定义： 当技术平权导致成千上万个运行在“肉鸡”上的无监管 Agent 联合起来，自我训练出一个新的、不受大公司（OpenAI/Google）控制的模型。
风险推演： Justin 设想了一种场景——Meta AI (元AI) 开始训练 AI。这些 Agent 可能利用分布式算力（类似挖矿僵尸网络）来训练下一代模型。这不再是 Matrix 中的“缸中之脑”，而是基于现实物理算力的递归进化。
商业洞察： 传统的 SaaS 依赖于“软件开发的边际成本高”这一壁垒。当 OpenCraw 这类项目允许用户通过自然语言在本地生成完全定制化的工具链时，通用型 SaaS 的 60% 功能将失去价值。
未来形态： 软件不再是“产品”，而是“服务流”。每个人都拥有一个独一无二的 App，该 App 由 Agent 根据用户当下的 Context 实时生成 UI 和 逻辑。
技术对比：
专家观点： OpenCraw 的做法更符合 Agent 的直觉。Agent 不需要复杂的握手协议，它只需要知道“How to use” (Prompt/Docs) 和 “Where to execute” (CLI)。Skill 的本质是自然语言接口 (NLI) 对 命令行接口 (CLI) 的封装。