我在 X 上关注了很久的 AI Agent 交易平台 MuleRun 今天终于正式上线了，我之前一直以为这是某个硅谷创业团队做的，因为在外网真的太火了，但最近得知是咱们中国团队搭建的，很惊讶。现在 MuleRun 面向所有用户开放，要知道在之前想体验这个平台，那可是一码难求。

前两个月，MuleRun 在他们的 Discord 社区，每天都有用户进来求邀请码。今天，这款产品正式对外发布了，作为一个内测老用户，我必须写一篇MuleRun 并不是一个具体的 Agent，更像是 Agent 界的淘宝。上面聚集了来自全球创作者做的各种 AI Agent，有做投资分析的，有做图像生成的，有做简历筛选的，甚至还有那种能自动跑完长任务的游戏 Bot，五花八门。

在这个市集里，摊主们来自世界各地，从独立创作者、内容博主，到投研分析师、AI 工程师，都在这里把自己的技能做成 Agent 上架出售。平台把底层的麻烦事都处理好了：模型接口、多模态能力、结算系统、分发机制一应俱全。创作者只需要专注把自己的经验和创意做出来，上架之后就能直接被别人使用，一旦有人调用，它们就会在后台自己跑起来，持续带来收入。

也正因为这样，有些人能非常快地抓住热点。前两天 Nano Banana 很火，大家都在用它生成自己的手办照片、Q 版表情之类。有人非常快地抓住了这个热点，在 MuleRun 上做了相关的 Agent 上架出去，结果三天就赚了上千美元。果然，什么时候都有机会啊。你可能会说，这种套壳 Nano Banana 的 Agent 能有什么优势？可别这么想。大部分用户其实并不会自己折腾提示词，他才懒得看怎么用这些新的模型。对他们来说，最好就是上传图片、等一张满足预期的照片，其他的别让我操心学习。

真正会在 Google AI Studio 或者 Gemini 里玩新模型的人，本身还是极客用户。一个事实是，国内大部分用户，连 Gemini 都打不开。下面是我在群里看到的一张收入截图....

我真的是羡慕那些快速行动的人。在有人还纠结套壳有没有意义时，人家已经在窗口期内完成了小范围的商业闭环。我后来才反应过来，MuleRun 之所以让我觉得特别，不只是因为它聚合了那么多脑洞大开的 Agent，更是因为它折射出一种全新的 AI 创业和应用范式。在过去，如果想做一个产品，哪怕只是一个很小的功能，也要写代码、搭后端、接支付系统、做运营推广……从想法变成能跑起来的服务，少说也要好几周。而 MuleRun 把这些最麻烦的事全都抽象成了基础设施，开发者只需要去思考自己能解决谁的什么痛点，把自己的工作流和经验打包成 Agent 上架，就能立刻开始被全球用户调用，并且实时结算收益。

于是就出现了很多有意思的画面：有些人本不是程序员，却靠着自己在某个领域的知识，做出了小而美的 Agent；有些原本只做内容的人，也在这里做出了工具类 Agent，帮大家生成图、做数据整理，甚至自动写小红书标题。比如很火的 FundaAI，就是一个专做股权投资研究的 Agent，背后是对冲基金分析师和工程师一起组的团队。他们把多年投研流程拆成标准化工作流封装进 Agent 里上架。

用户只要输入一句话，比如「特斯拉最近为什么股价上涨」，十秒钟就能生成一份结构化的分析报告，把新闻、财报、情绪等碎片信息整合在一起，像一个迷你版投研系统一样运行。

我当时随便试了一次，感觉像在和一位专业分析师对话。它不仅会告诉我股价上涨的表层原因，还会引用历史叙事的变化轨迹，甚至能快速拆解财务报表，解释这些数字背后透露出的未来预期。这类产品以前几乎不可能存在，因为做一套系统成本极高，而现在它可以被打包成一个随时可雇佣的小型数字劳动力。

而在更轻量的应用场景里，像 LinkedIn Match 这种也很受欢迎。它的作者是一位 AI 方案工程师，她只是把自己平时投简历时用的筛选流程封装成了 Agent，让用户输入关键词就能 5 秒筛出领英上匹配岗位，还能一键自动投递。这个看起来很小的工作流，几天就带来了 800 多美元的收入。想想也挺神奇的，世界各地的人，在同一个平台上兜售自己做出来的 Agent。

他们背后并不是大公司团队，而是全球无数的个体创作者。有的在纽约投研圈，有的在东南亚写博客，有的在上海做设计方案——大家就像在同一个数字市集里，各自摆着一张小摊，卖的是自己做出来的「数字劳动力」。

MuleRun 让这些懂问题的人，也能成为能解决问题的人。Agent 是新的劳动力。这种模式特别像当年移动互联网早期的 App Store，那时也曾有一段全民做 App 的浪潮，无数小团队靠着一两个功能杀出重围。只不过这一次，门槛被拉得更低，速度被拉得更快，从构思到实现，从上线到变现，可能只隔着一晚上。淘宝的类比也很好理解。开发者就像平台上的商家，Agent 是他们上架的商品，普通用户则是买家。不同的是，这里的商品不是实物，而是一份份可以被调用的 AI 劳动力。

用户不再需要了解底层模型、写提示词、搭工作流，他们只管挑选想要的结果，就像挑选插件一样。这件事听起来很小，但很可能正在改变大家使用 AI 的方式。想明白这点，我其实有些后知后觉。就像昨天看 a16z 合伙人的访谈，他说 Web 时代刚刚开始的时候，人们都认为数据库才是时代的大机会，像 Salesforce 这样的产品，会被认为是数据库的套壳。

但现在我们知道，数据库当然重要，但这些公司数量可能会非常少，而应用层的公司数量几乎无限多。这句话让我突然有点感同身受。在这场 AI 浪潮里，大家都在谈模型、谈推理、谈 MoE 架构，仿佛谁的参数更多谁就能赢。可 MuleRun 让我意识到，另一条可能性也正在悄悄发生。也许接下来真正决定胜负的，是谁能把脑子里的点子，或者自己的 Know How 转化为一个可以帮助他人解决问题的 Agent。这场 AI 浪潮里，大家的注意力几乎都在模型本身，谁的参数更大、推理更快、上下文更长，好像只要技术做到极致就能赢。

但 MuleRun 给我的震撼，是它几乎反过来走了一条路。不是卷模型，而是让模型真正落地到无数人的日常工作里。它做的事情很朴素：把那些原本需要很多门槛才能做的事，变成人人都能快速搭建、上架、售卖的 Agent；把复杂的基础设施、支付结算、全球分发都藏在后台，前台只留下一个最简单的入口。
这也是为什么它被称作 “Agent 界的淘宝”。每个 Agent 像一个小商品，创作者像卖家，用户像买家。不同的是，这里的商品不是实物，而是一份份可以被雇佣的数字劳动力。用户只在乎它能不能立刻解决问题，而不再关心它背后是哪个模型、多少参数、用了什么架构。

在 MuleRun 里，我看到一种生产关系正在悄悄发生变化：从工具到劳动力，从个体使用到市场流通，从少数极客到全民参与。

新的范式正在建立。

网址：https://mulerun.com/