他没教你写Prompt,而是给了6步路线图:普通人如何真正掌控AI
大多数人学 AI,卡在“会用一点点工具”。Riley Brown 在这条视频里做了一件反直觉的事:他几乎不教花哨技巧,而是给出一条从聊天、图像、视频到自动化与 Agent 的完整进阶路径。看完你会意识到,真正拉开差距的不是某个工具,而是你是否走对了顺序。
大多数人学 AI,卡在“会用一点点工具”。Riley Brown 在这条视频里做了一件反直觉的事:他几乎不教花哨技巧,而是给出一条从聊天、图像、视频到自动化与 Agent 的完整进阶路径。看完你会意识到,真正拉开差距的不是某个工具,而是你是否走对了顺序。
这不是科幻设想,而是Augment Code团队的真实经历:一个AI编码代理在人的监督下,写下了自己90%以上的代码。Colin Flaherty分享了这个自举型Agent从集成工具、写测试到给自己做性能优化的全过程,以及他们在实践中踩过的坑与形成的方法论。
在这场演讲中,SuperDial工程师Nick分享了他们在真实电话场景中构建语音AI的经验:为什么“无聊但可靠”的通话才是好产品,以及语音AI工程师在2025年究竟要解决哪些最后一公里问题。
LinkedIn并非一开始就要打造宏大的GenAI平台,而是在真实产品压力下,一步步演化出支撑AI Agent的基础设施。本文还原Xiaofeng Wang的分享,讲清楚他们为何自建平台、如何从简单Prompt走向多智能体系统,以及这些选择背后的工程与组织洞见。
SignalFire产品负责人Heath Black结合自身从文学到AI的跨界经历,分享了他们如何用数据和叙事重新定义AI团队的招聘方式。这场演讲给出的不是泛泛而谈的“招人建议”,而是一套基于6500万级数据洞察的可执行方法论。
OpenAI为ChatGPT推出的“全局记忆”功能,看似细小,却可能重塑人与AI的关系。本文结合投资人、研究者与科技巨头的真实判断,解释为什么记忆是AI Agent时代的关键分水岭,以及这背后正在加速的资本与创业浪潮。
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。
这是一场用讽刺讲真相的演讲。Hamel Husain 和 Greg Ceccarelli 反其道而行之,系统演示了企业最常见、也最致命的 AI 战略失败方式。看似在教你“如何失败”,实际上是在逼你看清:组织、激励和认知错位,才是 AI 项目真正的杀手。
在2025年的Google Cloud Next大会上,Google几乎把所有筹码押在了AI Agent上。从支持MCP协议到推出A2A标准,再到为“推理时代”定制的TPU Ironwood,这场大会展示了Google如何试图重塑AI的基础设施层,并重新夺回行业节奏。
Sierra工程负责人Zack Reneau‑Wedeen用一连串真实故事,讲述了他们如何构建、上线并持续改进AI Agent。与其谈模型参数,他更强调“开发生命周期”:从真实场景出发,让Agent在不断使用中进化。