假如你有一家 AI Native 公司，员工主要是 AI Agent 牛马，业务可以是研究新技术，或者就是做厉害的产品。作为老板，你大概会关心两个问题。

第一个问题：AI 越来越聪明，公司研发会不会越来越快，研发越快，是否整体产品迭代可以提速？

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第二个问题：AI 再聪明，钱和时间也有限。怎样安排资源管理牛马，才能最大化效益？

两个问题，指向同一件事

这两个问题看似一个讲速度、一个讲分配，其实都落在同一个框架里：当执行任务的主体从人变成 AI Agent，公司的研发节奏和资源调度逻辑都会跟着变。

Agentic 经济学已经浮出水面。

两篇论文，建议直接扔给 Agent 读

围绕这个话题，有两篇文章值得关注：

  • 《Agentic Economies for Autonomous Scientific Discovery》，地址为 arxiv.org/pdf/2609.31562
  • 《The Economics of Recursive Self-Improvement》，地址为 arxiv.org/pdf/2609.15802

建议把这两篇文章直接扔给你的 Agent 阅读。

为什么是“扔给 Agent 读”

这个动作本身也呼应了前面的设定：在一家 AI Native 公司里，Agent 是主要的执行者。研究新技术、做产品，都是它们在做的事。

那么关于它们自身如何被组织、如何被分配资源的知识，交给它们自己去读，也就顺理成章。

至于研发提速与资源分配这两个问题最终怎么解，答案就藏在这两篇论文里。