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我感觉这个观点，是把Agent过于理想化了。
从WorkBuddy这类产品的定位来看，现阶段就是很明确的工具化属性。国内白领人群很广泛，算上国央企和政府机关就更多了，他们PC端的日常工作就是和Office打交道，WorkBuddy能帮他们解决很多OA系统之外的工作。对于重复性工作，甚至能通过生成Skill大大提升效率。这个方向也有很明确的商业化收益。
泛化人群+低门槛+商业化，确实是现阶段非常合理的AI产品路线了。
从WorkBuddy这类产品的定位来看，现阶段就是很明确的工具化属性。国内白领人群很广泛，算上国央企和政府机关就更多了，他们PC端的日常工作就是和Office打交道，WorkBuddy能帮他们解决很多OA系统之外的工作。对于重复性工作，甚至能通过生成Skill大大提升效率。这个方向也有很明确的商业化收益。
泛化人群+低门槛+商业化，确实是现阶段非常合理的AI产品路线了。
申悦: 一个想法不一定对，类似TRAE、WorkBuddy这类产品，起初的定位是CodeAgent。它们在AI Coding领域是很强的IDE工具，因为代码世界天然高度结构化：文件、函数、类型、依赖、测试、Git、CLI、API这些概念，都是机器可理解的。 但现在厂商直接复用 Code Agent 的 Harness，把它从代码目录搬到员工桌面，让它去读 Word、Excel、PPT、浏览器，再包装成 WorkAgent，开始All In。 而这个迁移，我觉得忽略了一个根本差异：企业业务世界不像代码世界那样已经结构化。如果没有先把客户、订单、合同、流程、制度、权限、状态等业务语义建模，Agent 即使会操作软件，也未必真的懂业务。 那么现在这一波 WorkAgent，到底是在把已经验证过的 Coding Agent 能力合理扩展到知识工作，还是在用 Coding Agent 的成功制造一种“办公任务也能直接 Agent 化”的错觉呢？ Code Agent 的强大，有一部分其实是吃了软件工程几十年结构化的红利，但是企业业务不是这样。比如一句： “帮我判断这个客户现在是否应该升级为重点客户，并跟进下一步。” 如果没有统一建模，WorkAgent无法理解什么是重点客户，也没有判断依据，也不知道怎么“跟进” WorkAgent可以操作浏览器、Office、文件系统、MCP、Skills，它很会干活，但不知道企业为什么要这么干。 现在很多所谓的 WorkAgent Demo，实际落地展示的都是写PPT、整理Excel、查资料、写报告、做网页、生成图片、处理文件这类基础工作。之所以集中选择这类场景，是因为这些工作高度贴合 Coding Agent 原本就擅长的工作范式：输入文件→理解任务→操作文件→运行工具→生成Artifact→检查结果的固定流程，本质上都属于Artifact Work（工件型工作）。 这类型的Demo不会触及真正的企业核心工作，也就是理解企业当前业务状态→整合多系统数据→依据企业既定规则做出业务判断→主动变更业务状态并承担后续业务责任的完整流程，而这一套具备业务闭环、权责属性的工作，才是真正的Business Process Work（业务流程型工作）。
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李诞的播客，常常能让人很容易听下去。
聊的很亲切，很放松，没有那么高的信息密度。
我听过的最好的主持人，一个是李诞，一个是elsewhere的刘旌
聊的很亲切，很放松，没有那么高的信息密度。
我听过的最好的主持人，一个是李诞，一个是elsewhere的刘旌
39.和方三文闲聊：普通人投资在关心什么
李诞
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以字节的水平，蒸馏能大概率接近或追平Claude的水平。但是模型的智能发展，未必Claude就是最优路线，蒸馏反而会限制团队的创新。
曼祺_火柴Q: 张一鸣认为：蒸馏能在短期内改善模型表现，但本质上仍是在复制 Claude 已有的能力。沿着这条路走，最多只能不断逼近对方，很难真正实现超越。 我一直有个疑问：蒸馏一定不能超越教师模型吗？本质它是一种数据来源之一，也不会有谁在后训练全部只用蒸馏的数据，为什么不能超越呢？ 当然超越也分在总体还是局部的一个窄化任务上。 更大的问题是：蒸馏的代价是什么？
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IO今天刚发声明不领工资，心疼IO一秒
葬愛咸鱼: 被 MiniMax 投诉了，抓紧看家人们，我们快发道歉信了。
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