AI Agent的完美风暴:为何2025仍等不到那道闪电
在AI能力指数级增长的2025年,真正可用的AI Agent却迟迟未落地。Lux Capital合伙人Grace Isford用一个订机票的失败案例,拆解了Agent系统中被忽视的“累积误差”,并给出了构建下一代AI Agent的五条现实路径。
在AI能力指数级增长的2025年,真正可用的AI Agent却迟迟未落地。Lux Capital合伙人Grace Isford用一个订机票的失败案例,拆解了Agent系统中被忽视的“累积误差”,并给出了构建下一代AI Agent的五条现实路径。
OpenAI Deep Research 团队在一次深度对谈中,罕见地系统讲清了他们对 AI Agent 未来的判断:不是更多规则拼装,而是端到端强化学习。本文还原 Deep Research 的诞生背景、技术取舍与真实使用场景,解释为什么“你优化什么,就只能得到什么”。
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。
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”。
很多团队以为RAG只是“向量数据库+大模型”的工程拼装,但Ofer用一线经验揭示:真正的成本隐藏在质量、规模、安全与运维细节中。这篇文章带你看清自建RAG在企业级落地时最容易被低估的七个坑。
许多团队投入大量精力做LLM评估,却依然在生产环境频频翻车。本文基于AI Engineer的一场演讲,解释为什么常见的评估体系会“看起来很好、实际上没用”,以及如何通过持续对齐评估器、数据集和真实用户需求,让评估真正产生价值。
在这场来自AXA德国的真实分享中,Jeronim Morina用保险业的复杂场景,拆解了为什么“提示工程”正在失效,以及DSPy如何把大语言模型重新变成一个可优化、可度量、可工程化的系统。
这次对话里,Suno CEO Mikey Shulman不仅解释了AI如何生成音乐,更直面一个尖锐问题:如果不主动设计“好未来”,AI音乐很可能走向对艺术家和人类体验都不友好的方向。本文带你理解Suno的技术逻辑、产品哲学,以及他们真正想改变的,不只是音乐制作门槛。
在这期 Sequoia AI Ascent 的访谈中,Kumo AI 联合创始人兼工程负责人 Hema Raghavan 讲述了一个核心命题:为什么几乎所有企业天生都拥有“图”,却很少真正从图神经网络中获得 ROI。她分享了 Kumo 的产品哲学——让复杂的图学习对业务透明,同时又为资深数据科学家保留“掀开引擎盖”的自由。
2025年的CES被AI全面占领,从冰箱、烤炉到医疗镜子与机器人手臂。有人痛批这是“AI垃圾大游行”,也有人认为这是技术拐点前的必要混乱。本文基于《AI Daily Brief》的一手观察,拆解哪些是噱头,哪些可能成为未来十年的基础设施。