LangChain创始人谈AI Agent:为什么“编排层”才是关键战场
在这期Training Data访谈中,LangChain创始人Harrison Chase系统阐述了他对AI Agent的定义、误区与未来方向。他认为,真正的突破不在于“更通用的智能体”,而在于清晰的认知架构与编排层设计,这也是LangChain存在的核心价值。
在这期Training Data访谈中,LangChain创始人Harrison Chase系统阐述了他对AI Agent的定义、误区与未来方向。他认为,真正的突破不在于“更通用的智能体”,而在于清晰的认知架构与编排层设计,这也是LangChain存在的核心价值。
大多数人还在用AI省点人力成本,Greg Isenberg已经把目光放在更激进的地方:让AI Agent彻底接管服务业,把20%的利润直接拉到60%甚至80%。更狠的是,他给的不是“未来畅想”,而是你明天就能启动的4个生意方向。
如果你还以为AI对政治的影响只停留在“生成假新闻”,那这条新闻流会让你彻底改观:AI已经直接参选市长和议员,教皇亲自把AI伦理带到G7,而曾经坐拥5亿设备的Alexa,却在生成式AI时代意外掉队。
一家公司营收同比暴涨三倍、利润翻七倍、股价站上1000美元,这本身已经够夸张。但更狠的是,黄仁勋在财报背后,悄悄把整个 AI 行业的“节奏表”改了:芯片一年一更、客户不只云厂商、AI 正在变成地缘政治筹码。
当很多人以为AI融资开始降温时,市场给了一个反直觉答案:音乐生成、数据基础设施和AI Agent,正在同时吸走巨额资金。125亿美元估值、10个月10亿美金、以及“AI会不会只是集体恐慌”——这是一场值得所有从业者盯紧的资本与方向之争。
微软在Build大会前就提前引爆舆论:全新Copilot+ AI PC登场,性能叫板Mac,但真正让行业炸锅的,是一个能“回忆你做过一切”的功能。它可能是生产力神器,也可能是隐私噩梦。
这期对话中,Eric Ries 与 Jeremy Howard 不谈追风口,而是讨论如何为 AI 建立长期主义的研究与应用体系。他们分享了从创业失败、方法论反思,到 AI 伦理与 Agent 未来的关键洞见,勾勒出一个不同于当下喧嚣的 AI 蓝图。
OpenAI 用一次 30 分钟的发布会,把所有人拉进了“未来助理”的想象里;而 Google 紧接着用一整场 I/O 告诉世界:我不只要赢模型,我要赢入口。这不是一次简单的产品对比,而是两种 AI 路线的正面冲撞。
当大多数AI写作工具还在疯狂“套壳GPT”时,这位开发者却反其道而行:刻意放慢生成速度,用多模型、多Agent流程,去讨好一个越来越难伺候的对象——Google。RankBoost.ai不是更快,而是更“像人”。
如果你以为最赚钱的AI机会还在卷模型,那你可能已经慢了一步。一个年入2000万美元的创始人,在Greg Isenberg的播客里反复强调:真正的金矿,是用AI解决公司内部的“协调地狱”,以及被忽视的男性健康市场。这些判断,对AI从业者尤其危险又诱人。