AI助理的终局：不是超级App，而是超级胶水

你的AI助理，不该是一个App

市场仍在寻找下一个“杀手级”AI应用，但真正的未来可能根本不是一个应用。

想象一个场景：你在微软的To-Do清单里有一个艰巨的任务，比如“完成公司内部知识库的搭建”。这不像“下午三点开会”那样简单，它是一个庞大、模糊、足以让人拖延数周的项目。现在，你只需将这个任务和你的一些想法——比如项目结构、时间限制——发送到一个你自建的AI模块。几秒钟后，这个庞大的任务被自动分解成数十个具体的、可执行的、分配好日期的子任务，并自动同步回你的To-Do清单。

这并非科幻。一些技术爱好者和开发者已经开始这样做。他们没有抛弃自己惯用的日历、待办事项或笔记软件，而是利用大语言模型（LLM）的API，打造了一个属于自己的“个人操作系统”。在这个系统中，AI不是一个试图取代所有工具的“全能选手”，而是扮演着“超级胶水”的角色，将用户散落在各个软件中的信息和工作流无缝地粘合起来，并赋予其智能化能力。

这种趋势揭示了一个反直觉的真相：AI助理的终极形态，或许不是一个封闭的超级App，而是一个由用户自己定义、连接万物的个性化工作网络。

超级App的围墙，正在被“超级胶水”溶解

这种“超级胶水”的模式，与中国市场用户习惯的“超级App”逻辑形成了鲜明对比。

在海外，软件市场呈现出“百花齐放”的格局。用户习惯于为不同的需求选择最专业的工具：用Notion做知识管理，用Slack沟通，用Figma设计，用Trello管理项目。这种“best-of-breed”（同类最佳）的生态，为AI“胶水”提供了丰富的连接节点。用户忠于自己的工作流，而非某个单一平台，AI自然而然地成为了优化和自动化这些跨平台工作流的核心引擎。

反观国内，微信、钉钉等超级App试图在一个应用内解决所有问题，从社交、办公到支付，构建起高耸的“围墙花园”。这种模式下，AI往往被作为一项内嵌功能，用于增强平台自身的能力，而非连接外部世界。用户的数据和工作流被锁定在单一生态内。

然而，“超级胶水”的出现，正在对这道围墙构成潜在威胁。当用户发现，可以通过API和AI模型，让飞书的文档自动生成小红书文案，或者让淘宝的订单信息自动同步到个人记账软件并进行智能分析时，他们对单一平台的依赖度就会降低。忠诚度将从平台本身，转移到能够实现最高效率的“个人工作流”上。

当然，像飞书这样的产品正在尝试一种混合模式，既提供强大的平台能力，也通过开放平台和丰富的API试图成为工作流的“连接中心”。但这恰恰证明，即使是平台级的玩家，也无法忽视生态开放和互联的价值。

当功能不再是壁垒，SaaS的护城河在哪？

任务分解、内容摘要、邮件草拟……这些过去被视为SaaS产品核心卖点的功能，如今通过调用LLM的API，一个有经验的开发者可能一天之内就能实现一个原型。

文章开头提到的“任务分解器”，其核心不过是一个精心设计的Prompt。这意味着，软件的核心功能正在被快速“商品化”。如果任何公司或个人都能轻易复制你的功能，那么传统SaaS产品的护城河又在哪里？

答案是：从功能壁垒转向生态壁垒和工作流壁垒。

未来的软件竞争，关键不在于你的产品“能做什么”，而在于它“能连接什么”以及“多大程度上融入了用户的工作流”。一个拥有开放API、允许用户自由接入、甚至在其上构建个性化AI模块的产品，将比一个功能齐全但封闭的系统拥有更强的生命力。

对于试图建立壁垒的公司来说，限制API和外部集成或许是一种短期选择。但长期来看，这无异于自绝于用户不断演进的工作流。如果用户无法将你的工具接入他们自己搭建的“个人操作系统”，他们最终会选择一个更开放的替代品。

从极客玩具到大众工具

目前来看，搭建“个人操作系统”仍是少数开发者和技术爱好者的“极客游戏”。它需要一定的编程能力和对API的理解。

但这清晰地预示了未来的方向。空白地带往往是创业公司的机会所在。可以预见，下一波浪潮将是面向普通人的低代码/无代码（Low-code/No-code）AI工作流搭建平台。用户不再需要编写代码，只需通过拖拽、连接的方式，就能将自己常用的App与强大的AI模型结合，创造出千人千面的“个人AI助理”。

到那时，我们对效率工具的评判标准将彻底改变。我们选择的将不再是一个个孤立的App，而是那些能够最好地融入我们亲手搭建的、独一无二的智能工作系统的“组件”。