标签：AI Agent
共 10 篇相关访谈。
Lovable CTO：未来SaaS是Agent能用的应用
Lovable CTO Fabian Hedin 详述公司从AI应用构建平台向Agent能力平台的演进。他认为未来SaaS的核心是提供可被Agent直接调用的“能力”，而非传统用户界面。公司正通过MCP服务器将应用功能暴露为工具，打造连接组织所有工具和工作流的“数字大脑”。Hedin强调，构建可靠、安全连接的能力层是关键，SaaS公司未来需为AI提供“铲子”即服务能力。
Agent框架演变：从模型包裹到人类注意力接口
文章探讨了AI智能体框架（Harness）的演变，指出其从外部包裹模型的工具，逐渐被模型吸收能力，并最终演变为管理人类注意力的接口。作者认为，随着模型能力增强，未来框架的核心将是协调稀缺的人类注意力资源，而非约束模型本身。
Matt Pocock的Wayfinder技能：拨开项目规划的战争迷雾
Matt Pocock介绍其新技能/wayfinder，旨在解决AI Agent在项目初期目标不清（战争迷雾）时的规划难题。该技能通过引入‘地图’和‘任务单’等精确术语，让编排层能管理多个规划会话（如原型、研究），从而解放人类在规划阶段对上下文窗口的过度关注，实现更自由、更深入的项目构思。
React理念重塑AI智能体：Flue 2创作者谈Hooks与Harness
Flue 2的创作者Fred Schott分享了如何将React的Hooks和组合性理念应用于AI智能体开发。他认为智能体的核心在于其运行环境（Harness），并解释了Flue如何通过React风格的Hooks让智能体配置动态化，以适应实时交互需求。文章探讨了框架演进、与Vercel eve的竞争，以及Flue坚持开源和主机无关性的原则。
Lindy CEO：多人AI协同时代，记忆与上下文比智能更重要
Lindy创始人Flo Crivello详解新品Lindy Teammate——一个驻扎在Slack中的AI员工，能积累整个团队的上下文记忆。他阐述了多人AI的核心逻辑：上下文比智能更重要，智能体比人类更擅长「入职」。同时，Flo也坦承Lindy正负毛利率运营，并呼吁禁用他自家依赖的中国模型。
Agent元年500天：GUI思维消退与无头软件崛起
本文基于Koji杨远骋、真格基金天杰Jack与归藏的对谈，回顾了AI Agent元年以来的技术与范式变革。核心观点包括：随着Agent能力超越人类，服务人类认知缺陷的GUI思维在效率场景中变得次要；CLI因其对Agent的友好性而成为新交互范式的基石；未来的软件可能演变为“无头”的任务执行体，而Skill生态与智能体经济将重塑工具与公司的定义。嘉宾们认为，我们正处于大基建时代，应拥抱变化，并期待生产效率革命催生新的内容消费形态。
AI Agent协作最佳范式：从OS层数据到持久记忆
Paperboy创始人John Jiang与工程师Jet Cheng探讨AI Agent与人类协作的未来。核心观点认为，当前基于会话框的AI产品存在反应式交互和上下文断裂两大缺陷，而通过操作系统层采集用户行为数据构建个性化记忆系统，是实现AI主动、连续协作的关键路径。团队正在探索如何让AI从观察用户电脑使用中自主学习，并以持久会话形式提供持续服务。
边江：从推荐算法到Agent的AI探索之路
本文基于对微软亚洲研究院研究员边江的访谈，提炼其从奥数少年、北大才子到AI研究者的人生历程与技术思考。边江分享了其在微软、雅虎、一点资讯等不同阶段的经历，深入探讨了Agent的技术定义、发展挑战、产业落地以及与大模型的协同关系，并回顾了从奥数训练中获得的抽象问题解决能力如何贯穿其职业生涯。
AirJelly黄柏特：主动式AI需捕捉高光时刻
AirJelly创始人黄柏特在访谈中阐述了主动式AI的核心：通过用户在按下Enter键等关键时刻的上下文截图，精准捕捉意图与行为轨迹，而非全量记录。他认为，有效的主动式AI应服务于用户的当前任务流，提供下一步的精准推动，而非增加信息负担。AirJelly通过开源框架和独特的记忆工程，致力于在隐私保护下打造个人AI伙伴。
OpenClaw爆红背后：AI实习生如何重塑人机协作范式
本文基于播客《Koji杨远骋at十字路口》的“20问”栏目，深度剖析了OpenClaw作为AI Agent（智能体）的现象级爆发。访谈从其核心区别（“实习生”而非“咨询师”）、技术架构（IM入口+本地执行）、用户心理（拟人化与高宽容度）、开源生态贡献，到其催生的ToC与ToB创业机遇（如Agent基础设施、垂直场景应用、安全隐私方案）进行了结构化探讨。嘉宾认为，OpenClaw标志着AI从“工具”向“协作伙伴”的范式转变，其低门槛、高复利的模式将长期影响AI应用的发展方向。