#核心论点
Anita Kirkovska（Vellum 产品负责人）提出一个尖锐判断：如果你的产品是生产力工具或基础设施，2026年的用户已经不是人类，而是Agent。
传统产品度量依赖 DAU/MAU——人类打开App的频率。但当工作由Agent代劳，问题变成："今天有多少Agent在我的产品里完成了有用的工作？"
#为什么旧模式失效
人类用户有几个特征：
- 学习新界面慢，需要精心设计的 onboarding
- 有沉没成本，花100小时学会的产品很难弃用
- 会被"我们想念你"的邮件打动，周日晚上打开 re-engagement 邮件
Agent 完全不同：50ms 读完文档，没有情感依恋，迁移成本趋近于零。
过去三个月的行业信号：
- Stripe 推出 Agent 专用 API
- Notion 发布 Notion AI 并实质转向 Agent 优先的商业模式
- Linear 开放 Agent 操作 issue/PRD 的能力
- Figma 向 Agent 开放画布
- Vercel 推出 v0.dev，Agent 可瞬间部署网站
#Agent-native 产品的五大支柱
#I. 程序化对等（Programmatic Parity）
人类在 UI 能做的每个操作，API 都必须能完成。Stripe 是标杆——Dashboard 上的几乎所有动作都有 API 对应。
#II. 多Agent入口支持
- REST API ：最低门槛，任何能发 HTTP 请求的 Agent 都能用
- SDK （Node/Python/Go）：编码 Agent 的利器，省掉 auth、重试、类型定义的样板代码
- CLI & MCP ：Claude、Cursor、OpenClaw 等 LLM 助手可直接调用，无需先写代码
#III. Agent 能读懂的文档
这是新的 onboarding。Agent 50ms 决定是否能在你的产品里完成任务。要求：
- 每个端点旁边有 working example
- 真实的 request/response payload，不是占位符
- 单页端点参考，不是营销文档迷宫
- 明确的版本策略
/llms.txt或等效文件，给 Agent 一张文档地图
#IV. Agent 身份 + 安全原语
Agent 需要自己的 token、速率限制、审计轨迹。必备安全机制：
- Idempotency keys ：重试不会重复扣费
- Dry-run / Preview ：Agent 可以先测试再执行
- Webhook signing ：Agent 能信任事件来源
#V. 分发到 Agent 生态
出现在 Agent 已经存在的地方：MCP marketplace、Claude Desktop 原生集成、ChatGPT 插件、Cursor 扩展、Vercel 的 Agent Registry。
#新的度量体系：从 DAU 到 DAA
| 旧指标 | 新指标 | 含义 |
|---|---|---|
| DAU | DAA （Daily Active Agents） | 今天有多少独立 Agent 在你的产品里行动 |
| MAU 分钟 | Actions completed | Agent 完成50个有用动作 > 50个人类点击浏览 |
| 留存率 | Repeat agent visits | Agent 是否回来做更多工作，还是一次性用完即走 |
| Time-to-value | Time-to-first-useful-action | Agent 端到端完成首个有用工作的速度——Agent 的"Aha Moment" |
| 人均使用时长 | Agent-to-human ratio | 每1个人类用户，下游 Agent 完成了多少工作 |
| 功能采用率 | Outcomes | 工单解决数、线索 enriched、部署发布数、交易更新数、文件生成数 |
#营销 playbook 的重写
人类生命周期营销（drip campaigns、push 通知、"we miss you"邮件、onboarding 序列）建立在人类会怀旧、会内疚、会在周日晚打开邮件的基础上。
Agent 不会做这些事。整个围绕 DAU 的营销职能必须围绕 DAA 重建，而这条路大多数人还没开始走。
#真实案例：Vellum 团队的 Agent 工作流
Kirkovska 披露了她团队的实际 Agent 使用情况——他们已经在"人类几乎不打开某些生产力工具"的阶段：
- Linear ：Agent 通过 Slack 自动记录 bug
- Notion ：Agent 写 PRD 并在 Slack 请求反馈
- Resend ：Agent 设计事务邮件
- Sanity ：Agent 管理 headless CMS 内容
- GitHub ：Agent 通过 CLI push、review、merge 代码
- Typefully ：Agent 撰写、排期、管理社交内容日历
- HubSpot ：Agent 查询数据，团队再也不需要直接看 CRM
最近三个月他们陆续弃用多个工具，最近一次省了 $30K/年 。
#一个残酷的真相
上述所有 Agent 适配工作，都只是暂时的护城河 。当 Agent 能在 50ms 内读完文档、比人类点按钮还快地迁移到新工具时，产品粘性几乎不存在。
留住 Agent 的方法，目前还是 mostly unknown。