AI構建者摘要

Levie 估計，agent 的應用範圍還不到整體經濟的 1%

Aaron Levie 估計，真正有實際作用的 agent 部署目前覆蓋的經濟活動還不到 1%。他認為，隨著 agent 更善於操作計算機、能持續執行更長時間，以及基礎設施不斷改善，金融、生命科學和醫療等領域的複雜企業流程將更有可能交給 agent 處理。他預期的轉變是，企業會圍繞 agent 重新設計流程，而不只是讓員工逐項給 agent 下 prompt。

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Masad 認為，前沿 AI 的投資價值在於帶來新發現

Amjad Masad 認為，前沿 AI 的價值主要在於帶來新發現，以及催生醫療等領域的新應用。他的理由是，非前沿模型正在迅速變得足以勝任程式設計和大量知識工作。

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Thariq 希望開源軟體能讓 agent 定製，同時持續同步更新

Thariq 認為，開源軟體的分發方式應該讓人們能用 agent 修改軟體，並自動合併上游更新。他說，現在的程式設計 agent 已經能完成這項工作，但還不會自動去做。他也在嘗試開發一款 AI 原生的 macOS Dock，讓使用者透過 agent 定製不同模式。不過他說，目前邊緣情況仍然太多，還不建議使用。

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Tan 同時執行 10 到 20 個 subagent，希望 GStack 少消耗一些 token

Garry Tan 說，他一直讓 10 到 20 個 Capy subagent 在 GStack 和 GBrain 上執行，並看到 pull request 數量大幅增加。他現在正嘗試精簡 GStack，以減少 token 消耗和任務耗時。

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Shipper 預計，製作影片和遊戲會成為常見的辦公技能

Dan Shipper 預測，製作影片和遊戲會像今天製作文件和幻燈片一樣，成為知識工作者普遍掌握的能力。在他看來，這兩者都會成為基礎的工作方式，而不再只是專業人士的事。

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Yang 希望招聘更看重實際作品，而不是資歷

Peter Yang 認為，招聘時應該減少對工作年限、任職公司、簡歷和求職信的依賴。他更看重真實專案和短期工作試用，而不是冗長的面試流程；他也質疑是否該把團隊規模本身視為一項成就。

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Turck 質疑創始團隊不宜太大的說法

Matt Turck 舉出 Anthropic 和 Databricks 各有七位聯合創始人、OpenAI 有 11 位的例子，反駁創始人太多會導致股權過度稀釋和協作摩擦的建議。這些例子表明，創始團隊越小越好並不是一條放之四海而皆準的規則。

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