把AI当成永远的初级工程师:Augment的“机器导师”实践
这是一场来自Augment Code技术人员Eric Hou的真实工程故事。他没有讨论更强的模型,而是分享了一种全新的工作方式:把AI视为“永远的初级工程师”,通过系统性的导师机制弥合上下文鸿沟。文章还原了他一天的工作转折、现场演示的AI Agent协作流程,以及背后关于知识基础设施的关键洞见。
这是一场来自Augment Code技术人员Eric Hou的真实工程故事。他没有讨论更强的模型,而是分享了一种全新的工作方式:把AI视为“永远的初级工程师”,通过系统性的导师机制弥合上下文鸿沟。文章还原了他一天的工作转折、现场演示的AI Agent协作流程,以及背后关于知识基础设施的关键洞见。
Baseten CTO Amir Haghighat 基于三年一线销售与落地经验,讲述了企业从 OpenAI、Anthropic 等闭源模型起步,却在 2025 年开始系统性转向开源模型的真实原因。这不是意识形态之争,而是质量、延迟、成本与“命运掌控权”的现实博弈。
在“AI正在取代工程师”的喧嚣中,Wisedocs 机器学习负责人 Denys Linkov 给出了一个更冷静、也更残酷的答案:问题从来不在技术,而在团队结构与认知。本文系统梳理他关于 AI 团队构成、通才与专才演化、以及何时该招聘人的一整套方法论。
这场演讲没有谈影像识别或新药研发,而是把镜头对准了医疗体系中最不性感、却最烧钱的角落:收入周期管理。Nathan Wan 结合自己在 Google、医疗 AI 创业公司以及 Ensemble Health 的经历,讲述了为什么“让 AI 把钱收回来”,可能是当下对医疗系统影响最大的一件事。
这次对话中,Sierra联合创始人Clay Bavor分享了他从Google到创业的关键思考:为什么客户服务和代码生成是AI最先落地的两大领域,以及一种全新的角色——“AI Architect”——正在企业内部出现。文章提炼了他关于AI Agent构建、组织变革和长期技术判断的核心洞见。
这是一场关于“如何真正把AI产品做成”的坦诚对话。Raindrop CTO Ben Hylak 与连续创业者 Sid Bendre 用大量失败案例和一线经验,拆解了AI产品中最容易被忽视的真问题:不是模型不够强,而是迭代方式、信号设计和产品认知出了错。
Thomson Reuters CTO Joel Hron 讲述了一个关键转变:AI 正从“有用的助手”变成“能做决定的同事”。在法律、税务、风控等高风险行业,这一转变要求对 Agent 的设计、权限与责任进行根本性重构。本文还原他在实践中得到的真实经验与方法论。
两位来自 AlixPartners 的 AI 负责人,用两年内部实践讲清一个残酷现实:生成式 AI 正在系统性压缩专业服务的工时,但真正被颠覆的不是“计费”,而是价值创造方式。
这场来自 Workday 与 Freeplay 的分享,直指当前 AI 产品的通病:把 AI 当成外挂式噱头,而不是产品核心。演讲者提出“动态产品”的方法论,解释为何真正有竞争力的 AI 必须被深度嵌入业务,而不是追逐演示效果。
这场演讲不是炫技,而是一位一线构建者对企业级生成式AI落地的复盘。从多模态搜索的现场演示,到AWS上的分层架构,再到ROI与个性化的取舍,Randall Hunt分享了把POC真正推向生产环境时,最容易被忽视却代价高昂的经验。