银行不再做App了：AI Agent时代，产品真正的战场换了

如果你还在纠结要不要再做一个App，这期对话会让你瞬间清醒：真正的竞争已经从“界面”转向“API + AI Agent”。Mercury 的产品负责人，用一个几乎5百万字的“第二大脑”，展示了银行、AI 和个人工作方式即将发生的根本变化。

最反直觉的一点：未来的“用户界面”，可能不是给人用的

Ryan Wiggins 在对话一开始就抛出了一个非常“刺耳”的判断：银行的核心任务，从来不是做界面，而是“在客户出现的地方，随时可用”。

他用一条时间线把这件事说透了：50年代是银行网点，70年代是 ATM，90年代是网站，2010年代是手机 App。而到了 2020 年之后，答案变成了 API 和一整套可以被“对话式界面”调用的服务。

这句话背后的冲击在于：未来最重要的“用户”，可能不是人，而是 AI Agent。 当用户通过 Claude、ChatGPT 或其他 Agent 问“我这个月花钱最多的是什么？”时，真正完成体验的，不是 App，而是你有没有一套能被安全调用的能力接口。

Ryan 说得很直白：不是所有公司都要做聊天机器人，但所有公司都必须为“别人家的对话界面”做好准备。

Mercury MCP：不是更强的功能，而是更克制的能力

Mercury 最近推出的 MCP（Model Context Protocol）是一个非常典型的 AI 时代产品设计案例。

关键点只有一个：它是只读的。

Mercury 本身早就有完整的读写 API，能力和 Web、Mobile App 是完全对齐的。但 MCP 刻意只开放“读取”，并且直接接入 Claude 和 Anthropic 的生态。原因很现实——金融场景里，安全和控制权优先级高于一切。

这也解释了为什么很多 AI + 金融的产品看起来“没那么炫”，但反而更容易落地。Ryan 提到，用户最喜欢的用例不是自动转账，而是非常朴素的问题：

• 我每个月最大的支出是什么？
• 最近有没有异常的花费？
• 如果我在会议、在聊天工具里，能不能直接问到这些？

当金融数据可以“跟着你走”，而不是被锁在一个 App 里，体验的质变就发生了。

一个几乎500万字的“第二大脑”，才是AI真正的杠杆

这期视频里最容易被低估、但信息量最大的一段，是 Ryan 分享他个人如何使用 Claude Code 搭建“第二大脑”。

他做了一件听起来有点疯狂的事：把过去 5 年里所有和自己“工作表面”有关的内容——会议记录、文档、反馈、决策——全部整理进一个接近 500 万字的知识库，作为 AI 的上下文。

结果是什么？

当他开会时，系统会直接提醒他：“你现在的行为，和你绩效反馈里提到的那个问题一模一样。”这不是效率工具，这是持续的、自我对照式的反馈系统。

Ryan 评价说，这是他见过的“高层管理者里最令人印象深刻的系统之一”。它不帮你做决定，但它让你无法再对自己的模式视而不见。

对产品经理最残酷、也最现实的一句话

在接近尾声时，主持人问了一个很“同行”的问题：AI、MCP、第二大脑，最后到底怎么衡量成功？

Ryan 的回答非常冷静：能不能让人把时间花在“他们真正想构建的东西”上。

这句话几乎点破了所有 AI 产品的本质标准：不是功能多，而是认知负担是否真的下降了。不是你做了多少自动化，而是用户是否更快、更安心地“把事情做完”。

他说得很现实：对 PM 来说，最终的工作不是设计系统，而是把产品交付出去。而 AI 如果不能让这件事更容易，那它就只是噪音。

总结

这期对话真正值得 AI 从业者反复回看的，不是某个具体功能，而是一整套产品世界观的迁移：界面正在退场，能力正在前移；用户不再只用手点，而是用语言“调度”系统。

如果你在做产品，现在就该问自己三个问题：第一，你的核心能力是否已经 API 化？第二，它是否能被安全地交给 AI Agent 使用？第三，你有没有把“上下文”当成真正的资产在积累？

未来的竞争，不是谁的模型更大，而是谁更早成为 AI 世界里“随叫随到”的那一层基础设施。

关键词： AI Agent， MCP， API 设计， 第二大脑， Anthropic

事实核查备注： 需要核查：1）Mercury MCP 的正式发布时间（文中提到约六个月前）；2）MCP 是否仅为只读接口；3）Ryan Wiggins 是否为 Mercury 产品负责人；4）“近500万字知识库”为受访者原话还是近似描述；5）MCP 当前支持的平台（Claude / Anthropic）。