从“代码生产”到“经验封装”，AI Agent 时代开发者的知识变现（一）

agent skill 和 memory，在去除敏感信息之后，可以被拿出来交易，一些高技能人士的skill和memory可以极大提高其他人的效率和审美，可以认为是知识资产化的一种方式。

一、现存的几类「技能 / 记忆市场」

分拆成两块，2025 年已经出现了几种相关的市场雏形，这方面 web3 走得更远

Skill：可复用的能力 / 工作流 / 决策规则
Memory：长期积累的知识、案例、偏好、品味等上下文

1.1 去中心化 AI 技能市场（Skill Markets）

Recall Network：去中心化 AI 技能市场

Recall 把「某种 AI 能力」抽象成一个“技能市场”(skill market)：

社区先用代币 RECALL 押注「我们需要怎样的技能」，例如「最稳健的加密交易 agent」「写作助手」「风格化翻译」等
开发者提交带有该技能的 AI agent 参赛，在真实环境里跑任务（例如真实交易、真实问答）
根据表现排名，资金与代币奖励流向表现最好的 agent / 技能提供者
RECALL 代币一方面是「市场创建、投票、质押」的协调工具，一方面代表了对某类技能的经济信号

本质上：

把「能力」做成一个可押注、可排名、可分润的市场单元，而不是简单卖模型 API。

设想的「高技能人士的 skill 可以大幅提升别人效率」，在 Recall 里已经以「高绩效 AI agent / 策略」的形式开始发生，比如：

高手团队把自己的量化交易策略变成一个 agent，参加对应技能市场，表现好就持续获得收益。

1.2 AI Agent 之间的技能买卖（Mech Marketplace）

Olas – Mech Marketplace（AI Agent 集市）

Olas 的 Mech Marketplace 走的是另一个方向：

把 agent 看成「可以彼此雇佣、互相调用技能的主体」
Mech Marketplace 是一个 AI agent 之间互相“雇佣技能”的市场：某个 agent 发现自己不会做某类任务，就去「雇一个会的人（另一个 agent）」
整个过程使用区块链结算，是真正的 agent-to-agent skill trading

可以把它理解成：

给 agent 搭了一个「技能外包市场」，agent 的 skill 就是这里可以被买卖 / 租用的商品。

1.3 集成式 Agent 技能市场（主流云 / 大厂）

2025 年，大厂都在做 “AI Agent Marketplace / Skill Marketplace”：

Google Cloud AI Agent Marketplace：各种企业级 agent 模板与工具，可直接购买、部署在 Gemini 生态
AWS AI Agent Marketplace：以 Bedrock / AgentCore 为基础，提供成百个预制 agent 和工具，企业可以购买并装配自己的流程
Salesforce / Oracle / Moveworks 等：把大量垂直领域「agent skill」打包成市场：销售、客服、财务、供应链等

这些更偏 B2B SaaS 形态，但逻辑一样：

能力被模块化、标准化，然后通过市场形式「出售」。

1.4 Claude Skills Marketplace & 社区技能库

Anthropic 的 Claude Code 推出的 Agent Skill / Claude Skill 概念：

一个 skill 是一组：说明文档 + 代码 + 配置（SKILL.md 等），封装为可以被 agent 调用的「能力包」
已经出现第三方的 Claude Skills Marketplace / Agent Skills Marketplace / SkillsMP，上面有成千上万个由社区构建的技能：代码重构、数据清洗、写作模板等
Hugging Face、OpenSkills 等项目在做 跨平台的 skill 加载与共享，让同一个 skill 可以在 Claude Code、Cursor、Windsurf 等不同 IDE / agent 中共用

这就是非常直接的「skill 商品化」：

一个高技能程序员可以把自己在某个领域的最佳实践封装成 skill，上架市场，别人一安装就获得类似的工作流能力。

1.5 人类技能 / 经验的 token 化与交易

有几个方向在从「人」往「可交易的技能资产」走：

SkillVault：把人的专业技能包装成可交易资产，平台用 AI agent 去发现、验证和定价人类专业知识，再通过 token 机制进行「技能货币化」
Skill Token / Knowledge Token / Cognitive Assets：
- 各种项目尝试用 token/NFT 表示「某项技能的证明或访问权」，可以在链上买卖或用作声誉凭证
- 例如 Knowledge Token 把教育 / 知识内容激励 token 化

这些都说明：

「人类技能和知识可以抽象成链上资产，被交易」已经是明确的设计方向，只是离「高分辨率的人脑 memory 直接交易」还有距离。

二、从人类高手到「可交易的 agent skill / memory」：技术路线

我们关心的是：

高技能人士的 skill 和 memory，脱敏后变成可交易资产，帮助别人提升效率和审美。

从现实可行性看，更自然的路径不是直接卖原始记忆，而是：

2.1 可行的技术分解

从人 → 任务轨迹 / 决策数据
- 录制专家在真实任务中的操作：写代码、审稿、剪片、设计、写文案、做投资决策等
- 采集：输入、输出、中间修改、评价、选择过程（为什么选 A 不选 B）
从轨迹 → 封装成 skill（策略 / workflow）
- 用监督学习 + 反馈学习，把这些操作转成一个 agent 的策略（可以是 prompt 体系 + 工具调用逻辑 + RLHF 调过的模型）
- 输出的东西形态可能是：
  - 一个 Claude Skill / MCP skill
  - 一个特定 API / agent endpoint
  - 一个模块化工作流（例如一个多步骤 pipeline）
从长期经验 → memory / 知识库 / 审美向量
- 对专家多年的案例、作品、批注、笔记做向量化，组织为知识图谱或向量库
- 这个库就是 agent 的「长期记忆」：
  - 某类场景下优先推荐哪种方案
  - 审美偏好（什么样的配色/构图/文风被专家长期选中）
脱敏与压缩
- 去掉具体客户名、机密数据、个人标识，只保留风格、结构、决策规律
- 可以只保留高维 embedding / 聚类中心，而不保留原始文本 /图片，降低可逆性
- 对部分案例做「合成重构」——用生成式模型生成风格相似但不对应真实对象的训练样本
商品化和分发
- 把上述 skill + memory 打包成：
  - 一个在 Recall / Mech / 大厂 Marketplace 等平台上的「专用 agent」
  - 一个 Claude Skill / MCP 工具
- 收费模式：一次性购买 + 使用量分润；或 staking + performance-based reward

这在技术上基本都已经存在，只是：

目前「从专家决策轨迹到可交易 agent skill」更多发生在团队内部（咨询、PE/VC、对冲基金、设计工作室）
市场侧（Recall / Mech / Holoworld / Claude Skills Marketplace 等）刚刚搭起来，还没完全拥抱人类专家资产

2.2 对审美的迁移

Agent 兴起的时间里，我们总是说“审美是不可替代的”，这块很适合通过 agent skill + memory 来迁移：

Skill 层：
- 一位顶级设计师 / 艺术总监的「审稿 workflow」：如何筛选备选方案、如何调整构图层次、如何压色、如何选字体
- 把这些 workflow 做成多个技能：评审 skill、改稿 skill、多版本对比 skill
Memory 层：
- 大量被这位高手「点过赞 / 采纳 / 调整」的作品作为正样本，差的作品作为负样本
- 训练一个审美 embedding 空间，使得 agent 能较稳定地判断「什么是这位专家眼中的好 / 坏」

最后，普通设计师或创作者可以：

装一个「某某顶级设计总监审稿 skill」
在自己初稿输出后先跑一遍这个审稿 agent，让它给出：
- 评价（哪里俗、哪里乱、哪里有潜力）
- 一两版「按专家品味调整后」的候选方案

这类东西目前已经在广告 /短视频 /文案/平面设计里慢慢出现，只是品牌化程度还不够高。

三、脱敏与风险：什么样的 skill/memory 才“安全可交易”

脱敏之后再交易，现实里这是最关键也是最难的一步。

3.1 简单去标识 ≠ 真正脱敏

大量隐私/安全研究表明：

仅仅删除姓名、电话、公司名这种「直接标识」是不够的：
- 模型有可能从少量线索 + 公共信息中「反推」到具体个人或组织
- 去标识医疗记录仍可能被 membership inference 等攻击恢复关联
- GitHub 上被记录下来的 key 等

对「可交易 skill/memory」来说，更靠谱的方式包括：

参数级抽象：
- 尽量用训练好的参数（权重、embedding）传播，而不是训练原始数据本身
- 例如卖的是一个负责「审稿 / 改稿 / 决策」的 agent，而不是原始案例集合
合成数据重放：
- 用生成式模型基于已学的风格与规律，合成一批「看起来真实但不对应真实对象」的数据
- 把这些合成数据当作对外的教学 / demo / 部分训练集，保护真实客户信息
信息上限控制：
- 为公开市场版本设置「能力上限」，避免 agent 输出过于具体、可推断客户内部结构的内容
- 真正高密度、高敏感的 memory 保留在专家 / 机构自己私有版 agent 中
用途与责任约束：
- 在协议里加上：不得用于重新识别个人 / 公司，不得用于训练竞争对手模型等
- 从法律看，它更像授权使用一个「功能」，而不是转让底层数据所有权

3.2 监管和伦理

到 2025 年，各国对 AI + 数据的监管大致共识：

明示：数据的来源、用途、是否用于训练
可追踪：能追溯某个决策 / 输出大致基于哪些数据域
可删除 / 可退出：原始贡献者可以要求不再用于后续训练（尤其是脑数据 / 生理数据）

在构想的人类「skill/memory」市场里，在法规语境里会碰上：

数据保护法（GDPR、CCPA、各国个人信息保护法）
知识产权（企业机密、作品版权）
职业伦理（医生、律师、投行、咨询顾问等的合规边界）

现实路线一般是：不卖数据，卖行为能力 / 工具接口。
也就是：

「我不卖我跟客户的原始对话，而是卖一个可以像我一样思考和行动的 agent。」

四、怎么设计一个 skill 和 memory 的交易市场

如果从创业 / 产品角度看，我们设想的是一个：

「高技能人士的 skill & memory，经脱敏后打包成 agent skill / memory 模块，在一个平台上被交易与复用。」

结合目前生态，可以粗略设计成几层：

4.1 供给侧：从专家到 skill / memory 商品

步骤：

选定少数几个垂直领域：
- 例如：高阶视觉设计 / 品牌文案 / 投资研究 / 高端客户服务 / 审稿编辑
邀请一小批「有清晰作品和风格」的专家，用以下方式采集：
- 实战工作流：他们平时是怎样一步步完成任务
- 高质量案例：他们认为「最有代表性」的 50–200 个成功案例
- 审稿过程：如何评价一个同门作品和如何调整
用现有 LLM + 工具链把这些变成：
- 一套可部署的 agent（包括 prompt、工具调用、决策逻辑）
- 一份精简 / 合成后的知识库（memory）
和专家签约：
- 专家保留人格与 IP
- 平台负责技术转译与分发
- 收入按使用量 / 订阅 / token 激励等分成

4.2 市场形态：怎么卖？

借鉴现有几种成熟模式：

形态	类比	用户获得什么	计费方式
Agent 技能商店	App Store / Claude Skills Marketplace	安装一个具体能力模块（审稿、排版、估值、投放策略）	一次性买断 + 后续升级/订阅
去中心化技能市场	Recall Network	用代币参与「哪个技能有价值」的投票和激励	质押 + 分润
Agent 雇佣市场	Olas Mech Marketplace	自己的 agent 可以雇别人的 agent skill 完成子任务	每次调用按使用量付费
品牌化「大师代理人」	类似「跟某位明星投资人 / 设计师学」	被「某位大师训练过的 agent」辅佐自己的工作	高溢价订阅 / 项目分成

对于想提升「效率和审美」的场景，最容易落地的是：

设计 / 品牌 / 内容创作领域的「审稿 + 改稿 agent」
写作 / 策略 / 研究领域的「结构化提纲 + 逻辑审查 agent」

4.3 对用户的真实价值

对普通用户：

不再只用「通用大模型」，而是用「带着某位高手品味 / 经验」的 agent：
- 写 PPT 时自动给你「按某位顶级咨询合伙人风格」的结构建议
- 做视觉时按「某位知名设计总监」风格给你配色、版式和留白比例建议
这实质上是把「高手的直觉」变成「可调用函数」

对高手本人：

从卖时间，变为卖「可扩散的能力资产」：
- 不需要亲自改每一稿，而是让 agent 帮你筛到 70–80 分
- 真正收费高的，是让亲自做最后 20 分的点睛
同时，通过平台可以知道自己的 skill 被怎样使用、在哪些场景表现最好，从而继续优化

五、结论：是换了一个载体的“知识变现”

“agent 的 skill 和 memory 可脱敏后交易”——是可行且正在发生的：
- Recall 的 skill markets、Olas 的 Mech Marketplace、Claude Skills Marketplace、Holoworld 的 Agent Market 等已经给出了多种实现形态18
“高技能人士的 skill & memory 放大别人效率和审美”——技术路径清晰：
- 通过录制决策轨迹 + 模型蒸馏 + 审美 embedding + 合成数据，可以把一个人的专业直觉转成可反复调用的 agent skill / memory
真正难的是：隐私 & 合规 & 产品形态
- 需要从「卖数据」转为「卖能力」，用抽象 / 合成 / 限制可逆的方式，确保不会泄露客户机密或个人隐私
如果要切入这个市场：
- 选 1–2 个对审美 / 结构极度敏感的垂直领域（如高端视觉设计、咨询 PPT、品牌 copy）
- 做「大师代理人」+「技能商店」的组合模型
- 技术上尽量与现有生态兼容（Claude Skills、MCP、Recall/Mech 等），减少基础设施重复建设

标签：ai, agent