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为什么AI Agent总翻车？一位工程师的冷静诊断

在AI Agent被热烈追捧的当下，Sayash Kapoor给出了一次“泼冷水式”的演讲：Agent并没有我们想象中那么可靠。通过法律、科研和产品落地的真实失败案例，他指出问题不在模型能力，而在评估方法与可靠性工程。

Ramp工程负责人Rahul Sengottuvelu用真实生产系统说明：在大模型时代，最该被优化的不是规则和代码，而是“能否随算力变强”的系统结构。这是一场关于Agent架构、工程取舍和未来软件形态的反直觉分享。

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。

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。

在这期 YC《Light Cone》中，主持人围绕 OpenAI、Google、Meta 等最新模型进展，讨论了一个反直觉判断：基础模型越强，反而越利好初创公司。视频从上下文窗口、RAG 到平台公司的结构性局限，给出了对 AI 创业者极具现实意义的洞见。

这场来自LinkedIn AI的分享，讲述了他们如何用一个大语言模型统一推荐、排序与个性化任务，并一步步把它真正部署到线上。它不仅回答了“LLM能不能做推荐”，更详细拆解了在延迟、成本和效果之间反复拉扯的工程现实。

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