设计师这次是不是真的要失业了？咱们从Lovart这个为设计师专门设计的垂直agent来看看AI agent在垂直品类里的一些玩法儿。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。Lovart又一个现象级产品出来了，设计师专用的一个垂直agent。它呢没有Manus当时引起的那么大的动静，但是呢，我用了一下，感觉比Manus这种泛agent还是要好用一些。

什么叫泛agent？就是它啥都能干。Lovart这种能够专门为设计师工作的agent呢，它就是垂类agent，它其它事干不了。你说你给我去写个文章，给我去做个总结，这它干不了。但是你说你给我画个画，做个视频，设计一个PPT，设计个海报，做的可好了。他们设计的产品在x上被马斯克亲自点赞。因为这种设计类产品嘛，一个图片什么的，你要设计的非常好的话，确实会引起大佬点赞。很多的使用者也是惊为天人，我去使了一下，确实是很神奇，能够解决非常多的问题。

什么叫设计师垂直agent？大家知道AI agent它可以自我规划，可以调用各种工具，然后完成一个完整的工作。最早的这种AI agent就是从生成图片开始的，Midjourney现在的话应该是Google imagine 4 GPT image，stable diffusion Flex这样的直接生图片的模型还是有很多的，最早也是从这开始。但是这个东西有一个很大的问题是什么？就是很难控制。你说我希望有稳定性，我每一次生成的这个人都要长成一样，我希望写字写对。即使是现在写字写的比较好的，比如说像吉梦模型或者是PPT的模型，但也经常还是会写错。所以我们使用这些模型的时候，经常的工作流程是什么样的呢？先画，画完了以后呢抠图，再到一些像Photoshop或者像我用Canva这种可画的平台里边儿再去拼，然后再把这个人把字儿重新拼在一起。既然这个流程已经确定了，找个agent把它整个儿都串起来，不就完事儿了吗？

再往后发展呢，就是一些可以进行串联，或者说进行一些工作流设定的一些产品。比如说像设计圈里的Confy UI这样的一些产品，你可以把这个工作流画好，它就按照这个工作流整个跑一圈下来。文字生成里头呢，用的像Defi code这种其实也是这种工作流设计软件。现在新的时代到来了，就是自我规划的agent。比如说像文档，各种的deep search。

Deep research这样的东西，你给他提出问题，剩下的该去查哪些网站、该怎么总结、该怎么去分析、如何去校对、如何减少幻觉、如何去把结果做得更漂亮，人家一次搞定。现在就是新的Agent的时代已经到来了。

这个为设计师工作的Agent呢，也走到了这一步。从最早的单模型Midjourney，到Confy UI这样的工作流设计的流程，到最后说干脆我一次给你搞定。现在Lovear就是这样的一个产品。

它呢，把一大堆的模型放在里头，比如说Flex、Google Imagine 4、PPT Image、Flex这些都放进去。这个里头没有Midjourney，Midjourney那个东西不是特别好控制。然后把音乐和音效生成搁里头，你说我最后要出视频，那我需要给你配乐都有，包括一些TTS的阅读也都放在里头，就是数字人的这种也都搁在里头。

视频生成模型，他掉的是可灵1.6，是快手做的视频生成模型，效果也还可以。我已经把模型搁这了，下一件事就是提要求就完了。你说我今天想要一个YouTube的封面，或者我想要YouTube里边的一个小的动画，你提要求就完了。

剩下的这个Lovart就自动地规划路径，还去调用一些推理的模型，比如说GPT O3这样的模型。它推理一下说，我到底怎么把这个路径规划得更好呢？再调用刚才我们讲的Flex呀、GPT Image呀、谷歌的Imagine，然后生成音乐，生成视频，配在一起。

最终呢，完成一个相对比较复杂的任务。而且还有很多Photoshop呀，或者Canva一些功能也搁在里头。这什么功能呢？就是图层。你说我现在要求在哪个图层上干哪些活，要求在什么地方写什么字，他就直接给你写就完了。不要让这个大模型再去费劲给你拼字去了，反正他也拼不对，咱们就别费这个劲了。

所以这个就是一个很完整的设计流程，一次搞定。真的是一个中国团队的产品，虽然这个团队在硅谷，但是呢，确确实实是个中国团队。他们最上面的一个公司呢叫Lab Lab AI。

这个Lab Lab AI呢，是中国最活跃的Stable Diffusion的社区。他们干嘛呢？就是把大量的Stable Diffusion上用到的Laura的这种微调的模型，都放在这展示。展示完了以后呢，我们去交换这些训练出来的这种微调模型就可以了。也有一定的商业模式，但是呢，发展的不是特别好吧，虽然很活跃。因为大家最后还是要去看说……

是不是能够形成正向的商业模式？好在是中国在做这个电商，做这个各种网红经济。在这一块，需要的设计师的量非常大，或者说设计师工作非常多。所以呢，他们也还是在运转。前面融资呢，也融了一些。后面呢，是找了一个很著名的创业者，开了美国的分公司。所以呢，Lovart这个产品是lablab.AI美国分公司做的。他们找的这个创业者，就是Lovart的创始人和CEO呢，叫陈冕，官冕的冕。他呢，是摩拜单车的产品总监。离开摩拜单车以后呢，是剪映和Capcat的全球商业化负责人。2024年离开剪映跑来去创业，做了一个叫Lovart的一个产品，做的还是相当不错的。

口说无凭，咱们来看Demo，看看我用这玩意干了些什么。这就是Lovart的首页。这个设计师做的页面确实是好看，比我们这些程序员直男做的东西要好看多了。这个它的页面就是lovart点ai。现在很多都是AI开始的域名。想要玩这个东西，要有一个邀请码，或者是加入等待链接。我是加入waiting list，等了一周左右得到的邀请码。我现在还有3个邀请码。get start就进来。我会把三个邀请码放在视频的简介里。如果大家想要去玩的话就拿三个邀请码去用啊。但是因为是会员先看到，所以可能公布到公众频道的时候，这个邀请码就已经用完了啊。也欢迎大家拿到新的邀请码以后，分享到我的评论区里头。

大家看到我现在已经没钱了，已经把所有的信用点都花光了。一共上来是给了1,000点。他是拿到邀请码给500点，每个月给500点。我要想再画要等下个月了。好，跟大家看一下他的一些干的活。这个就是我用了1,000点得到的这个结果。上来，请设计YouTube 16:9的封面视频。封面频道名是老范讲故事。视频题目是老范读评。这是每周三晚上8点的直播节目，读一周的观众评论。加上以我照片生成的皮克斯3D风格的角色设计。这是我写的提示词，给了一张照片，他就干活去了。说我先想想，我先思考一下这个活要怎么干，分析一下。说我应该是一个什么样的照片。可能呢，调的是GPT O3做的图像推理。推理完了以后再去调用这个知识库。我有哪些知识，是吧？这是一个哪样的一个设计建议啊？要用GPT image，要用这东西来去做皮克斯3D风格的角色，再加上这些文字要求，画到16：9的横纵比。结束了。这个是他做的一个规划。再去说，我这是一个创意了，我要去创意了。

这个皮克斯3D的东西应该怎么做？自己夸夸夸想去了。“老范读屏”这几个字55%高，要写在什么地方？周三，呃，20点直播，要写在一个什么样的字体？写在哪儿？底下，右下角要写“老范讲故事”。背景应该是一个橙金色的渐变色，而且是有一些什么样的要求？他就一个一个的去给你做去了。然后颜色，主颜色是什么？高亮颜色是什么？你做了一堆这样的要求。原型，一个什么样的东西啊？要写中文，要什么sans，应该是宋体，大概是写黑的。自己去研究了半天，就开始创建图片，干活去了，得到了这个图。现在不知道为什么他把这个大的删了，肯定还是成本问题。让我们来看一下图，就给你画成了这样的一个东西。这个还是很可爱的。“这个老范讲故事”这个“事”字写得稍微有些问题啊。“周三20:00直播”是“老范读评”。大家发现这东西有问题了没有？除了这个“故事”的“事”字写错了之外，还有问题。哪有问题？他不是16:9的，他是3:2的。它这个图的分辨率是1,500*1,000，实际上是3:2。为什么会成这样呢？因为它最后的这个背景图是拿GPT生成的，GPT到头就是3:2，再大的横纵比做不出来了。这是GPT的一个bug。也有问题，这个说你生成的是3:2的，不是16:9的。这是GPT 4o的一个bug，只能出3:2。我理解了，这个有个问题，让我再去做16:9。反正做了半天，他又做了个3:2的图出来，稍微改了改，大概是长成这样了。这个反正能使呗，到时候我再把这个脑袋抠下来，再把这字抠下来，回头下个礼拜读屏的时候，咱就用一次啊。反正也是挺好玩的，一个图就做出来了。但是大家看到的是什么？一句话，我真的是写了一句话，他就做了一个基本凑合还能使的东西。这就是这句话。你说设计师是不是要失业？你像我就是个写程序的直男，我就可以做到这样的结果了。设计师就会稍微有一点点痛苦了。他们的设计的一致性，这种反正我觉得还是有点美感的，设计出来还是可以用的。你看这个胖子还是有点点可爱的嘛，笑得多喜庆。好，咱们再看另外一个demo。这个demo是我让他去画，画视频去了，因为这东西是可以直接出视频的。看，我也是给了一张自己的美照，说：“给我一段视频，YouTube求点赞、关注、点击小铃铛的，用我的形象，生成泡泡玛特风格的人物形象，求点赞、求关注、求小铃当，时长5秒，绿色背景，方便抠图，统一用泡泡玛特可爱风格。”他就又想去了。这次他是使用了Flux，用了这个模型去生成的。这个像吗？

反正泡沫马特风格，大头，而且是这个。大家看这个塑料材质，至于像不像我，这个事就无所谓了，这个不重要。画成这样了，我也不好意思说它像我了。

调用可灵的视频生成，生成了5秒视频。你看，这个就是5秒视频，他就生成声音去了。这个声音其实做的很烂：“like subscribe and click the notification bell”。你看这是点赞、呃订阅、点击这个提醒的小铃铛，大概讲了这么一句话。把这俩东西给我拼一块吧：“like subscribe and click the notification bell”。我觉得不是特别满意，我说啊，别说话了，这个说的太难听了。

配音效加上3D的泡泡玛特风格的点赞，大拇哥的订阅小铃铛换成16:9的，人物要戴上眼镜。他又思考干活去了。这回呢，人戴眼镜了，这没毛病。给我生成了个音乐，这个是成出来的，它里头是有音乐生成的，大模型的，生成了一个视频。这次呢，有小铃铛，但是他这个小铃铛画的就很怪，他没法理解什么是点赞。这个看来可灵在这块还是稍微差一点点，5秒钟搞定。

我说这个做订阅的和小铃铛，这个点赞的3D形象太奇怪了，看不出来是做什么的。去网上搜索一下，它是可以搜索的，这个Agent可以搜索。而且也别来音乐了，改音效：鼠标点击声、气泡破裂声和铃音，给我改三个音效出来。他首先出去搜索了一堆，说这个是该干的，但是他并没有把它做得很漂亮。自己想了半天，又给我生成个头像，这样的头像。这次，他给你整了段音乐回来，说我来给你生成。你说他搜索了一大堆，你不知道他怎么想的，说我给你变成这样的点赞和订阅了。有的时候确实比较难以理解，让他自己配了段音乐给我加上了。不对，16:9你也没做出来呀，对吧？

我再接着提要求，我说这个按钮用这套，我干脆在网上搜了一套。其实刚才自己也搜出来了，用这套：订阅、点赞、评论、转发、小铃铛。静音，别给我配音乐了，后边我自己去配声音就完事了。把视频延长到8秒，但这个后来发现失败了，可灵最多也就是5秒，做不出8秒的来。他先分析一下，因为GPT-o3是可以进行图像推理的，他把我给他那张图片整个分析了一下，说没毛病。又生成了个头像，这次这个头发稍微长一点点，还是戴着眼镜的。说来给我生成，不知道他是为什么，整成这样了，就完全乱掉。呃我觉得已经可以用啊，怎么用啊？把这三个位置给它替换了就完，还是在剪映里，已经可以干活了，再生成。

他说：“我再稍微调整了一下，又换了一种。这次是生成四个小格了，这是四个小头像。到时候我到剪映里头，可以把这四个小头像换成点赞、小铃铛和叫做订阅，还有其他的，比如说评论啊，你就可以来做这个事。到时候自己去替换就好。”

他说：“我现在要去给你做8秒了，但是大家看下头，还是5秒，也就如此了。”他又给你稍微的细化了一下，各种生成。到这儿生成完了以后，又生成了一个版本。他说：“我给你做成这样了。”到这个版本生成完了，我就已经把这个给的1,000点就耗光了，就到这里就使完了。说：“你现在该交费了是吧？不交费不让使了。”

那么我们来看一下它的收费标准。这是零点儿，点击upgrade，这里就是收费标准了。我现在是0，它等于是上来给了500个信用点，有500个额外的限时的bonus，我就得到了这样的一个东西。下个月是不是还有啊？这个就不确定了，他反正没有写清楚。这个看吧，反正我现在把它使完了，是10个agent、125个GPT的图像生成、2,000个Flux图像生成、28个可灵的视频生成。我肯定没用到这么多，但是我确实把1,000点使完了。有限的模型使用，就是这个规则。

19美金一个月呢，是2,000点，每个月2,000点，再单独给2,000点。在第一个月单独给2,000点，就是你交了19美金就得到4,000点，下个月补2,000点。他是这样来工作的：40个agent、500幅GPT的生成、8,000幅Flux生成、111个可零的生成，无限的模型使用。这是可以有商业的license。你像我刚才这个就没有商业license，就是我生成的这些内容是不可以做商业使用的。那我交了钱以后，就可以去做商业使用了。当然还有更贵的了，这个收费标准我就不去评价。

Demo看完了，后边我们来讲一讲这种垂类的agent到底是不是一个方向的问题。现在呢，所有的泛agent的这种效果其实都差强人意。虽然我们使用文档、使用COS空间这样的这种泛agent，或者是grok的这种deep search、Deep research或者Deeper research，所有这些东西你都搁一块儿去使，你发现什么呢？就是你让他们去进行信息收集和总结的时候呢，效果还行，但是有的时候幻觉也是很厉害的。因为我被这玩意坑过好多次，生成的结果呢总是不是那么满意。而且像这种东西，你一开始提出任务，后边他就吭哧吭哧干去了嘛，而且干还干很长时间。

经常是干20分钟，你想在中间打断他，想在中间去补充一些信息，想在中间让他去调整个方向的话，没有办法。你必须让他把它干完了以后才能去调整，所以效果并没有那么好。虽然有很多人说：“你看我们给你一个什么筛选简历，给你一个什么样的案例，效果好极了。”但是这可能就是他们一开始设计的几个案例，就比较适合干这个事。大量的这种案例效果并没有那么好。

因为我现在是每天把各种的AI agent都跑起来，让每一家都给我去收集一遍，结果再去做比对，发现也还是挺累的。为什么？因为这东西话痨。就是你让他去收集了一堆信息了以后，啰里八嗦讲一大堆，而且经常里头是错的。你说你给我按照一个比较好看的方式给我展现出来，这个效果呢也就都将就吧，反正能算是有一点点设计，但是还是挺难看的。所以呢，这种泛agent效果真的不怎么样。

而且现在这些泛agent还面临着什么呢？就是这些模型厂商直接自己上各种深度研究、深度搜索的这种功能，直接把它覆盖掉了。你跟这些玩意比，你没什么优势，因为毕竟人家是模型厂商，对于模型更加了解。你在外面去做这种修修补补的事情，效果并没有那么好。你想说我出一个单独的这种视觉效果，或者出一个网页表现什么的，这块也都差强人意。毕竟咱们原来讲的叫模型及应用，谁做了模型谁就有应用。OpenAI、XAI、谷歌都在不断的去侵袭这些泛agent的这种领地，所以他们的日子其实并不好过。

那垂类的agent到底是不是可以逃脱被覆盖的命运呢？原来我们都讲说，ChatGPT更新了升级了，一堆人失业了，一堆创业项目死了。但是呢，垂类的agent会稍微好那么一点点。垂类agent干嘛？第一个就是专属知识库。我把一些特定的知识库专门总结出来，让他可以在里边去做RAG。就是我们通过一些特定知识库在里边去搜索，会得到更准确、更符合这个行业要求的结果，这是一方面。

第二个呢就是专属的提示词库，或者是干脆训练小模型。你可以让agent的规划做得更好。咱们以今天讲的这个Livechat来为例，他就完全可以做一个专门的提示词库。我就告诉大家说，咱们是如果是做哪些事情的话，应该先调用哪个模型，再调用哪个模型，哪个模型的这个提示词应该如何去写。这些东西是一堆设计师在里边去做的，他按照设计师自己的这个工作流程去给你设计这些提示词库。这个效果还是比这种你直接告诉一个ChatGPT，说来去给我设计提示词去吧。

给我设计流程去吧，要比这个效果要好。毕竟是真人有工作经验。在这里有些说，我需要大量的出这种规划，就是这种流程。规划的时候干脆就设计个小模型，你拿这些小模型直接出设计规划，效果会非常好的。

那么多公司的模型配合工作的，也是这种垂类agent的一个特性。因为刚才我们讲的就是大模型公司，想去覆盖这种泛agent的市场，它一定是什么？就只能调自己家的模型。openAI说我想去调谷歌的Gemini，这肯定搞不定，因为openAI它自己也不会干这个活。谷歌说想去调XAI的grok也不行。但是这些agent公司它是可以的，它是中立的。我可以把一大堆的模型串在一起，让各自干各自最擅长的事情。他这块还是有一定优势的。

特别是在做图像生成的时候，现在图像生成这个领域，还不像是比如说代码生成，或者文字生成。那些领域里头大家在你追我赶，而且跑得很快，相互之间也没有说谁会绝对领先，或者在哪一个领域里头特别的领先，其他人无可替代。所以你并不需要说，我把所有的模型都跑通，才得到一个最好的结果。都用openAI的也可以得到很好的结果，都用谷歌的也可以得到很好的结果。

但是图形这块儿不一样，midjourney、GPT、谷歌、Flex、stable diffusion各有各的长处。每一个模型有自己能够干的最好的这个事情。它把这些东西串在一起，能够去形成一个完整的agent流程的话，确实是可以解决很多用单一公司产品解决不了的问题。所以呢，这种垂类的，特别是像画图这样的这种工作，它的这种a站的产品，是有一些护城河的。它的护城河要比刚才我们讲的那种泛agent的要强一些。

其实有一个这种垂类agent的典型案例，到目前为止还是跑得非常快。这个典型案例叫cursor，就是AI编程现在跑得最快的。它真正强的地方不是它里头使用的cloud 3.7、cloud 4这些模型，它真正强的地方是它整个有一整套的符合程序员工作流程的提示词库，自己也训练了一些小的模型去配合各个模型在里边去工作。所以这种垂类agent确实是有机会的。

但是垂类agent的日子也没有那么好过。为什么这么讲？垂类用户，你既然叫垂直了，潜台词是什么？一定少嘛。你说我是泛agent，我什么都能干，那一定是很多的用户都有需求。你说我就是做设计的，那你说我没有设计需求，那肯定不是你的用户。所以它的用户量比较少，成本很高。

因为你调用的模型都是别人家的，像刚才我们讲的Lovart这种。你看看他这个收费标准你就知道了，他的不同的套餐收费标准里头，代表的是不同模型调用的次数。你像我现在已经把我的所有送的点都用光了，所以他的成本是非常非常难控制的，因为所有都在外边，也没法随随便便做补贴。烧钱他也烧不起，因为做这种特别是设计类的、多模态生成类的，这种模型本身对算力要求都非常高，必须要玩付费转化率。不付钱没法整，因为你没有办法说我大量免费，不停的吸引新用户进来转换，你必须要付费。那么它的启动就会比较难，它的收费规则制定也很复杂，因为你调用这么多家的模型，各家都有优惠，有什么其他的一些收费标准。你要把所有这些收费标准融合在一起，然后放到你这个整体的收费标准里头去，这个事也比较麻烦。

而且呢，他们还有一个成本非常高的地方在哪？他的研发成本也很高。你说这帮人都不去做自己的大模型，都调别人的模型，就是一帮写提示词的，他为什么研发成本高？他们需要干一个特别恶心的事情，叫跟模型。原来我们叫跟核，以前我们做，比如说浏览器底下是Chrome的核，我们需要去跟这个核。现在我们跟这么多的大模型一起打交道，这些模型每天在这升级，你就需要跟所有的模型。这两天比如说Flex新出了一个版本，叫K O N T E X T，可以实现一致性提升。而且他那个一致性提升，非常非常多的细节是掌握的更好。你现在想要把它用上，就要赶快派人去做研究，做研发，这个是非常非常累的。

原来我在Borland做Jbuilder的时候，也是这块儿非常累。为什么？因为当时我们需要去应对各种各样的j2ee的中间件，weblogic的、Oracle的、IBM的，还有Borland的自己的VC broker。这些东西他每天都在升级，那你升级了以后，谁升级了你都得跟着升级，要不然的话你没法支持最新的版本。他这个就很累，你等于非常多的研发成本要在里头，而且最后卖钱，你可能还卖不出这么多来。所以对于这种做垂类的agent的人，这一块的研发成本还是非常高的，而且是个辛苦钱。

还有一个比较讨厌的什么？就是烧钱。跟所有大厂比起来，他们都烧不过人家，所以这一块也是很麻烦。最后一点，如果做大了，容易被大厂惦记上。比如说现在编程这一块儿的垂类agent，windsuf已经被OpenAI收了，cursor现在长得很大，那微软说那我收拾收拾你吧。

GitHub Copilot直接集成到VS Code里头，而且GitHub Copilot直接把Agent的功能全加进去。我就要把你挤死，这个对于Cursor来说，也是有很大的这种压力的。而且其他的大厂，比如说像字节跳动出Trae，阿里也出了0码IDE，就是把它原来的编程插件直接集成到IDE里头来。那这一块的话，对于这些做AI Agent的厂商来说的话，也算是个幸福的烦恼。

什么叫幸福的烦恼？你做的小没人理你，做大了才有人去理你。

最后咱总结一下，垂类Agent其实就有点像中国人的移动APP。为什么是中国人的移动APP？移动APP这个市场里头，大量的排在靠前面的都是中国人做的。为什么呢？就是我们喜欢干这种工匠精神的事，叫知其然而不知其所以然。我也不去研究背后为什么，我就在前头去修修补补，去绣花。甭管是跟核也好，还是跟模型也好，做这个辛苦活，这个事是中国人擅长的。所以，干脆咱就拼勤奋，拼细节得了。

你说我吭哧瘪肚0-1去训练大模型，这事我们搞不定，而且现在芯片还不是那么好使。干脆你们都去训练大模型，我来想办法把这些模型凑在一块，解决一些实际问题。这一块确确实实是中国人比较擅长的。太多大厂懒得做，或者无法投入很多资源去做的领域里头，中国人就可以在里边找到机会。在某一些垂类领域里头，就可以做出一些有趣的产品来。

很多方向的机会，做这种垂类Agent的机会，就跟做APP差不多。举几个例子，比如说Keep这样的健身APP。你说我现在直接给你做成垂类Agent行不行？没有任何问题。营养师的健身教程，再加上训练私有的这种小模型，或者说我去做健身相关信息的这种垂类知识库，把这些东西搁在一起，再去做一些健身课程的规划和设计，健身数据的输入，再拿这个东西进行一对一的去指导。

或者是一些教学类的垂类Agent，比如学英语的，或者是学一些其他课程那种垂类Agent，都是可以做得出来的。或者是旅游行程规划。我最近因为有无人机了，老惦记出去玩儿去，那我就得用各种的泛Agent去测规划，发现巨难使。

我说我现在想规划一个从哪哪出发，到什么什么地方去，到那个地方怎么去玩，怎么去停车，怎么去充电，哪个地方是拍照打卡点，哪个地方是无人机的摄影打卡点，那有什么吃的什么玩的，有什么样的历史古迹，有什么故事，你去给我总结一下。每一次都啰里八嗦，给我整一个几万字的小作文。

弄完了，我连看都懒得看。看完了以后，发现也没有任何直接执行的可能性。为啥？因为写的非常多的东西都是错的。

如果这个东西你把它专门规划好了，做成一个agent，那肯定有人愿意用。或者拿机加酒挣钱就完了，就是买机票和酒店去挣钱，这个都是很好的创业方向。

医疗陪诊：我今天想去看个病，那你是不是可以调用各种医疗系统，帮我去挂号，帮我去选大夫，帮我去处理各种各样的检查结果？这个事是不是OK？

包括视频剪辑：Lovart的创始人叫陈冕，原来是剪映的。现在剪映也准备专门出垂类agent，叫百灵鸟还是叫什么，现在可能在安卓平台上在做，等他出呗。你像我们每次剪辑视频也可麻烦了，美颜一下，调个颜色，然后做音频的处理，这些东西直接上agent不就完事了吗？做一个垂类agent，这块可能在今年就可以看到。

而且在这块，剪映也好、快手也好，可能都会往前冲。因为剪映后边有吉梦，快手后边有可灵，他们自己这样的模型就已经做得很好。所以他们很有可能说，我把自己的剪映客户、快手客户，加上自己的这些模型，拼出一些垂类agent来，那这块也是可以期待一下的。

但这个大家就可能做的时候稍微小心一点。你跟剪映这种公司碰上，或者跟字节跳动这种公司碰上，比较痛苦。多选一些其他的品类，大家就可以在这儿去思考说，我这个行业里头，是不是有机会做一些垂类的agent出来，做一些有趣的、有价值的产品出来。虽然用户量不大，但是大家愿意付钱，让整个商业模式可以跑通。

这就是今天我们要讲的故事。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加Disco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！

谷歌最新的代码中，居然有1/4是由AI写的，这到底是不是真的？程序员是不是又要失业了？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道，咱们来讲一讲谷歌代码的事情。

首先，上面这个消息是哪来的？谷歌在发布三季度财报的时候，开了一个电话会议，由Alphabet的CEO皮彩直接在财报电话会议上讲的。他说我们现在至少有1/4的代码是由AI生成的。人干嘛去了呢？读这些代码，然后再把它确认入库，就像是AI建议大夫怎么开药，大夫开完药以后要在下面签名字一样。现在他是这么来工作的。

其实现在各个公司都在讲这个事情，百度宣称他们的代码里头有27%是由AI生成的，阿里呢，宣称他们最新的代码里头大概有20%是由AI生成的。当然，这个里头，百度应该是在骗人。

那你说为啥呀？有25%的，有20%的，有27%的，咋这27的就骗人了呢？大家要注意，甭管是谷歌说的至少1/4，还是阿里说的20左右，这个数其实都是一个大约的数字，或者说是一个概念性的数字。而这个里面，一旦提到一个很具体的数字，比如像27%这种数，那么这个数通常不会是真的，因为你很难去统计到底哪一行代码、哪一个字符是由AI生成的。你到底是按照行数，还是按字符数，还是按照什么样的方式来去统计比例，这个事情其实是没有一定之规的。

所以真正能够去验证说代码到底有多少是由AI写的，只有一个方法：你开除了多少程序员。原来10个程序员写代码，现在剩8个了，那你20%代码是AI写的；原来5个程序员写代码，现在剩4个了，开了一个，那你25%的代码是由AI写的。那这个里头，你到底能不能算到一个27%这样的一个有零有整的数据呢？这个大概率在骗人。

那咱们讲到开人的事情了，谷歌的程序员肯定就不乐意了嘛，上来说：“我们不承认这个事，你凭什么说我们25%的工作都是由AI做的？这不行，你是要降薪呢，还是要裁员？咱得把话说清楚，咱不能随便一张嘴就来这个事。”

当然，谷歌说这个话，包括百度、阿里说这个话，咱们能够理解他。为什么？因为人家是要靠AI来挣钱的。如果你自己不在身上贴个标签来，我也用AI了，你怎么好意思把AI的产品卖给别人呢？所以这个话人家还要说。其实，真正在里头挣到最多钱，或者说用户量最大的那个产品，他们公司啥也没说。最大的产品是谁？是微软的GitHub Copilot，这个是AI编程工具里的老大。但是微软从来没有出来说过，我们家百分之多少的代码是由AI写的。这已经不需要去争辩了。

其他需要追赶的厂商，挨个儿要出来说。当然，百度呢，属于是想去吹个牛，结果还没吹好的那种。人家20%、25%，他整了27%，稍微有些丢人。那么，从程序员的角度上来说，到底有多少代码是由AI生成的呢？因为我自己也是程序员，虽然现在只能算业余程序员。当然，有了AI编程以后，我觉得我这个业余程序员又行了。现在我的编程能力蹭蹭蹭的往上涨，我现在可以去学习一些原来不会的编程技术，因为我并不需要把一本书看完了。我只需要问GitHub一些问题，然后到VS Code里头用GitHub Copilot，就可以去进行新技术的使用，去编程去了。这还是非常开心的一件事情。

我们要去衡量，到底有多少代码是由AI自动生成的，这件事本身其实没什么意义。为什么呢？很早的时候，我应该是在2007年，在Borland的公司任职的时候，当时我们的开发工具里头就有这种代码自动补全的功能。只是当时的代码自动补全，它是根据你整个项目的编译结果来进行补全的。但是他的补全也不像现在这样，你可以补出一个完整的函数来，或者补出一整段代码来。他能干嘛呢？就是当你去一个地方，说我现在要补全这一个单词后半截，他是可以做到的；或者是说我需要去填参数，需要去填空的时候，他会给你一个比较好的建议，比如说，这里应该是填一个什么样的参数，什么类型的，你前面有没有定义过这样的东西。

可能是哪个哪几个里面去挑一个。他可以把这个约束条件收束得比较紧，然后让你一次性命中，或者可能一两次就可以命中。你真正要去填的这个东西，已经可以极大地提升效率了。这是在很早就开始有的。而且我们写程序这件事呢，我们经常干这种叫“一句顶一万句”的事情。

什么叫“一句顶一万句”？前两天跟一个语言学家去聊天的时候，他给我讲了一个事情。我们问他说，语言发展的方向是什么？人类语言发展的方向是什么？他给我们讲说，全人类的语言发展方向都是变得越来越简单。因为像西班牙语、俄语这种又非常复杂的各种格式的语言，现在都在变得越来越简单。因为你要交流、要沟通嘛。而且会有越来越多的这种代词，会有一些新的词汇产生。这些词汇可能原来会有一个很复杂的意思，他就用一个缩写，或者用一个很简单的词就给你带过了。

它是这样的一个发展趋势。人类可能说的话始终就是这么多，但是呢，我们这个话语里边所表达的含义，会变得越来越丰富，信息密集度越来越高。而且在这个过程中呢，各种对格式的要求会变得越来越低。当时他讲完那个故事以后，我就想起了我们程序员的一句顶一万句了。

我们使用的叫类库（class library）。原来你要去写程序的时候，你要写说：“我在屏幕上哪个点画一个红色，画一个绿色，下一个点再画一个什么颜色，拼起来是个按钮或是什么样的。”以前你要这么来写程序，但是现在的话，我们只需要告诉他说：“请给我画一个按钮，下头有个阴影，什么样的字体，给我写什么字上去就完事了。”那中间执行的部分都是谁来执行的呢？就是类库来执行。

你下一次说：“我连这个按钮具体想摆在什么地方我都不想告诉你了。”那你可以告诉他什么呢？你说：“请给我按照横向平均排列，比如三个按钮横着了。”他给你均匀地排开，或者你给我按照纵向什么排列。为什么我们后来这么写程序，不再告诉他你给我从左上右下去写？这个其实很简单，因为我们后面面临的各种设备越来越多，各种设备的分辨率是不一样的。

你如果每一次都写死了，说请给我从左边哪个点开始画，上面哪个点开始画，右下哪个点结束。你换到不同的设备上，长的位置不一样。所以我们后来都是改成说，请按照一个比例，给我画在一个什么位置上。那甭管你用什么样分辨率的设备，我们都保证这个按钮是在一个相应的比例的位置上。基本上是一句顶一万句。

那你要这样算的话，我们可能写了几百行的一个代码，但是呢，实际上这个代码编译了以后，可能有几十万行，或者有几百万行，因为你每一句后边，可能都调用了非常多的底层程序去工作。所以你说我来算一下，到底有多少代码是由人写的，有多少代码是由AI写的，或者人写的多少代码去调用了AI写的多少代码，或者AI写的多少代码去调用了人写的多少代码，这个事其实是没有什么意义的。

所以为什么我说百度，这个稍微有点夸张，27%算的还有零有整了。那么到底什么样的代码适合AI生成呢？有各种各样的地方都可以写代码。你说C代码适合AI生成，Python代码适合AI生成，Java代码适合AI生成，这个都没有什么意义。现在呢，AI代码生成器是我们常用的代码，都是可以生成的。

那么到底什么样的代码更适合AI生成，应该怎么去分类呢？我们分成四类：界面代码、逻辑代码、算法代码和接口代码。一般写程序大概率就是这4种东西。

什么叫界面代码？就是刚才我描述的，哪个地方写一个按钮，按钮什么颜色，字是多大字，字体什么样的，字写什么颜色，摁了以后该怎么办，这个东西呢就叫做界面代码。

哪一部分叫逻辑代码呢？逻辑代码就是，比如说你现在要去做一笔交易，这个交易我应该先确认一下库存够不够，然后确认库存够了以后，我在库存里扣除你的钱，把东西发快递发给你，然后把钱存到我自己账户里去。这一部分呢叫逻辑。

然后呢，算法代码，比如说我现在需要做个排序，需要做个查找，需要做一个很复杂的分类，这个东西呢就属于叫算法。特别是像现在做AI算法这一块，要求会越来越高。

还有一块程序叫接口程序。接口程序干嘛呢？比如说，我今天要使用谷歌的账号来进行登录，我就需要去查一下谷歌的文档，谷歌账户登录的这个API应该怎么去写。我应该先到谷歌哪个地方去申请这个权限。申请好权限以后，得到一个叫做TOKEN的东西。然后呢，再把这个TOKEN放到我们自己代码里去，按照谷歌的文档去调用某一个接口，把TOKEN放上去，说明现在我要用这个TOKEN，然后用谷歌的账号去登录。

得到了谷歌账号登录以后的一个凭证，之后我们在网上做各种操作的时候，就可以使用谷歌账号登录以后的凭证，再去申请各种各样的权利。这部分呢，实际上就属于接口代码。这四个里面，逻辑代码跟算法代码相对来说没有那么容易被替代，而剩下两部分，界面代码跟接口代码呢，相对来说是比较容易被AI所取代的。

而接口代码呢，是更容易被AI取代的。为什么呢？因为你不需要好看的界面代码，界面好不好看这件事是要靠人来看的，这个事情你没法完全被AI取代。但是接口代码是可以完全被AI取代的。像刚才我们讲的百度、阿里、谷歌，他们所使用的代码里头，接口代码的数量占比是比较高的。像公司内部这么多的分子系统，需要跟公司外部的各种系统去连接，所以他们需要大量的接口代码，这部分完完全全都可以交给AI去处理，而且AI会处理得非常好。

你不需要去看文档了。比如说，我举一个例子，我前两天希望在我的一个程序里边使用谷歌家的Firebase这种大数据库。原来你需要干嘛？看文档，看各种的接口，再进行一步一步的配置。因为你可以直接从Web端访问这种云端数据库，所以它在安全处理上做了非常多的认证，这不是那么容易的。我就交给AI了，我说我现在要干这个事情怎么办。它说，行吧，我给你搞定吧。你第一步先到谷歌那去申请这个授权。我说申请完了，那行了。然后它说，下面我们去执行哪一个命令。

这个命令就可以自动化地帮你做完所有的配置。然后我就开始做这个命令，做完了以后说，谷歌上你申请了哪些项目？你现在想把你这一个APP所使用的数据库挂在哪个项目的授权里头去。然后只要选一下，剩下都不用管了。他在问你说，你这个应用是要在Mac OS、Windows、iOS、安卓、Web，需在哪些端跑。先是打勾，打完勾以后，一按确认，他就呲咔嚓嚓嚓咔给你去搞去了。可能在这个过程中，他就生成了几百行、上千行代码，把所有的配置给你做完。这就是挺好的事情嘛。

现在呢，有非常多的成熟的AI编程工具。我最早使用的AIGC工具实际上就是Github Copilot，它就是AI编程工具，非常好用。现在呢，我自己个人使用最多的AI变声工具还是GitHub Copilot，那没办法，我交了100美金给他，我总要把这一年使完。虽然很多人都说Cursor好用，我也确实用了一段时间，在他给我的免费试用期里试了一下。但是现在看来呢，我觉得Github Copilot还是很好用的，可以把Cursor基本上扔掉了。为什么呢？就是底层的模型还是做得很好的嘛。

你像Cursor自己，底层的模型也是用的GPT-4O，GPT-4O MINI，用的GPT-o1以及Cloud 3.5 Sunnet。现在Github Copilot也是把所有的模型都扔进去了，而且下一步可能还会去开Gemini 1.5 Pro这样的模型进去。他的所有功能又非常完善，我觉得Github Copilot还是可以再战几年的。而且Cursor再怎么着，他需要20美金一个月，他一个月要找我多收10美金，还是觉得稍微有些心疼。

国内呢，有一大堆免费的产品，比如说阿里的通义零码，百度的叫文新快码，质朴的叫Codegeex，字节叫MARSCODE，就是火星代码。这些都不要钱，免费的大家可以随意去使用，效果呢其实都还可以。我用过字节的MARSCODE。

其他几个用的不多，基本上可以满足大家的需求。现在所有的这些工具做的，使用的方式都差不多。你只要向它提出要求，说我想去做什么，什么事情都是有聊天窗口。你直接提完要求以后，它给你生成代码。生成完代码以后呢，你只要说：“哎，我现在需要去进行合并了。”它就把新生成的代码直接跟你原来的代码进行比较。合并完了以后告诉你：“哎，这我给你加点什么，那给你改点什么。”你只要去确认就行了。确认完了以后，这些代码就合并到自己的代码库里边去。

或者说你直接在代码库里边打字的时候，它也会根据当前的情况给你做一些建议，使用方法都很像。另外呢，所有的工具都有代码解释。什么叫代码解释？就是你选中一段代码，问：“给我讲讲这段代码说什么。”以及改错误。遇到错误了，或者有什么错误信息出来以后，把这些东西扔给这些大模型的聊天窗口，问：“这到底咋回事，我应该咋改？”所有这些功能差不多，但也都有很多不方便的地方。

你比如说，我最近在学习一个新的开发环境，叫 Next.js，算是一个前端加后端的开发工具吧。实际上都是错的，因为分很多版本，不同的版本之间有不同的约束。每一次在回答问题的时候，它就忘记了你前面的约束是什么，然后就给你一些错误的代码。现在请给我把错误改掉，它也都给你改的没有问题，能给你改过来。但是你下次再要求它生成的时候，还是会有一些错误。你说：“哎，现在再去给我把这些错误都改了，通通通给我改回来。”这是可以工作的，但还没有那么顺畅。

那么程序员是不是又要失业了呢？百度的李彦宏就讲过说：“再过多少年就没有程序员这个职业了。”当时还引出周鸿祎以及一大堆的行业老大跟他对喷。那么程序员是不是又要没有工作了？这个里头呢还差那么一点点。现在那到底差在哪一点上呢？这个临界点到底是什么呢？临界点就是如果你完全没有受过编程训练，这些工具你使不了。什么意思？你说：“我就是个文科生，我这个程序一点都不懂，完全不知道。”

这个程序的架构是什么样的？什么叫面向对象？什么叫函数式编程？什么叫顺序编程？这些东西，比如说你都不了解，那所有刚才咱们讲的那些工具，就跟你都没啥关系了。等真到哪一天能够达到说“端到端，上帝说要有光，于是就有了光”的时候，那那个时候程序员就真的失业了。现在还不行，你还是需要经受编程教育，才可以使用刚才我们说的这些工具。

那你说这个临界点，是不是在近期就可以快速被突破呢？嗯，可以说是，也可以说不是。为什么呢？因为你去想一下，说你用嘴去描述一个应用需求的时候，你能说得清楚吗？有一些简单的通用化的需求，你可能能够快速地用嘴把它说清楚。对于这一部分来说呢，程序员确实没什么用了，你只要告诉他：“我现在想要什么东西”，马上就交给你了，这个事是可以的。但是所有的复杂需求，你用嘴一句说不清楚的，或者需要很多人去一起才能把一个事情定义明白的这种需求，这一部分呢，短期内或者说在相当长的一段时间内，这个临界点都是过不去的。

所以为什么说既是又不是呢？就是看你的需求到底是有多简单，还是多复杂。昨天还有一个朋友说：“哎呀，我想去学一下编程，想做一些应用。”后来我说：“你想干嘛？”然后提出来的那个应用的需求叫复杂呀。我说：“你再好好想想，你要看什么？你又没学过编程，何必要跟自己过不去呢？”

那么现在学习编程还有必要吗？还来得及吗？首先，现在还是建议大家去学习一下，只是呢，学法可能需要调整一下。就不需要像我当年上大学那么个学法了，我们可能只需要学一些基础知识，剩下的交给AI就完事了。我们上大学的时候，大量东西需要背，记忆这种事情，计算机永远比人强。所以未来计算机编程，肯定也是需要新的教学方式的。

再往后一个问题，什么样的程序员最容易失业呢？第一个，产品向的程序员其实是可以大展拳脚的。什么叫产品向程序员？就是他知道我做这个东西是为什么，我到底在解决一个什么具体的产品需求，而且可以去跟真正的需求方进行讨论，去确定产品需求的这些人。

或者说，他有一部分产品经历，职能的这些程序员，对于他们来说呢，未来大有可为。为什么呢？就是原来他们沟通明白了以后，还需要跟一些编码的程序员再去沟通，再去写一大堆程序，而且这个沟通成本还很高。

现在的话，他们只需要把前期的需求搞明白了，后面他自己就可以在AI的帮助下，快速地完成大量的代码了。然后，算法向的程序员呢，这个其实永远都不够用。你只要是能够把算法的效能提高一些，把一些原来做不了的事情能够做掉，这一块的需求是非常大的，特别是在AI时代，这一块的需求会变得更大。

那你说前端程序员呢？前端程序员，未来应该会更多地被设计师所替代。就是我能把画画出来了，那你这个程序就算写完了，不需要再通过这个画再怎么切，切完了以后再怎么一块一块拼起来。这一块其实就不太需要了。

因为以前我们去写程序的时候，都是先让设计师设计，设计完了以后呢，我们在写程序的时候，再把这个设计的稿件搬到这个程序的表达上面去，原来有这样的一个过程。以后呢，就不需要了，直接设计师就完事了。

当然，设计师说我也烦这了，别来烦我。设计师烦什么呢？这边还有文生图的很多模型，mid journey、达利，还有一大堆这样的模型，我都快失业了，你们不要来烦我。可能是未来会有一个过渡吧，有一段时间还是需要他们的。

等过完这一段时间以后呢，更多的可能是需要他们提出想法，然后再把大量的文生图所产生的结果进行判断，我到底要哪个，不要哪一个，或者拿到一些文生图的结果以后进行一些精修，这可能是未来的一个方向。

现在已经有一些公司里边出现这种岗位了，就是给机器人打工。机器干完了以后，这个图出来了，让美术去修这个图。原来一个美术可能还能挣个一万多块钱，没准只做得好的能有两三万。现在这种给AI修图的美术的话，一个月的薪水大概也就只剩五六千了。

原来写接插件的这些程序员，很多程序员原来是给接口写程序的，这些程序员呢，以后应该重新找找新出路了。

也只能言尽于此了。对于整个程序员行业来说，现在真正需要做的事情，不是说我到底应该向产品向程序员发展，是向前端程序员发展，还是说我应该去做一些算法，不是这个事情，而是什么呢？应该要找出更多的需求来。如果整个程序的需求量不上升的话，那么大量的程序员失业，这件事情是不可避免的。

所以现在呢，还是要去看看，我们到底能够用AI配合程序员做点什么事，这个是需要现在去思考的。未来AI程序的占比呢，一定会越来越高，甭管现在谷歌说的至少1/4，阿里说的20%，还是百度说的27%，未来这个数一定会越来越高的。而且程序员呢，也不像是很多设计师似的，一定要用笔画，没有这支笔了，我就失去灵魂了。程序员从来不讲究这种事情。

现在欧美的程序员已经大量的开始使用GitHub Copilot这样的AI编程工具，国内的我相信也是如此。你说我就不用这个玩意，除非你最后变成行为艺术，否则真的没有任何意义。人以后真正需要做的事情是什么？不是看代码，改代码，不是这些事情。人以后真正需要做的事情，叫提出问题。我到底要解决一个什么问题？我希望通过什么样的方式解决？我需要规避哪些东西？这个是人真正需要干的活。

然后呢，是检查结果。AI拿出来结果以后，你要去检查一下，是不是很好的依从了你前面的提示，还是说你前面的提示本身有一些什么样的问题？是不是有一些代码拼接接口的地方，有不合适的地方？有不合适的，我们就再拿出来修改一下，或者说再告诉AI说这里不对，再给我改一改。就哪怕我自己不会改也是如此。

你像我现在使用新的编程技术去写程序的时候，这个编程技术我除了一些大的逻辑清晰之外，其他的所有细节我都不知道。报的所有错误，都是人给GitHub Copilot说来给我改一下，出什么毛病了，在这个地方我希望怎么个改法，他就去给我认真的修改。只是比较费劲的就是屡教不改，这次犯了错误，下次接着犯，这次是改正了以后，下次接着改。

这个是让人稍微有一些烦恼。所以，人呢，就是提出问题，检查结果，最终再把一些新的问题处理掉。这就是人以后干的事情，找到更多的需求，才是避免大面积失业的一个唯一途径。我觉得现在咱们不用去纠结，到底是有多少代码是由AI写的，这个没有任何意义。

好，这就是今天跟大家讲的故事。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。