Booking.com如何把AI Agent变成真实ROI,而不只是噱头
很多企业都在“上AI”,却答不出ROI。Booking.com与Sourcegraph分享了一条少见的路径:从真实的工程痛点出发,用AI Agent逐步吞掉软件开发中的高比例“toil”,并用严格的数据证明,开发者效率确实提升了30%以上。
很多企业都在“上AI”,却答不出ROI。Booking.com与Sourcegraph分享了一条少见的路径:从真实的工程痛点出发,用AI Agent逐步吞掉软件开发中的高比例“toil”,并用严格的数据证明,开发者效率确实提升了30%以上。
YC最新视频聚焦AI代理平台Manis:它并非更强的单一模型,而是一套精密的多智能体协作系统。文章深入拆解其技术架构、真实能力、成本优势,以及“应用层rapper”模式的机会与隐忧,帮助读者理解AI代理下一阶段真正的竞争焦点。
PyTorch 联合创始人 Soumith Chintala 从亲身使用 AI 的挫折与收获出发,提出一个与主流云端 Agent 不同的判断:真正能托付个人生活的 AI,必须运行在本地、完全私有。本文还原他的关键故事、技术现实与尚未解决的挑战。
这是一场来自彭博社AI工程负责人Anju Kambadur的实战分享。她没有停留在“Agent很有前途”的空谈,而是用彭博在真实金融场景中的产品经验,讲清楚什么是可落地的Agent、为什么必须是“半自动”、以及在高风险行业里,Agent规模化的真正难点。
YC访谈中,Notion Calendar前创始人Raphael分享了他从设计师到创业者的经历,并系统讲述了设计在创业早期的真正价值:不是美感,而是“如何运作、如何被构建”。这是一套专为创始人准备的设计思维升级指南。
在AI能力指数级增长的2025年,真正可用的AI Agent却迟迟未落地。Lux Capital合伙人Grace Isford用一个订机票的失败案例,拆解了Agent系统中被忽视的“累积误差”,并给出了构建下一代AI Agent的五条现实路径。
Figma创始人兼CEO Dylan Field在YC的对谈中,分享了他对AI、设计角色与软件未来的关键判断。从“想法迷宫”到“锁定优势”,这是一套只有亲历者才能讲清的设计与创业方法论。
Y Combinator 合伙人围绕 Andrej Karpathy 提出的“Vibe Coding”展开讨论,揭示了一种正在成为主流的编程方式:AI 大规模生成代码,人类工程师的重心转向品味、产品判断和调试能力。这不是一时潮流,而是软件工程角色的根本变化。
这场工作坊围绕Model Context Protocol(MCP)展开,系统解释了为什么“上下文”正在成为AI应用的核心基础设施。演讲者不仅讲清了MCP要解决的问题,还通过构建Agent的全过程,展示了一种不同于传统Prompt工程的新范式。
Y Combinator 最新一期 Design Review,系统展示了聊天框之外的 AI 界面形态。从语音、Agent 到视频驱动界面,这些早期产品勾勒出未来十年 AI 如何真正“嵌入工作流”的轮廓。