Agent 落地这一年:从 Demo 到 P&L
过去一年,Agent 的问题从来不是能不能做出来,而是能不能进得了损益表。判断标准只有一个:它替代的是工时,还是只是把工时换了个地方。
关于 AI Agent、数据结构化、机器人平台与交付商业模式的短篇判断。观点可以不同意,但推理过程会写清楚——这也是我筛选合作对象的方式。
过去一年,Agent 的问题从来不是能不能做出来,而是能不能进得了损益表。判断标准只有一个:它替代的是工时,还是只是把工时换了个地方。
几乎所有「我们要做 AI」的项目,最后都卡在同一件事上:数据不在能被机器直接使用的形态里。这条路径有五步,跳不过去,只能一步步走。
私有化的报价单里,硬件通常只占三成。剩下的七成藏在实施、适配、运维和「没人愿意写但必须写」的文档里。
前向部署工程师不是外包驻场。区别在于:外包按工时交付,FDE 按结果交付,并且把现场学到的东西带回产品。
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