当聊天框不再是入口:YC眼中的AI界面新物种
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。
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。
很多人把“AI Agent”当成新一轮营销热词,但在这场演讲中,Chip 用亲身经历、经典定义和真实工程难题解释了:Agent并不新,却异常困难;也正因为难,它才是通往下一代AI应用的关键路径。
Patrick Dougherty在创业过程中推翻整套产品,转而用AI Agent重构系统。这次分享不是概念宣讲,而是来自真实生产环境的教训:什么才算Agent、为什么“会想”比“知道多”更重要,以及哪些常见做法其实在拖垮Agent表现。
这篇文章还原了Cohere工程师Shaan Desai关于“企业级LLM Agent如何真正跑起来”的一线经验,从框架选择、单/多Agent策略,到安全、评估与失败治理,揭示了为什么大多数Agent原型很炫却难以规模化,以及Cohere如何把这些教训固化成产品North。
基于Juan Peredo一年半构建生成式AI应用的真实经验,这篇文章系统梳理了从架构复杂度、模型部署、评估体系,到Agent成本与可观测性的关键教训,帮助开发者少走弯路,把GenAI真正落地为可靠产品。
这场演讲并不是在教你“怎么调Prompt”,而是试图回答一个更难的问题:为什么90%的LLM应用死在生产环境。Almog Baku用工程师和创业者的视角,提出了“LLM三角”方法论——模型、工程技术、数据,在SOP的约束下协同工作,才可能构建稳定、可复现的AI应用。
这场演讲给出了一个非常具体、可落地的判断:软件开发正在从“人+IDE里的AI助手”,走向“人+一群自治运行的编码Agent”。通过真实的单元测试Agent Guru,演讲者展示了Agent如何成为代码库里的“正式贡献者”,以及未来开发者真正该专注的价值所在。
Patrick Debois 从 Conway 定律出发,提出一个反直觉的问题:如果不再是组织决定软件,而是 AI 反过来重塑组织,会发生什么?这场演讲串联了 Copilot、AI Agent 到组织结构变化,描绘了一条正在发生的演进路径。
这是一篇关于AI Agent如何被错误营销、以及这种叙事为何正在伤害开发者与产品本身的文章。来自前GitHub Copilot开发者布道师的亲身经验,提出了一套“克制而真实的拟人化”框架,帮助AI工具在获得采用率的同时,避免透支开发者信任。
这篇文章基于Theory Ventures合伙人Andy Tadman的演讲,系统拆解了“大语言模型在哪些工作上已经是超人级别”的判断方法。你将看到一套清晰的自动化评估框架,以及安全运营和客户营销两个真实案例,理解为什么真正被颠覆的不是“复杂工作”,而是“高频工作”。