AI构建者摘要

Levie 估计，agent 的应用范围还不到整体经济的 1%

Aaron Levie 估计，真正有实际作用的 agent 部署目前覆盖的经济活动还不到 1%。他认为，随着 agent 更善于操作计算机、能持续运行更长时间，以及基础设施不断改善，金融、生命科学和医疗等领域的复杂企业流程将更有可能交给 agent 处理。他预期的转变是，企业会围绕 agent 重新设计流程，而不只是让员工逐项给 agent 下 prompt。

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Masad 认为，前沿 AI 的投资价值在于带来新发现

Amjad Masad 认为，前沿 AI 的价值主要在于带来新发现，以及催生医疗等领域的新应用。他的理由是，非前沿模型正在迅速变得足以胜任编程和大量知识工作。

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Thariq 希望开源软件能让 agent 定制，同时持续同步更新

Thariq 认为，开源软件的分发方式应该让人们能用 agent 修改软件，并自动合并上游更新。他说，现在的编程 agent 已经能完成这项工作，但还不会自动去做。他也在尝试开发一款 AI 原生的 macOS Dock，让用户通过 agent 定制不同模式。不过他说，目前边缘情况仍然太多，还不建议使用。

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Tan 同时运行 10 到 20 个 subagent，希望 GStack 少消耗一些 token

Garry Tan 说，他一直让 10 到 20 个 Capy subagent 在 GStack 和 GBrain 上运行，并看到 pull request 数量大幅增加。他现在正尝试精简 GStack，以减少 token 消耗和任务耗时。

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Shipper 预计，制作视频和游戏会成为常见的办公技能

Dan Shipper 预测，制作视频和游戏会像今天制作文档和幻灯片一样，成为知识工作者普遍掌握的能力。在他看来，这两者都会成为基础的工作方式，而不再只是专业人士的事。

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Yang 希望招聘更看重实际作品，而不是资历

Peter Yang 认为，招聘时应该减少对工作年限、任职公司、简历和求职信的依赖。他更看重真实项目和短期工作试用，而不是冗长的面试流程；他也质疑是否该把团队规模本身视为一项成就。

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Turck 质疑创始团队不宜太大的说法

Matt Turck 举出 Anthropic 和 Databricks 各有七位联合创始人、OpenAI 有 11 位的例子，反驳创始人太多会导致股权过度稀释和协作摩擦的建议。这些例子表明，创始团队越小越好并不是一条放之四海而皆准的规则。

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