文章

全部 AI Agent Y Combinator AI应用大语言模型 Google 推理提示工程生成式AI 对话AI 模型训练模型部署代码生成检索增强生成 AI工具机器学习

为什么纵向AI Agent需要“有状态环境”：来自Synth创始人的一线方法论

Synth Labs创始人Josh Purtell在演讲中提出“有状态环境”这一关键抽象，解释了为什么它正在成为构建纵向AI Agent（金融、医疗、会计等）的基础设施。本文梳理其技术脉络、真实动机与长期价值，帮助你理解下一代Agent系统的设计方式。

从Instruct GPT到GPT‑4.1，语言模型在“听话”这件事上并没有线性进步。AI21 Labs 的 Yuval Belfer 通过工程视角给出答案：问题不在模型，而在我们把所有复杂性都塞进了一个提示词。真正可靠的 AI Agent，需要规划与执行引擎。

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。

这场分享不是发布新模型，而是Anthropic首次系统性讲清：大模型如何真正进入企业核心业务。从Claude 3.5 Sonnet的工程优势，到可解释性如何影响安全与商业价值，再到客户实践中踩过的坑，这是一份来自一线的企业AI落地方法论。

AI产品训练营核心群

付费群测试2

付费群测试3

付费群测试4

付费社群测试5

测试快讯1

4 日，14 小时前