在Agentic时代，开源软件的商业逻辑可能会受到不小的冲击很多人可能会奇怪，开源软件为啥还有商业逻辑？

正好最近就有一个非常鲜活的例子——Akagi，一个麻将助手（项目地址：网页链接）

这个麻将助手自带了许多功能，从最基础的记牌器/历史对局记录，一直到高阶的AI对局功能，甚至在雀魂平台上，它可以用AI全自动对局，完全解放双手上分

AI功能自然是它区别于其他软件最强大的地方，虽然它也是开源的，但并不是100%免费的，Akagi自带了一个小型的Mortal模型权重（图1），这个模型有32个Conv Channel和2个Conv Blocks，这个模型应付中低端局是没问题的（权重地址：网页链接）

但如果你想要打高端局，就必须要用更强的模型，此时要么接入你自己的bot（反正软件是开源的），要么就老老实实买Akagi自带的API服务（约100美元一年，图2）

放在以前，自己训练一个bot的成本极高，虽然天凤牌谱是开源的（网页链接），Mortal本身也是开源的（网页链接），但模型权重并不开源，这也是Akagi卖API能够成行的原因

然而现在我们有Agent，所有的训练代码和配置完全可以让AI来写，只需要几块钱（甚至模型便宜点的话，几毛钱）的Token就可以搞定

训练本身对于现在的GPU也非常容易，一个12M参数量的ResNet模型简直手到擒来，完整版Mortal训练（从零开始，包含奖励模型训练和索引构建）450K Steps完全可以在24小时内搞定

而且，仅仅只是用天凤牌谱训练，能给到的模型强度就已经极高，实测一千局1v3对局，自己训练的模型可以比Akagi提供的免费模型强很多了：平均顺位2.36，4位率小于20%（图3）

原来Akagi的商业模式非常合理，对于普通用户，它完全开源免费，自带的bot虽然性能不够强，但打打娱乐局完全够用，API服务面向高阶用户，收取比较高额的订阅费用

社区口碑也不用担心，毕竟如果你真的懂技术、不怕麻烦，那你也可以自己搞，归根结底依然是开源软件

但现在情况不对了，即使你不懂强化学习，甚至不知道什么是神经网络，只要你知道Akagi是开源的，知道在github上怎么下载它的源码，那靠着Agent，几块钱的Token就能搞定一个比免费bot强得多得多的玩意儿

那这样一来，100美刀一年的API服务要怎么卖呢？