Gobin: 分享一些最近关于Agent交付的思考，Agent 关键还是在于交付率，交付率高了用户自然愿意付费。coding Agent场景为什么交付率那么高，类似Manus这种通用Agent交付率其实一般，关键是满足三个条件场景封闭，任务明确，结果可验证。 === 任务明确：指的是Agent 需要解决的问题或执行的操作是具体、清晰且定义良好的；Coding Agent 用户提出的需求通常是直接的编程任务，比如修改这个bug，很少有直接生成xxxapp。相比于开放域的对话或任务（如“帮我生成一个xxx旅游攻略”），Coding任务的目标和成功标准通常更少歧义，也更方便于验证。 场景封闭：Agent 的操作环境是受限的、边界清晰的。它主要在集成开发环境内部工作，与代码文件、项目结构等直接相关的元素交互。场景封闭的优势关键在于上下文精准获取（代码，报错信息等），以及coding场景的规则相对固定，编程语法，API文档等规则相对固定，重要的是这些LLM都擅长理解。 结果可验证：生成的代码可以立即编译、运行进行验证。运行成功还是报错一下就验证了。这种即时、客观的反馈循环极大地促进了 Agent 的成功。 但类似旅游攻略，报告这种人为主观的验证，多多少少会增加结果可验证的不确定性。 对于像 Cursor 这样的Coding Agent，“任务明确”意味着它处理的是具体的、可定义的编码问题；“场景封闭”意味着它在 IDE 这个边界清晰、信息结构化、规则相对固定的环境中工作。这两个特性极大地缩小了问题域，让Claude这种大模型能够高度聚焦其能力，特别是Claude这种擅长Coding以及支持长上下文的LLM，其充分利用可获取的精确上下文信息，并产生易于验证的结果，克服了通用Agent 常面临的模糊性、复杂性和难以验证的问题，最终实现了高交付率。也正是因为Agent执行任务高的交付率，解决了用户实质问题，用户觉得它有价值从而愿意付费。