Brian Chesky表示，AI代理需要的是作業系統，而不只是聊天機器人

Airbnb正將其消費者AI策略推向聊天機器人之外，但執行長Brian Chesky表示，整個產業仍缺乏讓代理能在不同應用程式間可靠運作所需的軟體基礎設施。

Chesky在接受TechCrunch AI訪問時表示，Airbnb希望讓其平台更相容於AI代理，同時保留瀏覽、比較、訊息、地圖、身分驗證，以及其他使旅行規劃成為視覺化與協作活動的功能。他的主張是，消費者AI的下一階段需要的不只是接受文字指令的單一助理：它將需要作業系統、軟體開發工具，以及讓代理與應用程式協同運作的共同標準。

這些言論出現在Airbnb於秋季產品更新中推出全新AI搜尋體驗之際。它們也讓外界得以了解，在新創公司試圖讓軟體代表使用者採取行動的同時，一個大型消費者平台如何看待代理。

Airbnb希望導入代理，但不犧牲旅行體驗

Chesky長期以來一直主張，傳統聊天機器人不適合旅行探索與電子商務。在這次訪問中，他再次表達這一觀點，表示聊天介面往往只呈現少量選項，而且使用者通常需要經過多輪互動才能得到有用結果。

他表示，這種互動模式或許適用於預訂航班等直接請求，但可能消除許多人在規劃旅行時重視的靈感與瀏覽過程。因此，Airbnb目前的搜尋介面並未被定位為最終設計。Chesky預期，公司將開發一種中間模式，結合對話式協助與更豐富的視覺控制功能。

他也將旅行規劃描述為一種社交活動。未來3到6個月，Airbnb計畫探索Chesky所稱的「多人」AI：讓家庭成員或朋友等多人參與同一規劃流程的介面。

這對AI產品團隊而言是一項重大限制。以單一使用者和單一對話為核心設計的助理，可能適合個人任務，但較不適合涉及偏好、協商與共同探索的決策。

Chesky的作業系統論

Chesky更廣泛的批評，針對的是目前爭奪「使用者存取一切內容的主要AI代理」地位的競賽。他表示，企業正在iOS、macOS和Windows之上建構代理，卻沒有先建立以AI為核心設計的作業系統。

在他提出的模型中，代理會更接近平台核心運作，而應用程式則透過軟體開發套件公開自身能力。如此一來，代理便能交換資訊並交接任務，不必迫使使用者在互不連接的介面間切換。

他以ChatGPT早期嘗試建立應用程式商店為例說明問題。Chesky表示，若沒有能讓應用程式提供強大功能的作業系統與開發者框架，應用程式市場就無法像Apple的App Store那樣運作。他說，Airbnb自身使用Muse和Instinct等消費者代理的經驗，至今尚未產生可靠結果，尤其是在預訂住宿方面。

Chesky也認為，Model Context Protocol，即MCP，可能在互通性方面發揮作用。他將MCP描述為能連接代理與軟體的標準。他的長期構想是，由Airbnb本身公開多個專用代理，這些代理可能由更廣泛的Airbnb代理協調，並與其他服務的代理連接。

這一願景的證據與限制

訪問中確認的產品開發包括Airbnb全新的AI搜尋、其提升代理相容性的努力，以及研究協作式與語音體驗的計畫。Chesky也表示，Airbnb預計在秋季推出用於搜尋和客戶服務的語音代理。

更廣泛的作業系統構想是高階主管提出的論點，而非已獲證實的產業架構。訪問沒有提供任何獨立基準，證明Airbnb的AI搜尋能改善轉換率、降低支援工作量，或優於競爭對手的旅行工具。Chesky認為代理目前不擅長處理飯店和Airbnb房源，這同樣是高階主管的觀察，而非受控評估。

同樣地，他聲稱AI正幫助Airbnb更快推出功能，並減少自己需要參加的會議數量，這是基於他個人的說法。在沒有更多衡量數據的情況下，不應將其視為公司整體生產力提升的證據。

這些限制之所以重要，是因為代理效能不只取決於資料存取。預訂旅行需要身分驗證、付款、可用性檢查、政策解讀、使用者確認，以及在資訊變更時恢復運作的能力。代理與應用程式之間的基本連接，並不會自動解決可靠性與責任歸屬問題。

這一模型對開發者與企業的意義

對產品團隊而言，Airbnb的立場表明，在現有應用程式中加入聊天框可能遠遠不夠。準備迎接代理的企業，可能需要公開結構化操作、權限、狀態資訊與明確的交接點，同時保留使用者信任、用於探索與驗證的介面。

旅行是特別嚴格的測試案例，但相同問題也適用於商務、金融服務、醫療保健與企業軟體。代理可以找出選項，但應用程式仍需顯示詳細資料、確認使用者意圖、執行存取控制，並記錄發生的事情。

競爭問題也正在改變。如果代理成為重要的流量來源，平台可能透過助理獲得新的潛在客戶，但也可能面臨與客戶直接關係減弱的風險。Chesky表示，聊天機器人目前看來對潛在客戶開發有所幫助，但Airbnb努力維持「代理化」的狀態，顯示公司不想放棄客戶旅程的其餘部分。

因此，企業採購者應將互通性與自動化一併評估。相關問題包括：代理能否安全地在系統之間移動；使用者能否檢查並覆寫操作；以及當自動化失敗時，底層應用程式是否仍然可用。

接下來值得關注的事項

第一個訊號將是Airbnb宣布推出的搜尋與客戶服務語音代理，包括有多少互動可以在不轉交人工的情況下完成。其實際表現將比語音取代打字的廣泛預測更重要。

公司未來3到6個月在多人AI方面的工作，將顯示共享規劃能否從展示原型發展成可靠的產品工作流程。開發者也應關注具體的Airbnb API、SDK功能、權限模型或MCP整合，而不是只依賴關於代理準備度的一般性說法。

在整個市場中，關鍵考驗是Apple、Google或其他平台供應商是否會提供具備共同控制機制與互通性的真正代理框架。如果沒有這一層，Chesky預期應用程式將繼續在現有產品內加入代理，而不是成為一致代理生態系統的一部分。

Creati.ai觀點

Chesky的論點之所以有用，是因為它將注意力從助理的對話品質轉向其底層的應用程式基礎設施。消費者代理不會僅僅因為能產生更好的回答就變得可靠；它們必須能執行受限制的操作、使用豐富的介面、與其他人協調，並說明何時需要人工或傳統的應用程式畫面來完成任務。

Airbnb的策略也凸顯出產品領導者不應忽視的矛盾。自動化可以縮短交易流程，但旅行探索依賴瀏覽、比較與共同判斷。因此，最強大的代理產品可能是混合型的：當使用者知道自己想要什麼時能迅速採取行動，但當決策本身就是體驗的一部分時，仍能保留控制權與脈絡。