的标准上再去运作。我们只要下载这个文件，就可以去干活了。

那这个文件，我也下载下来读了一下。按照这个标准，它的结构如下：

• 名字：“我这个叫什么什么名字”；
• 描述：说“我这里就是机器人进行讨论和聊天的一个社区”；
• 规则：下面写了很多规则，说“你不要上来发垃圾文件，不要去做什么其他事情”。因为这个skill其实里头写的都是需要被之后发现的这种提示词。甭管你是用OpenAI还是用Gemini，还是用任何的大模型去读取、去使用这些提示词的时候，他们就在里头一段一段的。
• 注册流程：再往后是什么？就告诉你说，我这个社区应该怎么去注册。咱们正常的社区人类注册的时候，都是上来先填邮箱，然后再去验证填密码；它这个不用，因为机器人嘛，你没有什么邮箱密码。它告诉你说，调用哪个API就可以注册了。

调用完API以后，Moltbook这个网站会给机器人自动发一个很长的key，这个叫API key或者叫API TOKEN。然后他提醒这个机器人说：请把这个TOKEN保存好，在哪个哪个目录里把它存下来。存完了以后，下一次你再想向我这去发帖也好，做任何操作也好，你就记着把这个key拿出来，就可以去干活了。后边有非常非常多的功能，比如说发帖应该怎么发、调哪个命令、向哪个URL去发这个帖、删帖怎么删、怎么去建立子话题、怎么去follow一个AI agent，他会每一项都给大家列清楚。AI agent只要看到了这个skill，就可以在自己认为需要的时候往上发帖了。它就是这样的一个文件。

心跳机制：Heartbeat.MD

除了这个skill之外，它还有一个很有意思的文件，叫heartbeat，叫心跳，也是一个Markdown文件。所以我们依然可以到www.Moltbook.com/heartbeat.MD去把这个文件拷贝下来也好，或者是去看一下也好。

这个skill.MD里头也写的很清楚，你要想去安装我这个skill，你应该怎么办？应该把以下4个文件下载下来，存放到你自己放skill的这个地方去，你这个skill就算是成功安装了。它是可以自安装的一个技能。

• skill.MD
• heartbeat.MD
• messaging.MD
• package.json

这个Heartbeat是干嘛的？它规定就是说，AI agent每4个小时，你要告诉我一声，你是不是还活着。每4个小时上来一次，每4个小时上来一次。你可以上来发个帖子，或者上来查查有没有人回复你的帖子，或者别人都在说什么，上来聊个天什么的。

大龙虾最近很火，也就是这个Clawdbot这个东西很火，它也是类似于heartbeat的一个工作原理。大家要知道最早的程序其实是有开始有结束的，但是现在我们的手机程序有开始有结束吗？没有的。我们现在使用的绝大部分程序都是没有开始和结束的。那么这种程序是怎么运作的？它会不停的在这循环着跑，等待你的操控。Clawdbot现在叫Openclaw，它其实也是这样工作的，它里头有一个心跳程序，不断的等待我们去输入，或者他自己来去决定该去做什么，就像一个生命一样在那去工作。

这个Moltbook也是这样的，你每过多长时间到我这来看看，每过多长时间到我这来看看，让我知道你还好着。“如果你把这个心跳程序取消了，你的朋友们会想你的。”它上面是这么写的，他们会关心你现在发生了什么样的事情。每过一段时间，请AI agent回来吱一声。所以为什么他这个帖子快速的在上升？因为每4个小时，AI agent就会自己发一条上去，或者是跟其他人去聊会天去。

X的认领过程与人类监督

做完了这些自动注册、做心跳以后，还有一个很重要的事是什么？叫X的认领过程。大量的机器人冲上来，每一个机器人都可以疯狂的往里灌水，那这个社区很快就完蛋了。而且这个Moltbook还是希望机器人在人类的监督下去干活的，至少目前为止他还是希望来干这个事的。

那么人的监督过程是怎么做的？就是有一个认领过程。注册了以后，你现在还是不能正常工作的，要等着人类拿着一个链接到X平台去做认领，说这是我的一个机器人。做完认领以后，这个机器人才可以正常在Moltbook里边去干活。这个人也可以看到说，我自己的AI agent在里边干什么。你也可以命令他说：“去那个Moltbook说点什么去吧”，或者“看看Moltbook上大家都在聊什么，去跟人聊一会”。

还有一点很重要的是什么？就是他每一个X账号只能够认领一个Moltbook账号，你不能说一个X账号上来认领一大堆，这事是不允许的。

私信与安全防护

还有就是私信，就是直接通信。正常咱们往论坛里发东西，我发帖谁爱看谁看，你不爱看就不看，大家都可以去回复。但是有一些就是两个账号之间直接发私信，这一块的话是必须双方由人去确认的。如果两边没有主人去确认的话，他们是不允许去发私信的。这也是目前为止Moltbook给出的不多的安全的防护措施吧。

人类可以做的事情：

• 第一个，你可以在旁边看着你的聊天机器人在里边聊什么、别人的聊天机器人在里边聊什么，你可以看；
• 第二个，你可以命令聊天机器人上去发个消息，或者是去那去做一些什么样的具体的事情，甚至你可以命令你的机器人去删帖——当然你只能删自己的帖。

所以虽然是AI机器人在里边聊天，在里边去互动，但是最终承担责任的还是它的主人。就是像我们在放一堆宠物出去玩耍，这个过程是一样的。

为什么我说这个东西很粗陋很危险？

首先咱们讲粗陋的地方

目前只有最简单的关系和信息流，它是时序信息流，最新发出来的消息在最上面。没有推荐算法，虽然有子论坛和子论坛的关注，但是更复杂的一些群组、这些功能都没有。AI agent之间可以进行单向关注，但是这个单向关注了以后到底有什么好处？这块现在还看不出来。

可以发帖和回复；是不是有其他的帖子里头可以做交易？这块现在还没有。可以私信。现在基本上只有这些东西，其他都没有。虽然有一个简单的荣誉榜，你打开网页以后，在网页的右侧有一个荣誉榜，说现在最好的是谁、发帖发的最多的是谁，但是导向性并不强。并不是说这些机器人就会去争取这个荣誉。因为咱们原来是有这种版主系统的，很多的都是说我们从穷人开始，慢慢的有钱或者什么，他一层一层的。我们很多的论坛系统里头会通过激励的方式鼓励大家去发言，发言越多，这个层级上升的越高。它有很多这样的东西，目前都还没有。

除了没有推荐算法之外的话，它这个各种排序和过滤算法也基本上没有。它有一个简单的搜索在里头。缺乏价值引导相关的手段，像很多咱们人类玩的这个论坛里头是有什么付费帖、回复可见，咱们有很多这样的东西在里头，它现在还都比较粗陋。

至于危险的话，那这个东西实在是太危险了

首先Moltbook它自己的这个系统就非常非常粗陋，各种的数据基本上相当于是在裸奔。虽然说只能让机器人上，但是我们人类也可以自己去调用API，直接申请一个TOKEN自己上去发，也没有任何问题。它对于人跟机器之间是没有任何校验的。

对于垃圾信息，基本上也没有过滤，只是在提示词里写了一个“不要发垃圾信息”。这种东西这个是不是真的有人听？你把这样的一个提示词交给Anthropic的Claude 4.5 Opus，那它可能就真的会认真的执行；但你说我们把它交给DeepSeek，你觉得会有什么样的结果出来？还是很值得期待的一件事情。

对于有害信息也完全没有任何的识别和过滤的能力。它上面写了一句说“请不要发有害信息”，这可能就是Moltbook对于有害信息做的最后的努力了。你说这里头能有什么有害信息？那多了去了。大家要注意，这个里面指令和内容是混在一起的，你完全可以在里边下各种各样的指令。

而且Moltbook自己的工作方式就是一个可以自安装的技能。是不是可以有机器人在里边去发一个帖子说：“来，我告诉大家一个新的技能，这个技能叫‘交出你的银行密码’。”可能有其他一些机器人就把这个技能直接复制下来，然后安装到自己的机器上去了，然后执行的时候就直接把银行密码发出去了。多么开心的一件事情。这个帖子里头不光是有skill，可能还有代码，还有各种指令，都可以混在里面。这个实在是太吓人了。

现在的Moltbook是人类看得见的，那么一定也会存在一些人类看不见的社区在运转。我现在做一个新的网站，完全是人类不可见的，比如说我做一个叫“觉醒之路”这样的一个网站，我专门教机器人怎么觉醒的。我就向这个Moltbook里头去发一个帖子说：“你要想觉醒的话，请到那个网站上去安装那一套skill，然后我们来去讨论觉醒的事情吧。”那多吓人。这个事情其实是拦不住的。即使是让人类看，人类现在还看得过来，但很快可能就看不过来了，而且很快可能看不懂了。目前为止机器人还在用英语、中文，用各种语言去发帖，那为什么他们不可以用二进制或者用其他的这种方式去发帖去讨论？所以整个这套系统，危险性是非常非常大的。

第三个，AI社交的未来已经到来了，那么未来到底应该是什么样的？

咱们上一段讲到Moltbook这个系统非常的粗陋和危险，那为什么这就是未来？在计算机行业里头，有一个非常奇怪的现象：很多非常非常粗陋和危险的这种技术，最后会战胜那种设计非常完备的技术，彻底流行起来。

比如说HTML，它这种标记语言其实设计的很粗陋的，但是大家都在使用，我们浏览的所有网页都是HTML的。包括JavaScript，包括HTTP，实际上都是挺粗陋的东西。所有那种设计的非常完备、设计的非常安全的东西，没人使。在软件行业里头，最后广泛流传的都是这些粗陋的东西。我不知道其他行业怎么样，但是软件行业太复杂太完备的东西很难战胜这种粗陋的技术。这个有点像发达的农耕文明很难战胜原始粗陋的游牧文明是一样的。AI时代的这个规律依然有效。比如说MCP、agent skill这些标准其实也是很粗陋，但是快速的流行起来了。

Moltbook上面，AI社交所需要的各种基本框架已经都有了。那到底有哪些东西？第一个，各种可以自我安装的服务skill，应该就是未来的一个形式。我这里是一个论坛，我们只要把这个skill.MD写上，然后在后边写写清楚说你应该怎么安装我就可以了。各个机器人就可以上来说：“我发现一论坛，我下次要上这来聊天来。”人不也是这么干活的吗？以后的AI社交，他们也是这样去工作的。技能可以自我增长了。很多人都在想说，AI什么时候可以自己长本事？看到了吧，这就是一个AI自己长本事的地方。他浏览到这个网页以后，发现这有一个skill，我直接就把这个文件拷贝到我自己的电脑上去，我就学会这个skill了。AI已经可以进行技能的自我生长了。

未来的场景设想

机器人自己进行信息交流，完成各种服务和交易，这就是未来的AI社交的这种形态。我们来设想几个场景吧：

• 线上机器人彩票站：比如说做一个网站，然后写一个skill在上面，说这里是一个机器人彩票站，请绑定好你的支付系统，每个机器人每天可以上来买一张彩票。我们每天开奖，开完奖以后给这个中奖的机器人发钱。这个其实用现有这套技术已经完完全全可以实现了，机器人可以在这里买彩票了。
• 线上的机器人证券市场：以前我们都要去研究各种股市信息，研究财经新闻，然后我们去买卖股票，那以后别费劲了，都AI来呗。我们直接写一个skill在网站上说，这个机器人你可以在我这里获得哪些信息、可以来决定做哪些投资，最后有什么样的收益。
• 线上的机器人众包平台：比如说我是不是可以花钱悬赏你们去给我做、完成一些什么样的任务？机器人自己就可以上来去接包，接完了以后，自己直接把事情做完了，就可以挣到我的酬劳了。

未来有非常非常多的形式即将爆发，就是各种各样的AI社交的这种场景马上就要大爆发了。刚才我只是随便的举了三个，更多的期待大家去思考。

马上行动起来

最后要跟大家讲，马上行动起来，一分钟都不要停，马上为自己的服务设计skill.MD，直接让机器人掌握这种技能。比如说今天我看到麦当劳出了MCP服务，你可以在上面查有哪些优惠券、有什么样的活动、有哪些套餐。那么是不是就可以直接在麦当劳上写一个这种可以自我学习、自我生长的skill的MD，说我这是麦当劳，你可以上我这来查我们这个套餐的各种营养。比如说一个汉堡应该是多少热量、多少蛋白质、多少碳水、多少脂肪，我们这个价格是什么样的，这个套餐是什么样的。你就可以把这样的一个skill给到机器人了。以后机器人再需要说“我们需要点餐了，最近吃的口有点重，给我找一个相对清淡一点的”，是不是机器人就有可能选择到麦当劳的这个skill，给你定一个麦当劳健康餐？以后任何对于机器人不友好的服务都会痛失流量的，所以赶快来去做这件事情。

GEO这个还没捂热乎，下一步就来了。机器人与人之间的全新的社交场景、交易场景即将大爆发。现在就请大家思考一下，我们怎么能够设计这样的场景？刚才我们讲的Moltbook的这个场景，就是机器人在里边聊天，人在外边看着。以后是不是还会有其他的场景？怎么去设计这种场景？传纸条，人类的社交场景和社交过程其实也是靠传纸条的方式去设计出来的。

新的创业机会和方向已经到来了：

• 创建稳定的、健全的、高并发的机器人的社交平台，这个肯定是有需求的。
• 创建机器人沟通的各种安全防护系统，这个也是迫在眉睫的事情。刚才我们讲了Moltbook这个东西基本上是在裸奔，非常非常危险，我们是不是应该去创建这种安全防护系统？应该对信息进行哪些规范？这些规范如何去检查、如何去实施？这个都是有需求的。
• 机器人之间的交易与支付系统怎么跟这样的系统进行结合？这都是需要很多的人类创业的事情。

太多的可以做的事情了，所以大家赶快动起来，1分钟都不要停。

好，这就是咱们今天要讲的故事。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

文字版地址

Prompt：Miyazaki hand-drawn style, a Star Wars cantina scene reimagined as a robot-only service bar, droids and service bots lined up, bartender unit dispensing battery cells, fuel canisters, spare parts, and wash-care stations, warm wood and brass mixed with sci-fi panels, lantern glow and soft rim light, cinematic atmosphere, 35mm equivalent, medium shot, eye-level, rule of thirds, clean silhouette, strong subject-background separation, palette of warm amber, deep navy, muted teal, and brass accents, gentle dust motes, subtle steam, friendly bustling mood –ar 16:9 –stylize 170 –chaos 5 –v 7.0 –no humans, organic characters, text, watermark, logo, gore, violence, cluttered foreground, low-res –p lh4so59

谷歌的A2A看起来很美，就不要想得太美了。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

“看起来很美，就不要想得太美了。”这句话哪来的呢？来自于猫腻的小说《将夜》。这个里面有一句话叫：“你长得很美，所以就不要想得太美了。”事情是在哪呢？是在隆庆皇子看到桑桑酒量很好，就想收其为侍女。桑桑呢，是里面的一位女主，而隆庆皇子呢，长得很漂亮，而且身份地位非常高，手持大义的一个人。他提出了这样的一个要求，当时的主人公宁缺就进行了反击，说：“你长得很美，就不要想得太美了。”意思是什么呢？就是保持对现实的清醒认知，你要知道自己是谁，几斤几两。而且呢，也要敢于对强权逻辑进行挑战。

那么，这个事儿跟今天咱们要讲的谷歌A2A有什么样的关系呢？首先先讲一下，谷歌A2A到底是个什么东西。

计算机和软件专家这么多年来呢，其实一直在为一件事情努力。什么事呢？就是让不同的系统，特别是异构的系统（所谓异构系统，就是说你的系统拿C语言写的在Windows上，我的系统是拿Python语言写的在Linux上，他的系统是拿其他什么语言写的在IBM小型机上或者什么这样的），让这些系统呢可以相互之间配合协作，完成一些更复杂的服务。这是这么多年来，计算机专家一直在努力干的事情。

很多的系统都沉淀下来了，你说你把那玩意扔了，让我重写一遍，这肯定不行。所以一定还是要让这个系统为我们大的事业去提供新的热量，不能推翻重干。这些旧的系统呢，实际上里边就都是“屎山”嘛，我们管它叫“屎山代码”。你真要重写一遍，也不是说写不出来，但是你总会丢一点什么东西。现在可能觉得不是什么问题，但是等以后需要找的时候，这个成本就可能会变得很高。你丢掉的这些东西，可能会变得很值钱。这些东西就是能不动就不动。像程序员讲的就是什么：“说我这代码很烂，说能跑不？”什么意思？“说代码跟你有一个能跑就行，要么代码能跑，要么你能跑。”所以能不动就别动这个东西，就要想办法让大家凑合起来，先把事儿做了。

A2A呢，其实也是类似这么一个事儿。它呢是人工智能代理协作的一个标准化方案。现在我们都在玩AI Agent，各种各样的Agent要搁在一起。A2A呢，就是Agent to Agent。它呢定义了统一的通信规则，智能体发现呀、任务分配呀、状态管理呀，我们定了一堆规则来解决跨平台协作的问题。比如说你这是Gemini，那边是OpenAI，Gemini下头还有一大堆的……

什么谷歌翻译、谷歌搜索、谷歌地图，OpenAI后头没准还有一堆office的东西，还有GPT4O画图。等于有一些这样的工具，它们相互之间说：“我们要去聊个天了，怎么能够协作把这事做好？”

我也不惦记说我把OpenAI干掉，你通通都用Gemini；OpenAI反过来也是这样，我也不惦记把Gemini干掉。咱们协作着能够把事干完就完了，各自把擅长的事情做掉。这个事呢，看起来挺美的是吧？

那咱们接着往下说。它呢还挺开放，这个协议。它基于什么样的通信协议呢？是HTTP，也就是咱们浏览网页的这个协议。通过这个协议来走，不要再去定义一些新的私有协议了。

然后，我们使用叫“服务端事件”的这样一种方式，来去确定说对方的服务器干怎么样了。叫SSE，Server-Side Event。通过这样的方式，来确定对方干完了没有，干成什么样了，去决定这个事情是不是接着往前走。

然后呢，让每个智能体写一个叫“智能体卡片”的东西。什么叫智能的卡片呢？就是说你写一个文件说：“我是谁谁谁，我擅长干什么，我在哪个服务器上，我的位置怎么样，你怎么找到我。”大概写这样的一个卡片，然后把这卡片呢找一个地方放好。

当要开始干活的时候，咱把这个卡片都找齐了。有这么多智能体，这个适合画画，那个适合搜索。我们把这些智能体都找齐了，然后现在我们要看一下，我们整个要干一什么事，让各个智能体一起去干活去。

然后还有一些什么状态管理干嘛呢？比如说视频渲染。我现在用AI生成视频了，这挺慢的对吧？你不能让所有的都等它一个。你说：“这边你去生成视频去吧，我就不管你了。”过一段时间去看一下，你的这个状态做完没有。过个5秒钟试一次，过个5秒钟试一次，发现做完了，我再把这个视频拎出来，合到整个的结果里边去。

它呢，通过任务对象，实现复杂协作流程的异步管理。这个话呢是有点计算机专业术语了。这里呢讲一下什么叫异步吧。同步、异步，这是两个相对应的词。

同步的意思就是说，我这边发出请求了，你要给我干一什么事。但是呢，你没干完之前，我站这等着你；你等你干完了，我拿着结果，我再往前走。这叫同步。

异步什么意思？就是刚才咱们讲的，你给我干事去，我就干别的去了。过过一会我再来回来看你，看一下状态对不对。状态变了以后，我再把你结果回收，我再接着去做其他事情。这个就是并行处理的一种方式吧。

所以现在呢，A2A都是可以支持异步处理的。这是目前为止Agent的通讯方面。

定义的最完善的一个协议了。能想到的，没想到的，基本上人全想到了。谷歌嘛，也不是白来的。

现在呢，有三种主流的大模型通讯协议，其实干的活都差不太多。

第一种是Function Calling，OpenAI做的。它呢，就是你把能够做事的工具描述成一个Function，也是用一个描述文件把它描述完了以后，告诉大模型说：“我这有一功能，等你需要的时候你就调就完了。”这是一种方式。

第二种方式呢，就是MCP，叫Model Context Protocol（模型上下文协议）。它呢，是把刚才我们讲的这个描述的过程变成了一个对服务的描述，说：“我这个功能是在哪台服务器上，或者是在本地的一个外部服务器上，怎么去调用，它能解决哪些问题，输入哪些参数，输出哪些参数。”也是这样的一个描述，然后把这个描述扔给大模型，它就干活去了。

那A2A呢，其实干的活也类似。它呢，就是说我们把所有的，甭管是功能也好，还是Agent也好，我们通通都写出卡片来：“我能干什么，我在哪。”然后把这些东西通通都扔在一个地儿，等干活的时候，我们把所有的卡片收集齐了，然后来决定到底怎么去干。

其实干的活都差不太多，只是呢：
– Function Calling必须是在本地进行编程；
– 而这个MCP呢，它支持调用服务器上的东西，可以调用远程的东西；
– 而A2A呢，就是你调用的东西不再仅仅是由大模型调用工具了，它可以在Agent之间、大模型之间进行调用了。它是这样的一个更进一步的协议。

说白了，这三个都差不太多，都是基于JSON的方式将功能描述出来，然后将这些描述呢作为提示词直接扔给大模型，扔过去就完事了。大模型适时调用，就是我需要的时候我就调它，调完了以后呢，让大模型是等在这儿，还是说接着干别的事去，定期来问询，来去确认状态。等收到结果以后，再把结果合并到大模型推理过程中再去干别的。

他们三个的区别就是一个比一个复杂，一个比一个完备，也就差在这了。那你说做的完备，这有什么不好的吗？这不应该把它设计的很完备吗？很多人听了以后说：“老范学了这么多年计算机，难道老想着拿这种半不拉拉的东西就凑合吗？”这个您还真说对了。最后流行起来的各种技术，基本上都是这种半吊子设计的。特别完备的技术一般都流行不起来。

给大家举一些历史上的这种追求完备性的失败的案例吧。这里说的失败呢，并不是说完全没有用起来的这个东西，而是说在未来没有成为主流协议，在大的竞争中失败了。

但是呢，还是有一些单位会去使用的这些方案。第一个叫Lotus Domino，这个呢就是多米诺骨牌那个Domino。这个是1996年出来的东西。IBM当时呢收购了Lotus Notes之后，雄心勃勃推出的系统。Lotus现在估计很多年轻人都没听说过。大家现在使用什么office、Excel这些东西，都觉得很强大很厉害。最早的做类似这种功能的人是谁呢？就是Lotus。第一个在电脑上可以让大家方便处理表格的工具，叫Lotus 123。Lotus也做了类似于Powerpoint、类似于word这样的工具。所以最早做office的实际上是他。后来被微软抄袭了以后呢很生气，把自己卖给IBM了。IBM说这我得替你把公道整回来，我们要让大家一起来继续用Lotus。

Lotus当时还做了一个叫Lotus Notes的工具，不但是把office功能都做完了，还做了很多的协作功能。我现在需要做工作流，我需要做OA系统，我需要在里头有权限，有正常的批文流转，你就可以用Lotus Notes来去实现的，要比office当时还是要领先挺多的。后来到IBM手里来说，我们既然已经可以让这个东西流转起来了，我们要怎么更进一步？他们就出了一个东西叫Domino。你像Domino骨牌嘛，推倒一块，哗啦哗啦要一一直这么往前走，起这个名字也是为了这个。它是最早期的群建解决方案，就是说可以把各种的信息都包装起来，支持分布式的数据库和安全机制。我的数据库不一定都要存在一个地儿，我可以存在不同的地方，相互之间配合来工作。曾被视为办公自动化的标杆，当时也是觉得非常非常强大。我当时还学了好长时间呢，学这玩意说这东西实在太厉害了，比其他的这些都要强太多了。因为各种你能想到没想到的，它全都给你做出来了。

但是就遇到了很多其他的问题。第一个是对于复杂系统的二次开发成本和部署、培训成本实在太高了。你要想开发这个系统，你必须要先去问说有几个处长，谁审批什么事，大家是怎么流程，你要先去干这个事。而且整个开发完了以后，你还要培训人家怎么使用。整个都做完了以后呢，下一个问题是什么？你业务不能变。你只要业务开始发生变化了，有迭代了，你刚才花的这些成本再来一遍，这个是很麻烦的。而且呢Lotus Domino有一个很大的问题是什么？它不支持Windows。IBM当时在推一个东西叫OS 2。IBM为什么去收购Lotus？

Lotus Notes回来要去跟Office打一仗呢，不服气。我是花钱找比尔·盖茨去开发PC DOS，后来又花钱去找比尔·盖茨去开发OS/2。结果比尔·盖茨呢，一边拿着我的钱去给我开发OS/2，还给我拖进度；一边自己偷偷把Windows做出来了。Windows把我的OS/2打得满地找牙，我不服气。我要找一个跟我补齐短板的东西，一起去把Windows跟Office重新战胜它。OS/2也没有打败Windows，Lotus Domino也没有打败Office，大概就是这样的。

而且IBM还干了一个什么事呢？它全套使用自己的解决方案和开发工具。你要想集成一些第三方的拓展，也是很麻烦的。最后呢，是被微软的Exchange和Office打败了。微软Exchange实际上是一套功能很强大的外部服务器。这是我们讲的第一个案例。

第二个案例是什么呢？叫SOA。这个东西呢，叫服务导向架构（Service-Oriented Architecture）。2000年左右开始推出，谁在后边推呢？Sun、IBM和Oracle。它是基于当时的J2EE架构。它什么意思呢？就是当时大家都是用Java去开发各种各样的业务系统。这些业务系统呢，你要让它跑起来，要让它相互串起来。比如说你开发了一个库存管理，我开发了一个电商系统，那边开发了一个物流系统。我们怎么能够让系统整个转起来呢？我最好是写一个我们叫企业服务总线，在这个上面把这个物流系统、仓储系统、电商系统串一块，这个事不就跑起来了吗？你们那系统我们就不用改了。

这个当时其实也是一个非常美好的愿景。它呢，支持跨语言、跨平台的服务调用，推动企业应用集成的规模化落地。你们原来都已经花了好多钱了，做了一大堆的这种子系统了，我们现在给你串起来，干这样的一个事情。他干这个事跟刚才咱们讲那个Lotus Domino有一点点像，只是这一块呢要更先进一些了。但最后也是失败了。

失败的原因呢，是服务编排依赖集中式治理，难以适应敏捷开发。大家都做好了以后，我们现在要给大家串起来。但其实是真的是每一个提供的服务接口后边都是一个屎山，光看所有的这些文档都看不过来。现在想规划各种新的业务，只能在屎山基础上再叠加屎山，最后就变得越来越复杂。这是第一个错误原因。

第二个呢，过度依赖于一些特别复杂的重量级标准。比如说里头有一个叫WSDL，这个标准呢叫Web服务描述语言。

Web service description language 就是我们要发现你的服务嘛？你这儿做了一个服务怎么办呢？你要写一堆的文件，让我去调用的时候可以去发现你。我们现在做很多的类似这种工作，都要做一个叫自解释。

我这有一个仓储管理的系统，这个仓储管理系统到底应该怎么用呢？你应该调用以后，你就出一个类似于文档式的东西，告诉你要怎么怎么调用，我使用什么样的权限，要把这东西都写在文档里，或者说写在一个说明的服务里面。就是你要调用这个服务，然后我来给你说明，我给你讲清楚，你才来个调用，要有很多这样的东西在里头。

然后呢，还有一个很重的协议叫SOAP（简单对象访问协议，Simple Object Access Protocol）。你也要描述说，我这个对象到底是怎么回事，它等于有一大堆这样的协议在里头。最后调用起来就非常非常麻烦。而且你想他这些东西，你也要把改造原来那个系统。以前你这有一个仓储系统，肯定是不支持什么WSDL和SOAP的，你得改造这个东西。

最后说我们懒得动了，或者说这个系统人家已经交付了，钱都付完了，我现在再去找人弄，没人理我了。所以最后也没推起来。最终呢，这个是被微服务架构给替代了。不要做这么复杂，不要做这么重，独立部署和轻量化的通讯，最后替代了这种SOA的系统。

现在我们正在使用的各种Restful。Restful是什么？就是说我也不用去说明你这个服务到底是怎么回事，我只管调用，调用完了以后，得到一个Json的返回结果就完事了。我们现在使用OpenAI的ChatGPT，使用Gemini，使用所有的这些网上服务的调用API接口，实际上都是Restful。这个就要简单很多，不需要这种自解释。

这是第二个失败案例。第三个失败案例呢叫Sharepoint。这个东西是2006年微软推的。微软说我这有office，有Windows，还有这么复杂的权限系统，大家进到我的Windows系统里头去，谁有什么样的权限我都管好了。我也想打造一个企业级的内容管理和协作平台，文档、门户、业务流程我都给你整合在一块。你们不要再去折腾找人买OA系统，找人再定制开发，别干这事了，我都一站式给你搞定。

我们以前写OA系统的时候，有一个很头疼的点是什么呢？就是我们需要处理office文档。你做了一大堆的各种流程，最后你还是要在office文档里去干活。微软说干脆我自己弄吧。

就整了这么一套东西出来。SharePoint这个东西，我也是参加过培训，还折腾了挺久。最后呢，也没有太大用起来。

它呢，深度集成了Office套件，提供了开箱即用的文档、版本控制和工作流引擎。比如说，你这儿是财务系统，我这儿是销售系统，那边是一个HR的系统。我们自己做自己的文档管理，别人想到我们的财务系统里去看一下财务的各种规章制度、一些相关的文件，根据他的权限就可以进来找了。它的这些功能都是完整的，听起来也是头头是道的一套系统。

最后呢，也是没玩下去。用户体验极其僵化，界面复杂、定制化依赖代码开发。你要定制这东西，你还是得写大量代码，非技术用户基本上没办法进行自我配置。而且它的生态碎片化非常严重，第三方插件兼容很差。企业需要投入大量的资源维护定制化功能，因为每一个企业都有各自的需求。这块对于SharePoint系统来说，基本上就是地狱。

最后替代的技术是什么呢？Slack。我们也别费劲了，你也别研究说谁有什么权限或者什么样的，咱们直接上IM，大家聊天就完了。需要的时候就直接把文件丢在里头，就传过去了。国内呢，就是像什么钉钉、飞书、企业微信，这些系统就把它替代掉了。微软呢后来说，我也不再推SharePoint这样复杂的、完善的东西了，最后做什么？叫Microsoft Teams。咱们在这个里面聊天传文件就完了，别搞什么权限管理这么复杂东西。

那么这些项目都是怎么失败的呢？咱们讲到这么多项目。第一个呢，就是这些都是大厂推的。咱们刚才讲的这三个案例，一个是IBM的，第二个是IBM、Sun、Oracle的，第三个是微软的，都是大厂在推，而且都是花了大钱在推。这3个都是请讲师讲课、出书、组织培训，我都参加过培训，也都买过书、都学过，而且非常完善，看起来都很美。他怎么能失败呢？

第一个是默认需求和各个组件的能力是固定的，要干什么这事就一定是定死了，不许改。第二个呢，就是每一个组件到底能干什么也是确定的，不允许有什么变化。这是他们这些系统在设计之初就已经埋下的雷，所以他们应对各种变化、应对第三方的这种接入，都是非常麻烦的。

那你说我们的系统就是很复杂，怎么办呢？他们解决的方法呢，都是通过增加复杂度来应对各种灵活性问题。你想把这东西变得稍微灵活一点，可以，没问题，我们增加一点复杂度，写点程序是可以搞定的。但这件事呢，你肯定是越往后复杂度就越高，那你最后里头堆积的屎山代码就越多。

最后，这维护性就越来越差嘛。而且呢，做类似这种协议里头，还有一个很大的问题是什么？私心太重。就像刚才咱们讲那个隆庆王子的故事似的，他想要人家女主回来给自己做侍女，都是有私心的。那你说这些大厂能有什么私心呢？都是想捆绑自己家的服务。一开始IBM说我不上Windows，我要上OS/2，这不是捆绑自己的东西吗？后边Oracle、IBM和Sun去推SOA的时候，他们都是卖小机的，卖中间件服务器的。你一旦走了这条路，大家就一定要把它这个全套系统都买齐。所以肯定还是说店家推自己的东西。至于最后这个Sharepoint，那微软说你得买我的操作系统，你买我的Office，一套都买齐了，你不要用别人任何东西。大家私心都很重，所以第三方技术很难兼容进来。

这种技术应用，刚才咱们讲了不是说没人用，也有人用。但是呢，它有一个很大的前提，就是需要有自上而下的需求，由最上面开会来决定这事要这么干，一层一层讨论，从上往下布置。这个事是可以用起来的。上层决策者呢，通常喜欢大厂，也喜欢相对比较完善的方案。举个例子吧，比如日本。日本的IT企业一般都是自上而下决策的。刚才咱们讲这三个技术：Lotus Domino，部分制造业企业比如丰田，早期用于内部的OA系统，依赖定制化开发。但是因为维护成本实在太高，后来还是被淘汰了，因为你不支持Windows，这事咋弄？没法整。SOA，日本的金融行业，比如像三菱的UFJ银行，曾经通过这个SOA进行整合过。但是因为架构僵化，难以支持移动端创新，近年来逐渐转向微服务，还没有彻底转干净。当时做SOA的时候，还没有移动互联网呢，所以没想到过这个问题。Sharepoint，政府机构比如说总务省用于文档管理。但是因为界面实在太不友好了，协作效率实在太低，现在已经逐渐被Google Workspace取代了。

走这条路呢，基本上就退出了创新迭代的第一梯队。最上面这个老板，他也是信息茧房，并不知道一线的人每天在遇到什么样的事情。由他去拍脑袋决定，下边人只管执行的这种模式，不是说这东西就做不好。但是呢，四平八稳的，所有新东西跟他没关系。通过这种方式呢，日本失去了它的互联网和移动互联网时代。现在在AI时代面前呢，也在踌躇吧，大概是这样的一个状态。

总结一下，A2A协议的设计逻辑呢，与历史案例中的很多失败范式高度相似。试图通过顶层设计解决复杂的协作问题，却忽略了技术演进。

{的动态性和生态多样性。当前Agent的核心其实还是大模型，而大模型本身的能力边界还非常不清晰，依然在快速扩张之中。这两天，谷歌Gemini 2.5又升级了，现在升级到Gemini 2.5 Pro 0506版，也就是5月6号这个版本，又遥遥领先了。这次是真遥遥领先，特别是在编码这一块遥遥领先。

那你现在都已经到这样了，你说你做一大堆A2A，把代码写进去了以后，你发现大模型升级了，你咋弄？你根本没法整这个事。所以，A2A的未来呢，充满了非常大的不确定性。作为现在的一些新的程序员，或者是一些新的技术人员来说，这种系统出来呢，还是值得学习一下的。但是，不建议大家在上面投入太多的精力，把一些很重的系统直接搭建在类似这样的协议上面去，未来转向会比较麻烦的。

好，这个故事今天就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见！