从Demo到体系:Amazon Nova Act与MCP如何重塑AI Agent构建方式
这是一场偏实战的完整工作坊记录。Amazon的Du'An Lightfoot不仅展示了如何用Nova Act一步步搭建AI Agent,还通过MCP和Strands Agents给出了一套可扩展、可迭代的Agent方法论,让“智能体”不再停留在概念层面。
这是一场偏实战的完整工作坊记录。Amazon的Du'An Lightfoot不仅展示了如何用Nova Act一步步搭建AI Agent,还通过MCP和Strands Agents给出了一套可扩展、可迭代的Agent方法论,让“智能体”不再停留在概念层面。
这支演示视频通过一个“从零构建2048游戏”的真实案例,完整展示了Amazon Q Developer如何贯穿软件开发生命周期。从需求规划、编码、测试、文档、GitHub协作到云端部署与运维,演讲者给出了一个清晰信号:生成式AI不再只是写代码工具,而是开发者的“全流程助手”。
一位前Stripe产品负责人,分享自己从大厂走向AI创业一线后的真实体验:用户问题不再清晰、路线图失效、速度成为生存门槛,以及在没有品牌光环下做增长的残酷现实。
AWS首席应用AI架构师Justin Mohler基于多年一线经验指出:生成式AI无法规模化,最大瓶颈不是模型,而是评估体系。本文通过真实失败与逆袭案例,系统拆解他提出的“高效GenAI评估七大习惯”,解释为什么评估不是打分工具,而是发现问题、驱动成功的核心引擎。
在 AI Agent 工具爆发的当下,Aparna Dhinkaran 提醒行业:真正决定成败的不是你能不能“做出 Agent”,而是你是否知道它在真实世界里有没有正确工作。这场演讲系统拆解了 Agent 的结构、评估方法,以及语音与多模态时代带来的全新挑战。
Apache Ranger 创始成员 Don Bosco Durai 结合自身开源与创业经历,系统拆解了 AI Agent 在企业落地时被严重低估的安全与合规问题,并给出一套可执行的三层方法论:从安全评估、零信任执行到持续可观测性,帮助团队真正把 Agent 放进生产环境。
在Agentic AI成为主流的2025年,真正的难题已不再是模型能力,而是如何让AI系统变得可预测、可审计、可控制。AI Engineer频道的Adam Charlson提出,将有限状态机与Actor模型、LLM结合,或许是一条被低估但极其务实的路径。
这是一个关于“外行人”如何闯入航空航天禁区的故事。Boom Supersonic 创始人布莱克·肖尔用一架XB-1验证:超音速客机并非不可能,而是被误解。他的方法论、关键决策和对失败的反思,为所有硬科技创业者提供了罕见样本。
这是一份来自 Y Combinator 内部的一线经验分享。Algolia 联合创始人、YC 合伙人 Nicolas Dessaigne 结合自己和数百家 Dev Tools 创业公司的真实案例,系统讲述了从想法、产品到商业化的关键方法论。
很多B2B创业者在第一次被客户问到“多少钱”时都会愣住。YC合伙人Tom用一套极其务实的方法,教你如何用“价值”而不是“感觉”来定价,并解释了成本、竞争、销售模式如何共同决定一家公司的生死。