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Aaron Levie
CEO @box - 利用 AI 釋放內容的力量
AI 編程代理為我們提供了對未來代理在許多其他知識工作領域的樣子最好的洞察。
AI 編程的加速速度超過了任何其他 AI 領域，因為 AI 的構建者深刻理解自己的工作流程，並且他們有動力提高自己的生產力。
這也是一個很好的試驗場，因為生態系統會比其他領域更快地採用新工具（並拋棄舊工具），這使得我們能更快地獲得關於哪些範式有效、哪些無效的信號。這裡的達爾文力量非常強大。
雖然有很多東西無法從編程轉移到其他知識工作領域，但在代理方面，我們清楚地看到知識工作代理的核心原始構件開始形成。
這些基礎包括：在簡單的 GUI 或通過其他邏輯觸發器啟動的後臺代理，跟蹤其進度的能力，添加相關上下文的能力，拉取額外信號和工具的能力，審查工作和輸出的方式，在工作流程重複時即時創建自定義代理，等等。
我們正處於這一切在軟件中將如何呈現的最早階段，但一年前的模糊性正逐漸變得更加清晰。前方是不可思議的時代。
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你需要更新或至少重新思考你的AI代理架構核心部分的速度，是我在科技領域見過的最瘋狂的。
你一年前為小上下文窗口和非推理模型所做的優化，與現在為大上下文窗口、推理和工具使用所做的事情，完全是不同的架構。
如果你一年前開始了一個AI項目或軟件，而在過去6個月內沒有以有意義的方式放棄一些支架或改變架構模式，那麼幾乎沒有辦法利用最新的AI技術。
如果你在構建AI代理，你必須正確理解並使其持久的核心知識產權是理解你的工作流程、領域、你可以訪問的數據和用戶體驗；其餘的你必須願意持續更新。
9月18日 03:28
苦澀的教訓即將到來，應用程序開發者和最優秀的團隊已經在思考哪些投資是持久的，哪些是短暫的。更多內容：
- 今天的留存率與成功率成正比——用戶是否在合理數量的代幣中得到了他們所期望的（美學/功能/錯誤修復/部署）？
- 許多聰明的團隊已經圍繞模型的限制進行了工程設計——上下文管理、並行處理、系統提示、設計系統等，因此看到了真正的超額收益。
- 新模型將如潮水般涌來，淹沒許多現有的工作——團隊需要無情，避免沉沒成本思維，並根據需要建立新的超額收益來源。
- 最優秀的團隊已經在思考持久性——集成、可重用組件以及路由推理/支付感覺安全；我本週聽到的最聰明的話是“我們正在迎接苦澀的教訓”。
- 我目前唯一確定的是，世界上只有5年後將擁有的1%的軟件。
如果你在這個領域工作，我想聽聽你的想法——anish at a16z
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