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判断用不用你的软件，Agent 只需 500 个 Token
摘要
作者｜宇航猿 编辑｜靖宇 现在几乎每个开发者都在用 AI Agent 干活。Cursor、Claude Code、Windsurf、Gemini CLI，各种 Coding Agent 已经深度嵌入了日常工作流。一个普遍的体验是，让 Agent 去调某些 API 或者集成某个服务，有些丝滑得像开了挂，有些则反复报错，甚至直接编造出一个根本不存在的接口。 大多数人把这归结为： 「 模型还不够聪明 」。 但如果反过来想， 不是 Agent 不够聪明，而是有些产品天然对 Agent 友好，有些则天然对 Agent 充满敌意 。 这像极了十几年前的 SEO。你觉得自己的网站内容很好，但 Google 就是不收录，问题不在 Google 的算法，而在于你的网站没有做搜索引擎优化。 今天同样的事情正在 Agent 身上重演，只不过这一次，大多数产品甚至不知道自己正在被「审判」。 Google Cloud AI 工程总监 Addy Osmani 今年 4 月给这件事起了一个名字，叫 AEO（Agentic Engine Optimization），翻译过来就是： 「 Agent 引擎优化 」。 如果说 SEO 是为 Google 爬虫优化，AEO 就是为 AI Agent 优化。 这不是一个遥远的概念，而是一套已经可以落地的具体实践。在 Agent 正在成为软件产品最重要的「用户」的今天，到底什么样的设计，能让 Agent 更方便使用，可能决定了未来软件行业的真正走向。 01 Agent 怎么读文档？ 下面是一个用户非常日常的场景。 一个工程师打开 Cursor，让 Agent 帮他接入一个支付 API。Agent 发出了一个 HTTP 请求，拿到了文档页面，400 毫秒后做出了判断。但这份文档有将近 20 万个 Token，远远超出了 Agent 的上下文窗口容量。Agent 没有报错，没有提示，而是默默放弃了这份文档，转而根据自己训练数据里的记忆，编造了一个接入方案。 结果呢？用户拿到了一段看起来很合理的代码，跑起来却怎么都不通，花了两个小时 debug 才发现 Agent 给的是一个早就废弃的 endpoint。 而在这家支付公司的 Google Analytics 后台，这次访问只留下了一条记录。滚动深度为零，页面停留时间 400 毫秒，没有任何点击。在传统分析框架里，这就是一个「低质量访客」，一个跳出率 100% 的匿名 IP。没人知道这其实是一个 AI Agent，更没人知道这个 Agent 刚刚「审判」了他们的产品，然后判了死刑。 这就是 Agent 和人类读文档的根本差异。人类是「浏览」，Agent 是「审判」。 Osmani 在文章中引用了一篇针对九大主流 Coding Agent 的 HTTP 行为研究论文。数据很直观。人类读文档的方式是，打开首页，导航到某个板块，扫几个标题，读几段话，试一下代码示例，点两三个链接，花 4 到 8 分钟。整个过程中，你精心设计的渐进式引导、侧边栏导航、交互式教程都在发挥作用。 Agent 完全不是这样。它发出一个 GET 请求，拿到全文，在 400 毫秒内决定用还是不用。 人类的「用户旅程」对 Agent 来说，被压缩成了一次 HTTP 请求。 你花了几个月打磨的文档导航系统、面包屑路径、渐进式展示，在 Agent 眼里全是噪音，不但没用，还在浪费 Token。 这里有三个关键差异，理解了它们就理解了 AEO 的底层逻辑。 Agent 的「耐心」是可以精确量化的。 Osmani 给出了一个具体数字，你的