核心观念转变：从“是不是 Agent”到“多大程度 Agentic”
吴恩达建议，与其争论一个系统是否为“真正的 Agent”，不如将其视为一个“智能体化 (Agentic)”的连续光谱。
低自主性
(简单脚本)
中度自主性
(RAG, 工具调用)
高自主性
(复杂规划, 多步推理)
💡 这个视角减少了社区内耗，让开发者专注于构建不同自主程度的实用系统。
Agent 应用现状：价值分布在哪里？
商业机会分布
企业面临的核心挑战
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流程分解：如何将现有业务流程，转化为 Agent 能理解和执行的微任务？
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性能调优：当原型效果不佳时，如何定位并改进有问题的步骤或提示？
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稀缺技能：兼具业务理解、流程拆解和评估体系搭建能力的人才凤毛麟角。
Agent 构建者必备的核心技能
📊
系统化评估 (Evals)
这是最被低估但至关重要的技能。许多团队过久地依赖“人眼评估”。
- ✓ 快速启动: 别等完美，用20分钟写个“够用”的评估脚本。
- ✓ 迭代优化: 从一个不完美的评估开始，逐步完善它。
- ✓ 辅助而非替代: 自动化评估用于捕捉回归问题，减轻心智负担。
🧠
“手感”知识与直觉
源于实践的宝贵经验，能判断何时深入、何时放弃。
- ✓ 快速决策: 迅速判断一个技术路径是否可行。
- ✓ 洞察局限: 深刻理解 LLM 的能力边界和产品框架。
- ✓ 善用工具: 借助 LangSmith 等工具的追踪信息来辅助决策。
🧱
乐高积木式思维
将各种AI技术和模式视为不同颜色的乐高积木。
- ✓ 丰富工具箱: 掌握 RAG、Evals、Memory、Guardrails 等多种“积木”。
- ✓ 快速组装: 熟练组合不同工具，快速搭建复杂应用。
- ✓ 知识更新: 保持学习，因为“积木”本身（如LLM）在不断进化。
被低估的新兴领域与趋势
🎙️ 语音栈 (Voice Stack)
巨大潜力大量企业对此兴趣浓厚，但开发者关注度相对不足。
核心优势：降低用户输入摩擦，比文本框更自然、更少心理压力。
主要挑战：延迟。理想响应时间 < 1秒。
巧妙对策：用“嗯，让我想想...”等预响应或背景音来掩盖延迟。
💻 普及编程技能
颠覆认知“AI会取代编程，无需学习”是“史上最差的职业建议之一”。
历史规律：编程越简单，就有越多人编程。
未来核心能力：精确地告诉计算机你想让它做什么。
实践案例：AI Fund 全员（包括CFO和前台）都学习编程以提升生产力。
协议与标准的现状
🔌 MCP (Managed Component Protocol)
前景光明，但处于“西部拓荒”阶段
旨在标准化工具和数据源接口，解决“数据管道”难题，将 N*M 的集成工作降为 N+M。
当前问题：实现质量参差不齐，认证系统笨重，协议本身待完善（如需要层级发现机制）。
🤖↔️🤖 Agent 间通信
“为时尚早”，仍是“双重奇迹”
让自己的 Agent 工作已是挑战，让它与别人的 Agent 协作更是难上加难。
可行场景：单一团队内部构建的多 Agent 系统。跨团队的 Agent 协作成功案例目前罕见。
🚀 对 AI 创业者的核心建议
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速度 (Speed)
是创业成功的第一预测指标。顶尖团队的执行速度远超想象。
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技术知识
是第二预测指标，也是最稀缺的资源，因为它在飞速进化。