当AI Agent遇上测试驱动开发:从模型崇拜到可靠系统
这场分享并没有再讨论“模型有多强”,而是把视角拉回一个更现实的问题:如何把大语言模型真正做成可靠、可迭代的产品。演讲者以行业演进为线索,提出将测试驱动开发引入AI Agent构建流程,解释为什么未来的创新更多发生在“系统层”,而不是模型本身。
这场分享并没有再讨论“模型有多强”,而是把视角拉回一个更现实的问题:如何把大语言模型真正做成可靠、可迭代的产品。演讲者以行业演进为线索,提出将测试驱动开发引入AI Agent构建流程,解释为什么未来的创新更多发生在“系统层”,而不是模型本身。
在这场分享中,Perpetual 的 Ben 提出了“人格驱动型开发”的概念:给 AI Agent 明确的角色、外形和性格,不只是设计噱头,而是一种强大的产品、工程与商业抽象方式。文章通过真实故事与一线经验,揭示这种设计范式的价值与代价。
在这场来自AXA德国的真实分享中,Jeronim Morina用保险业的复杂场景,拆解了为什么“提示工程”正在失效,以及DSPy如何把大语言模型重新变成一个可优化、可度量、可工程化的系统。
这是一场把大语言模型从聊天框带进真实世界的现场实验。演讲者展示了如何用Claude和Amazon Bedrock构建一个能“看、想、做”的Minecraft智能体,并分享了在架构选择、工具编排和可控性上的关键经验。
这支来自Y Combinator的分享,核心不是教你“想点子”,而是教你如何发现那些只有你才能做的AI创业机会。视频通过具体案例与方法论,强调走出家门、扎根真实问题、从个人独特经历中挖掘AI应用的价值。
这期来自 Y Combinator 的《Light Cone》并没有讨论模型参数或榜单,而是揭示了一个更隐秘的变化:AI 正在重塑创业的速度、组织形态和价值来源。YC 看到的,不只是“更强的工具”,而是一条正在分岔的未来道路。
这期YC Office Hours并没有教你“如何用AI做个炫酷产品”,而是反复强调一个反直觉的判断:AI不会拯救基本面糟糕的创业公司。YC合伙人通过真实案例、历史周期对比和具体行业拆解,讲清了在AI时代,创业者真正该怎么做。
Rippling 创始人 Parker Conrad 在 YC 的对谈中,回顾了自己从学生记者、被退学、再到打造百亿美元公司的曲折路径,并分享了他对“创始人模式”、AI 如何重塑公司规模,以及为什么真正重要的问题必须由创始人亲自下场解决的深刻洞见。
Anthropic推出的Claude Computer Use,让AI第一次像人一样“看屏幕、点按钮、填表格”。这不仅是功能升级,而是软件范式的转折点:模型开始适配现实世界的工具,AI代理时代真正到来。
YC最新一期节目围绕o1模型与未来10万亿参数AI展开,讨论了算力竞赛、AGI边界、创业机会与基础设施变化。本文提炼其中最有价值的判断、真实案例和反直觉洞见,帮助创业者理解:在超级智能逼近的时代,真正的机会在哪里。