作者反思 headless 软件：从整理信息转向随时访问

我一直对「无界面软件」的潮流持怀疑态度。大家都在做 MCP，都在谈论 agent 取代界面，但很多界面之所以存在，是有原因的。

最近我开始改变想法了，至少部分改变。

多年来，我一直用 Reflect 记录所有会议笔记。我会写笔记、把录音和摘要拷进去，尽量把一切整理得井井有条。有意思的是，我几乎从来不回头去读这些东西。偶尔去读，通常也是为了找某个具体信息，或者把来自不同对话的内容拼凑起来。

几周前，我花了一天时间用 ChatGPT 探索替代方案。我想搞清楚怎么用 Granola，并把所有内容导入 Reflect、Notion 或其他能集中管理信息的地方。

然后 ChatGPT 建议我，干脆把一切都留在 Granola 里，通过 MCP 连接访问。

这对我来说有点像顿悟时刻。既然我随时都能取用信息，为什么还要花这么多时间去整理和归并？

我们正在从「整理信息」转向「访问信息」。

我一直是那种希望把所有东西整理在一个地方的人。但我整理的唯一目的，就是为了以后能找到并用上它。如果 LLM 能跨不同应用访问所有这些上下文，并在我需要时把它们汇集起来，那信息存在哪里，我又何必在意？

这正是无界面软件开始显得非常合理的地方。

我看了 Theo 的一个视频，他从构建软件的角度提出了类似的观点。我们构建的功能里，有多少其实只是访问或呈现已有信息的不同方式？

如果 LLM 已经能访问底层数据，我们真的还需要为人们可能想要的每一种交互方式，都单独构建和维护一个功能吗？

这对我们思考如何构建产品来说，是一个相当大的转变。

但我仍然对「一切都会变成无界面」这个想法感到纠结。

在 Rove，我们在构建相当复杂的定价工具，帮助房产业主理解定价并做出调整。你需要看日历、比较价格、理解趋势、可视化改动带来的影响。我无法想象把这一切都放到聊天界面里完成。

同样，在 PostHog，AI 被用来构建仪表盘和可视化，而不是只返回分析数据的文字摘要，这是有原因的。有时候你确实需要看到数据本身。

不过，我越想越意识到：我们需要界面，并不意味着界面必须存在于存储数据的那个应用里。

我们开始看到生成式界面的出现。agent 不再需要你在一堆预定义页面间导航，而是可以自己汇集所需的上下文，围绕你要做的事情生成一个界面。

像 Instinct 和 Muse 这样的个人 agent 正在探索这个方向。agent 成为你与一切交互的入口，而 MCP 提供底层数据和功能。

我认为这在很多场景下会非常奏效，但我仍然不认为它能取代高度专业化的界面。

以我们在 Rove 的定价工具为例。要打造好的体验，需要大量领域知识、复杂性和细微之处。我很难想象 LLM 能拥有足够的上下文，生成出与深度理解这个问题的团队所构建的东西一样好用的产品。也许它能处理单次交互，但取代整个体验是另一回事。

所以我开始认为，无界面并不一定意味着消灭界面。它意味着把数据和功能，与我们和它们交互的方式分离开来。

对某些产品来说，界面可能几乎完全由生成式完成。对另一些产品来说，专门构建的界面仍将是价值的重要部分。

但如果我们越来越多地通过 agent 与软件交互，而不是打开一个个独立应用，我认为这对每个做软件的人来说，都提出了一个更大的问题。

我们今天构建的功能里，有多少是人们明天真正需要的？