Eazo，让我找回了言出法随的爽感

文 丨 阑夕

就在今天凌晨，OpenAI宣布全量推送GPT-6的同时，还捎带手发布了一项新能力Intelligent UI。

简单来说，这项能力让模型的输出不再只局限于文字，所有适合可视化的元素——包括文字、图表、按钮、表单等等——都可以被模型自主组合成一个可交互的图形界面，以便于用户更加直观的理解。

官方给出的演示画面就很形象，在组装一辆自行车的场景里，与其抱着一本厚重的说明书去死命研究，不如直接丢给AI，让它用交互界面告诉你How to do，有点一通百通的意思。

众所周知，OpenAI正处在接受市场估值的关键窗口，所以不太会做无用之功，连GPT-6.1都可以因为「安全性原因」推迟发布，可以看得出他们每一个动作背后，都在力保一个确定性。

那在这个时候选择回归类似于GUI的叙事，一定是有什么看似牢不可破的共识，被轻易打破了。

与OpenAI想法不谋而合的是，创业团队产品Eazo也在尝试图形界面这条路，从时间线上甚至早于OpenAI不少，以至于创始人谢扬曾提出了一个堪称暴论的观点：

「对话框是AI的Demo，不是终局。」

仔细想想，从ChatBot到Agent，这两年我们跟AI打交道的过程中已经习惯了「对话框即一切」，似乎万物都可以被塞进那个小小的命令行里予取予求，人类也因此获得了空前支配智能的权利。

但事实果真如此吗？

前段时间a16z发布了一份AI行业的应用报告，在美国这片公认AI付费率最高的市场里，真正付费订阅了「三巨头」——ChatGPT、Gemini、Claude——至少一个模型的用户，只有2%-4.5%。

可能不同的统计口径会有些细微差别，但情况大概就是这么个情况。

资本对AI的狂热固然是不争的事实，但在C端市场，能看得出来大伙是真不愿掏钱，这种「内热外冷」的现象，原因只有一个，就是对大多数人来说，我们仍然很难看到AI的易用性。

所以这两个月以来，Personal AI这条赛道才会一骑绝尘，Muse的优异表现不仅把Meta重新拉回了牌桌，连同OpenAI也在用Dots紧跟市场节奏。

这些产品之所以会受欢迎，是因为它们都在解决一个很实际的问题：人的生活已经被分散到了太多软件里，需要有人替我们照看。

邮件里有工作，日历里有安排，聊天记录里有临时变动，付款又是另外一套系统，每件事单独看都不复杂，凑到一起，就很容易把人变成一个疲于切换页面的调度员。

所以Personal AI的出现，是某种意义上的必然，它瞄准的是从人类如今杂乱无序的生活里，理一条相对秩序出来。

不过整理邮件也好，安排日程也好，这些事情都有一个前提，就是AI用的都是现有工具，那如果现成的软件不合适，或者压根没有，能不能直接做一个？

这就是Eazo押注的、更具确定性的需求。

如果要给Eazo下一个容易理解的定义，我会觉得，它更像是一个围绕个人需求制作应用的AI助理。

或者用一个更加简洁的概念：Personal Agent。

还是直接上成果吧，国庆假期我跟朋友们聚会玩桌游「行动代号」，突然发现自己常用的小程序开始收费了：

虽然6块钱一套的词组不贵，但无法进行个性化定制带来的损失厌恶，绝对算不上什么好的体验，于是当时桌上就有人给我提议，能不能用AI做一个？

假期后我抱着试试看的心态，只喂给了Eazo一句提示词，过程相当出人意料：

Eazo先是问我想用哪种方式进行开发，如果只追求简单能用，它可以立即生成六版风格不同的demo任君选择，如果还想要进行精细化调整，也可以自己定制开发方案。

由于这项任务我只想测试单轮对话的输出质量，所以用了最快捷的方式，从Eazo暴露的思维链来看，它不仅自行搜索补全了所有「行动代号」的规则，还把我说的「一台设备大家一起玩」的前提考虑到了：

而最后的成品没有任何BUG，在单轮对话里，Eazo最终将225个词加入了词库，任务前后耗时20分钟左右，并且直接产出正式链接，不存在任何登录等前置条件：

感兴趣的可以复制网址：https://project-4933d8a3.eazo.dev

看到这里，一定有人会问，这种任务很多Vibe Coding工具不也能实现吗？

从道理上讲，这当然是没毛病的，但这两年随着Vibe Coding的井喷，无论是模型本身的Agent能力，还是各种已经产品化的物种，都在不可避免地滑向愈发臃肿的结局。

什么意思呢？

我们讨论AI的时候，很容易默认使用者是一个能打字、会提问、知道怎样补充上下文的成年人，围绕这个人，行业已经发明了大量提高提问效率的方法，教他怎么描述任务、怎么约束输出、怎么让模型少走弯路。

但对于那些与AI打交道不多，也就是a16z报告里提到的「大多数」而言，多轮交流+复杂提示词本身就成了一种负担，而非乐趣。

之所以会觉得Eazo惊艳，是因为它的单轮输出结果就足以成为一款可用的产品，这重新赋予了我最初接触AI时「言出法随」的爽感。

当然，对于复杂任务而言，Eazo的表现同样不遑多让。

比如前段时间我分享过关于订阅管理的难题，在经过一轮提示+六轮修改之后，我用了不到1小时就做出了这款订阅管理系统：

https://project-34eaf051.eazo.dev

坦白说，这两款产品对应的都不是什么高频需求，但它们确实弥补了如今Personal AI力所不能及的环节，如果说替人类从日常的杂乱无序中整理出秩序，对应的是「我想要，我得到」，那Eazo的能力我愿称之为：

「我想要，我创造。」

了解过谢扬的人可能都知道，作为Authing、Fellou等多款产品的创始人，产品化思维一直以来都是他的强项，甚至能看到很多过去思考的沉淀，都能在如今Eazo身上一一找到对应。

尤其是放在AI应用在C端的爆发前夜，工程化决定下限，产品化决定上限，会成为行业里一个愈发牢固的共识。

怎么说呢，就连我自己也遇到过一种情况，起初只想做个个人使用的小工具，却在过程中要不断调试服务器、接口、文件、部署和版本管理的问题，哪怕有AI在一旁不断解释，也很难盖过摩擦所产生的烦躁。

如果所谓降低门槛，只是让他不必亲手敲代码，剩下的事情依然要自己琢磨，那么门槛只是换了个位置而已。

尤其对于那些细碎的个人需求，制作过程稍微变重一点，动力可能就不复存在了。

我看了很多Eazo的用户反馈，他们都对Eazo每轮对话都会交付一个完整产品的做法感到新奇和惊喜，所谓完成比完美更重要，大概就是这个意思。

不过新的问题在于，能做App，和Personal Agent之间，到底还差多少？

如果一款产品的功能只局限在交互上，而并不知道谁在使用，不记得之前发生过什么，也无法调用外部服务，那么它仍然只是一个工具。

为了解决不够Personal的问题，Eazo还接入了Qoni，它提供的是开发Personal Agent需要的托管基础设施，把身份、行动和记忆这三类能力交给开发者使用。

换句话说，用户所有围绕着Eazo的动作——包括开发的产品——都是「认主」的，产品就应该即发即用，而不是每次要先把登录、浏览器和记忆系统各自重建一遍。

这也让Eazo的选择显得更完整了：

面向个人，把需求做成可使用的应用；面向开发者，把持续服务一个人所需要的基础能力提供出来。

对Eazo来说，这是一种很具体的产品取舍，它要让一个人为了自己、孩子或几个朋友制作工具，也能获得足够完整的体验。

软件行业当然还会继续追逐下一个亿级日活产品，但与此同时，只有几个用户、只用一段时间的软件需求，也可以被理所应当的承接下来。

我很想套用前几个月说过的一个比喻：

程序员曾经像数字世界的持证工匠，只有他们能进车间。

现在车间对所有人敞开，但大多数人走进去，没想着为了接班当工匠，只是为了自己造一把椅子，一把只符合自己臀型的椅子。