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1:06:47EN → 简体中文智能体(Agent)八成的工作,仍应是普通代码主持 Nathan LabenzZapier 首席执行官 Wade Foster 对 Nathan Labenz 说,模型在真实自动化任务上的准确率最高只有 40%,用户不会离开他们的日常主力工具,制胜之道是通过 MCP 交付无界面(headless)工具。
48:55EN → 简体中文Anthropic 的开发者平台一年长出三层,token 也有了分工Katelyn Lesse 和 Angela Jiang 在红杉资本(Sequoia Capital)的《Training Data》播客中讲述,Anthropic 如何从无状态的 Messages API,走到知识、执行和协调三层,同时并不打算自己拥有服务器。
40:22EN → 简体中文接近 AGI 时,构建变得更容易,知道该造什么却不会Listen Labs 的 CEO Alfred Wahlforss 谈 AI 访谈智能体、一个 3000 万人的受访者库,以及为什么在预测客户时,访谈记录比信用卡数据更有用。
1:26:16EN → 简体中文毫秒级竞价:Criteo 如何为十亿个匿名用户画像出价主持 Nathan LabenzCriteo 的 CTO 和 AI 实验室负责人讲解了毫秒级竞价、从 DeepKNN 到基础模型的技术栈,以及为什么实时的商品目录仍然胜过冻结的 LLM。
1:37:43EN → 简体中文思科想给网络再加两层,好让智能体共享意图主持 Nathan LabenzOutshift by Cisco 的 Vijoy Pandey 认为,超级智能必须靠智能体(Agent)网络横向扩展,光把模型做大、往上堆,走不远。
1:40:46EN → 简体中文给智能体(Agent)一千个工具,它会挑错刀片主持 Nathan LabenzComposio CTO Karan Vaidya 谈一套工具驾驭框架(harness):它负责发现工具、完成认证、放进沙箱、改写集成,让智能体能完整做完一份工作,而不至于被上下文淹没。
59:43EN → 简体中文Goose 正在自己写代码合并请求(PR):Block 如何设法省下每周四分之一的工作时间首席技术官(CTO)Dhanji Prasanna 向红杉资本讲述,一个开源智能体(Agent)、一次职能型重组,以及每周节省工时的指标,如何把 Block 变成一家以 AI 为先的公司。
1:51:39EN → 简体中文给 AI 做的原生广告引擎,以及它绕不开的几个问题主持 Nathan Labenz曾把 Honey 以 40 亿美元卖给 PayPal 的 Ryan Hudson,与 Nathan Labenz 一起解释 ZeroClick 押注付费推理时广告的理由,以及他尚未被迫正面回应的社会层面的激励问题。
35:45EN → 简体中文八个月赚到的,是前六年收入的四倍n8n 的 CEO Jan Oberhauser 向红杉资本讲述了两次押注:一次是把 n8n 做成 AI 智能体(Agent)的构建平台,另一次是删掉线索数这个指标。两步下来,一个工作流工具变成了默认的编排层。
1:23:32EN → 简体中文HTTP 402 沉睡三十年,Coinbase 把它改造成 AI 智能体的支付协议主持 Nathan LabenzCoinbase 开发者平台负责人 Nemil Dalal 解释 x402:这项开放标准让智能体(Agent)用稳定币为 API 付费,而不必依赖广告或信用卡。
1:01:53EN → 简体中文开源模型只占企业用量的 5%,GPT 套壳赢了主持 Jacob EffronLatent Space 的 Swyx 和 Alessio 与 Redpoint 一起梳理了哪些东西真正有产品市场契合(PMF),以及为什么应用层才是真正要争的那一仗。
1:33:50EN → 简体中文评测集就是新的 PRD:Anthropic 研究产品负责人讲 Claude 如何找到自己主持 Lenny RachitskyDianne Penn 讲 Anthropic 早期如何摸索定位、如何把含糊反馈变成可训练的评测集,以及人类判断为什么仍然不可替代。
1:06:22EN → 简体中文当 AI 写掉九成代码:Anthropic 产品负责人看到的新瓶颈、建造者和 MCP主持 Lenny RachitskyInstagram 联合创始人、Anthropic CPO Mike Krieger 谈产品工作如何改写、为何关掉 Artifact,以及 AI 创业公司该守住哪块地。









