我为什么没有走常规道路

Source: Dev.to

正在争夺的东西

有来自收入、可见影响以及追随潮流的压力。Microsaas 成为许多独立开发者的捷径：精简产品、订阅模式、增长。另一方面，AI 代理和 agentic 工作流获得了关注——即 AI 不仅是助手，而是能够阅读代码、实现功能、打开 PR 的自主工作力量。到了 2025‑2026 年，这已经不再是实验，而是具体的产品和定位选项。

这些都没有错。它们是选择。我想要阐明的是：在 Schepta 的案例中，我为何选择了另一条路。

先有基础再有代理，先有价值再有价格

在某个时刻，你可能也看到和我一样的现象：开发者推出 microsaas，其他人用 agents 自动化一切，感觉不走这条路就会把钱留在桌面上。

我考虑了这两条路。

• Microsaas 在价值尚未验证之前，就带来了合同、定价和供应商锁定。对于这样的问题——把 schema 稳定地转换为真实 UI，兼容多个框架——这是一种过早的摩擦。价值必须先被展示；商业模型随后才会出现。
• Agents 也有类似的吸引力：自动生成界面似乎是显而易见的下一步。但生成或修改 UI 的 agents 需要一个稳定的基础来运行——后端、agent 与前端之间必须有清晰且可审计的契约。在没有这层基础的情况下先构建 agent 是脆弱的。顺序很重要：先让引擎运行良好，之后 agent 才有依托。

但稳定的基础是有成本的：它必须被验证。表单和流程的破损会直接影响用户和业务——这是关键任务问题。Schepta 超过 100 条单元测试和端到端测试正是为此而存在：让引擎足够可靠，以便在生产环境中被扩展、贡献和使用而不出现意外。

这就是我选择的道路；它是否正确，只有时间会给出答案。

如果这场路径的讨论对你有意义，Schepta 的文档和示例正等着你，访问 schepta.org。

而你呢：走的是 microsaas 路线、agents 方向，还是在构建别的东西？你在决策时遵循了哪条线？

下一步

在系列的下一篇文章中，我们将讨论 当 AI 生成界面时：schema 作为护栏——生态系统（json‑render、A2UI）如何验证这种方法，Schepta 如何应对 AI 的非确定性问题，以及它如何融入从代码辅助到 100 % 自动化的 agents 工作流。