打开Replit，输入一段提示词，4个AI设计师同时开工。
每个AI负责一个设计风格。玻璃态、RPG游戏风、植物生长主题，还有一个「给我惊喜」。两分钟后，屏幕上出现4个完整的日历界面设计。
这是Peter Yang测试Replit Agent 4的开场。
这个工具最大的变化：你不再跟一个AI对话，而是指挥一个AI团队。
一个人的产品经理游戏
Agent 4把开发流程拆成了三个画布。
第一个是设计画布。你描述想要什么，AI会同时生成多个设计方案。Peter要做习惯追踪App，需要日历视图和习惯列表两个标签页。他在提示词里写了4种风格，点击提交后，4个独立的设计Agent各自工作，互不干扰。
生成速度比预想的快。玻璃态风格很苹果，RPG风格有个骷髅头图标——当你没完成习惯时会出现。植物风格用花朵表示进度。第四个AI给出的是高对比度的粗犷设计。
Peter选了RPG风格。「我是个游戏玩家」，他说。
但Agent只生成了日历页面，习惯列表页还没有。这时候不需要重新写提示词，点击画布上的加号，输入「生成习惯视图」，一个新的设计Agent开始工作。30秒后，RPG风格的习惯列表出现在右侧。
两个页面并排摆在画布上。Peter发现顶部标题写的是「Quest Log」，想改成「Peter's Quest」。他选中标题，输入修改指令。
这里有个小麻烦：你不能直接编辑文本，必须通过对话框告诉AI要改什么。Peter说他希望Replit加一个直接编辑功能。
设计画布的核心价值不是生成速度，而是让你在5分钟内看到5种可能性。
传统流程里，设计师做一版设计要半天，产品经理看完说「能不能试试另一个风格」，又是半天。Agent 4把这个循环压缩到分钟级。
但Peter觉得体验还能更好。他建议Replit加入AI光标动画，让你看到每个组件是怎么生成的。「现在的界面太干净了，看不到AI在工作」。
两个Agent同时写代码
设计完成，点击左侧加号，进入任务规划界面。
这个界面长得像Trello看板，分为草稿、进行中、待审核、完成四列。Peter创建了两个任务：「构建日历视图」和「构建习惯列表」。每个任务分配给一个Agent。
两个Agent开始并行工作。
看板上的任务卡片从「草稿」列移动到「进行中」列。点开任务卡，能看到Agent生成的执行计划：需要创建哪些文件，实现哪些功能，用什么技术栈。计划生成后，Agent会问你：「开始构建吗？」
点击确认，Agent开始写代码。
这个过程比设计慢。两个Agent花了5分钟完成编码，然后把任务卡移到「待审核」列。Replit要求你先测试功能再标记为完成——这个设计防止你在没检查代码的情况下就推进到下一步。
Peter打开预览页面。日历页可以勾选习惯，显示「All Quest Complete」。习惯列表页可以编辑任务，更改图标，保存设置。
基本功能都在。
但有个bug：连续打卡天数（Streak）不显示。Peter说「我们晚点修这个」。还有一个问题：习惯名称太长时会被截断。
Peter的评价：90%可用。
他说Agent 4的真正价值是把「探索设计变体」和「并行开发多个模块」这两个最耗时的环节自动化了。你不需要等一个功能做完再做下一个，也不需要来回改设计稿。
发布只需要点一个按钮
Replit是全栈平台，前端、后端、数据库都内置。
Peter点击「发布」，系统自动跑了一遍安全扫描，然后生成线上地址。整个过程不到一分钟。
打开发布的App，Peter开始测试。他创建了一个新习惯：「吃够150克蛋白质」，选择火焰图标，稀有度设为「传奇」，经验值设为150XP。保存后返回日历页，勾选完成。
App实时更新。
Peter说他几乎从不吃够蛋白质，所以这个习惯的难度是「传奇」级。
这套流程的完整用时：从输入提示词到发布App，大约10分钟。
传统开发流程需要设计师、前端工程师、后端工程师、运维工程师四个角色。Agent 4用4个AI替代了前三个角色，Replit的自动化部署替代了第四个。
但Peter没有说「Agent 4能替代工程师」。他说的是：「你变成了团队负责人，而不是结对编程伙伴」。
代码能生成的不只是App
Peter的下一个测试更激进。
他写了一篇博客，内容是Replit Agent 4的使用教程。然后他把整篇文章粘贴到Agent 4，选择「幻灯片」模板，点击生成。
几分钟后，一套完整的PPT出现了。
封面是「Replication 4: A New Way to Build」。第二页展示3个习惯卡片。第三页展示4个设计变体。第四页的标题是「Build Faster with Parallel Agents」，配图是Trello风格的看板。
所有内容都是从博客文章里提取的，排版自动完成，设计风格统一。
Peter又做了第二个实验：生成动画视频。
同样的博客内容，选择「动画」模板。生成的视频有螺旋背景，文字带动效果，转场流畅。Peter说视频播放速度有点快，可以让AI调慢一点。
他的结论：代码是所有知识工作的基础。
Word文档、PPT、动画、网页、App——本质上都是结构化数据的不同呈现形式。AI只要会写代码，就能生成这些东西。
这个观点的潜台词是：未来办公软件可能不需要那么多独立的产品。你不需要Figma、PowerPoint、Premiere三个工具，只需要一个能写代码的AI，告诉它你要什么格式。
AI编码市场的两个赛道
Peter用了一页幻灯片讲他对市场格局的判断。
他说AI编码工具已经分裂成两个市场。
第一个市场：工程师和开发者。
这个赛道是Claude Code和OpenAI Codex的两强竞争。它们的特点是深度集成开发环境，速度快，跟工程师的工作流无缝衔接。
第二个市场：所有其他人。
这个市场可能更大。Replit押注两件事：
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非技术人员会直接跟AI团队协作。设计师让AI生成设计变体而不是手动制作。产品经理用Trello风格的看板管理AI，就像管理人类团队一样。
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代码是所有知识工作的基础。AI能写代码，就能生成App、PPT、动画、文档、任何东西。
Peter说这个市场的规模取决于一个问题：有多少人在用微软Office、Google Workspace、传统设计和动画工具？
如果Replit的假设成立，这些人都是潜在用户。
体验上的小瑕疵
Peter给出的反馈是：Agent 4已经可用，但还不够「令人愉悦」。
设计画布太干净，看不到AI的工作过程。他建议加入光标动画，让用户看到每个组件是怎么生成的。
文本编辑不能直接修改，必须通过对话框。这个交互不符合直觉。
任务看板很实用，但缺少进度条。你不知道Agent写到第几步了，只能等它完成后再看。
这些问题都不致命，但会影响长期使用体验。Peter说这些功能「肯定会很快加上」。
一个更大的问题
Peter没有提到的一个问题是：Agent 4适合做什么规模的项目？
视频里展示的习惯追踪App有两个页面，大约300行代码。幻灯片和动画的复杂度更低。
如果项目有20个页面，50个交互逻辑，100个数据字段，Agent 4还能保持这个效率吗？
传统编程的优势是可控性和可调试性。你知道每一行代码在做什么，遇到bug可以精确定位。Agent 4生成的代码是黑盒，出问题时你需要通过对话让AI修复——这在小项目里很快，在大项目里可能变成噩梦。
Replit的目标用户可能不在乎这个问题。他们要的不是「可维护的企业级应用」，而是「能用的原型」或「够用的小工具」。
这是两种不同的需求。
我们正在变成AI的产品经理
Peter在视频最后说了一句话：「未来我们都会和AI团队协作，构建各种东西，不只是App」。
这句话的关键词是「团队」。
Agent 4的设计逻辑不是「AI帮你写代码」，而是「你管理一个AI团队」。任务看板、并行工作、审核流程——这些都是团队协作的标准配置。
这种转变改变了你跟AI的关系。
以前你是程序员，AI是副驾驶。现在你是产品经理，AI是工程师。
以前你需要懂代码才能用AI编程工具。现在你只需要懂产品逻辑——知道要做什么功能，怎么拆分任务，怎么验收结果。
这个转变的代价是：你失去了对细节的控制。
传统编程里，你可以精确到每个变量的命名。Agent 4里，你只能描述功能需求，代码实现由AI决定。
这是一个权衡：用控制权换效率。
对工程师来说，这个交易不划算。对设计师、产品经理、创业者来说，这可能是第一次真正能自己动手做出产品。
Peter的测试视频给出了一个可行性证明：Replit Agent 4能在10分钟内做出一个90%可用的App。
剩下的10%呢？
Peter没说。但那10%可能决定了Agent 4的真正边界。