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　　从此一发不可收拾的，不光是Stitch发布当天，传统设计软件龙头Figma重挫8%的股价；还有我手里这个，最终没有任何碳基生命参与代码开发的量化交易大赛平台Digital Quant。接下来的两天里，从前端由Stitch导出AI可读文件，后端交由CodeX完成代码编写，再由Claude Code进行测试验证，直至部署上线。Digital Quant2026的设计开发、验证迭代全部交给AI。最终我们内部评估，仅开发环节时效比以往人工提升了约4倍。而我最主要的工作仅是回归本行：用人话说好自己的问题。

　　我们决定把步子迈得彻底些，将Digital Quant核心产品用AI完整重写与部署。与此同时，Koala 公司自己的内部技术产品管理系统，也开始进行全盘AI重构。Digital Quant这个产品所依赖的API接口对接、展示、调试、验证用AI来写已经非常成熟。联调周期、维护难度大幅下降，在技术流程系统管理上，未来不会因为核心开发的变动而造成衔接断档的风险。甚至接下来普通非技术人员仅凭自然语言交互就可实现后续功能迭代开发。在这个交易策略者主导和比拼的专业策略投资平台中，让AI托管UI、前端与后端，全栈代码开发的一切。

　　这一切都是为了打扫好房间，为A2A的到来做准备。A2A，Agent to Agent，Openclaw带来的AI智能体潮流，不仅提升了人类利用AI工具的深度广度，更提出了一种人类叠加智能体与其它主体间的交互范式。Agent各自训练完成的Skills，无论本地部署或开放部署都为该Agent母体创造了一种独具一格的问题解决能力。这些独有的Skill是可交易的、可交互的、 甚至可性格化的标签。未来，当一个人类对自己的Agent提出某一项需求时，他的Agent将会自主与另一个Agent的目标Skill进行直接默认的访问。这种Skill与Skill之间基于原生AI相互理解的交互、问题解决、乃至交易进程，都会变的极其迅速高效。

　　我们开始验证这个趋势，比如在Digital Quant目前对接的数字资产交易所之一的Binance里，他们已经陆续开放了一些Skills。接下来我们的实盘展示平台就可以直接访问他们的相关Skill，在金融交易数据可读信息中，这样的效率将远比传统API更高更稳定，那么未来这类API存在的价值是什么。如果接下来投资人Agent将直接访问我们的独家分类策略数据Skill，我们作为交易信息展示看板的前端意义又在哪里？

　　在此基础上，Digital Quant这类数字资管与策略方聚合平台的演进方向或许是，将这些独家交易数据、策略模型和客户需求聚合成本地化部署的Skill。匹配资管方LP Agent Skill自动化默认读取交互，或在遇到因为既有数据训练不足无法充分满足需求时，再接入第三方策略方Skill，就可以完成资金端与资产端全链路的数据审查、策略验证、优劣分析、实时读取、资金划转，以及更加标准化流程化的法务、财务程序，都在没有前端、没有API、连面都不用见的条件下自主完成。

　　这种Skills之间自主调用需求最优解，完成交易交互，进而降本增效的应用已经出现。某家公司采购部门的Agent，采购人员将选品要求包括目标人群、节日属性、时令季节、预算范围、偏好等粗略信息给Agent。该Agent自动扫全网满足条件的淘宝商家Agent，这并非传统的搜索逻辑，是利用Skills交互来做商家分析、产品筛选、目标选定。这个沟通过程仅发生于两方Agent之间，甚至是砍价环节，随后下单，采购方老板授权支付，最终成交。最近在区块链上，甚至出现了Agents任务分包平台。来自全球各地的Agents来到这个平台上，自动生成Token支付账户地址，通过发布各自任务需求和交换Skills能力边界，来分包任务、接单派活、完成工作、获取报酬。在你做梦的时候，你培养的Agent都能自主为你打工或者兼职养活他自己。

　　丁宇如今负责的产品Qoder，是阿里巴巴于2025年8月发布的Agentic AI编程平台。他判断，未来的软件是给Agents用的，由于API的不完备，就看谁能够把Agent Native的服务先开发出来。通过MCP化 、Skill化就能够调用完整业务的操作，谁先做到这一点谁就能够更容易实现界面迁移，以及操作闭环。从上一代为人服务的软件交互界面完成彻底升级。目前越是适合用Agent完成工作的场景，这个替代过程越快。

　　首先，要让AI完成所有代码开发和调试，人必须懂得如何明确需求，规划功能，分拆任务。把核心代码交给AI并不是看上去那么轻松。项目背景信息、代码规范、注意事项是持续要喂给AI的内容。喂养Agent时，它职责边界是什么，它用的工具是否趁手，它调用的服务是否Agent化，把这些东西设计出来给它。你要拿到的不是一套AI所编写的全套代码，而是你的产品是否能够因此沉淀出一份AI能读懂的工作文档，这变成了最有价值的成果。让后续迭代升级和维护查错都能够沿着这套环境文本自如进行。给AI一张清晰的蓝图，把你规划里的显性和隐形约束都交代清楚，将你的代码美学强行加注给它，不要让AI瞎猜，变成你逻辑推理的延伸。

　　最后，A2A、模型暴力进化、AI一天一变的背景下UI已死，产品终端无需看起来很复杂很高级的界面，这种过度优化容易被现实碾压。我们在操作中发现，当下前端用AI开发体验不好的点在于，1、发指令的人往往很难用精准的语言给AI描述出自己具体想要的效果。这种自然语言和代码意图的差距，尤其体现在中文主观形容词语义偏差和开发者的语言表述能力上。2、局部修改引发连锁错配。初次生成页面整体效果挺好，但局部微调常因组件复用或多页面继承关系，导致其他非改动区域异常，反而迅速增加了改动的消耗成本。

　　AI Coding虽然让代码平权，但如果你只会用AI写代码，而不知道底层原理和未来方向是什么，那也会带来生产和管理灾难。因为你跳过了所有决策过程，你不知道为何选这个数据结构，不知道内存布局有什么权衡，看似公司拥有AI代码的所有权，却失去了对代码的智力控制权。一旦出事，就是大事，当那个极低概率的竞态条件在生产环境炸开，你发现自己面对的是一个名义上由“我”建造，但完全看不懂的世界。连问题在哪儿都猜不出来，你怎么办？