Kevin Simback

我屁股都快冒出代理了
大多數人都在問「我該使用哪個代理」，而我問的是「我該殺掉哪些代理」
一切始於 OpenClaw，後來擴展成多個執行個體（現在已停用）
接著出現了 Hermes，我們一見鍾情，而且我已經用 Bot Mode + VPS 設定好了整個桌面環境
我有一些由我的主要 Hermes 代理協調的自訂 Claude 代理
我正在運行 Grok Bot，並帶著一個團隊
我正在試用 Instinct 處理個人事務
我正在使用 TrueNorth 代理進行交易
我至少試過另外十幾個，有些仍然閒置在那裡積灰塵（還記得 NemoClaw 嗎？）
我一直收到私訊，請我試用新的代理
我非常享受試用新代理及相關工具，但隨著這場寒武紀大爆發，我正在縮減範圍——我需要看到證據，證明新的代理或工具可能比我目前使用的更好
我最大的挑戰是為新代理建立適當的上下文，以便正確評估它們
我有一個可以接入的個人上下文層，但要讓新代理跟上進度仍然需要一些工作，就像培訓新員工一樣
因此，測試每個新代理都需要一些時間來形成有根據的看法，否則就只是憑感覺
重點是，隨著時間推移，轉換成本會不斷增加，而這是最大的啟示
代理與工具的綁定正在發生，現在消費者層級已經開始形成贏家
企業層級也將在未來 12～18 個月內發生同樣的情況
試行之後，要切換代理平台很容易，但一旦進入生產環境，轉換成本就會變高
企業可以嘗試保持不可知

健身房的有趣小技巧
請別人幫你保護，然後在次數上故意保留實力，說「我打算做 3-4 下」，接著一口氣做出 10 下
你會得到很棒的鼓勵反應，而且這能訓練你的心態，讓你做到比自己說的更多

好吧，我要跟上所有 FOMO 了
有人可以私訊我一個 Instinct 的邀請嗎？
先謝謝了

我覺得人們對 AI 模型抱持部落主義的態度很有趣
我比較喜歡博愛一點，不對任何單一模型供應商表現出太多偏好

時間軸上對 AI 的負面看法，只更加凸顯我們仍處於多麼早期且尚未形成共識的階段
基本上有 2 個論點：
1. 企業沒有獲得 ROI，將停止或放緩支出
2. AI 建設的融資是一個終將破裂的泡沫
公平地說，空頭和懷疑論者提出的這些論點確實有一些證據支持
但這些論點大多只見樹不見林
企業 ROI 並非立即產生，而且在許多情況下，AI 支出將攸關企業存亡並成為基本門檻（詳情請參閱我置頂的文章）
因此，僅僅因為一項已經過時的 McKinsey 或 MIT 研究表示許多試點計畫正在失敗，並不代表企業會放棄 AI 採用工作——你只需要看看 Anthropic 的收入年化運行率，就能看到支出仍在以空前的速度持續發生
至於許多人認為將導致類似 2008-09 年房貸危機的大崩潰之金融循環，你顯然沒有接近過當時的情況，否則就會看出兩者有多麼不同
我在 2007-2012 年的大部分時間都身處那場危機及其善後工作的核心——這兩件事並不相同
我們是否應該持續關注融資方面的疑慮？絕對應該，而歷史告訴我們，風險會被盡可能往曲線的末端推移，直到某件事出現問題
但目前的警訊甚至還遠未亮起紅燈
當你看到資料中心空置、大型 GPU 合約未獲續約或遭到取消，以及容量供應商出現償付能力問題的報告時——那時你才可以開始將其與 2008-09 年相比
如果你認為我們已接近那種情況，我鼓勵你聽取或閱讀過去一週 Corewea

我的看法是，AI 更適合用來強化你最優秀的人，而不是將你最差勁的人自動化
給予 10 倍工作者他們想要的所有 AI，根據他們能做到的事情建立自動化流程

未來幾年可能大賺一筆的小眾商機——併購後的 AI 整合
每家公司都在建立自己的 AI 技術堆疊，而這些技術高度分散於內部開發與解決方案供應商之間
當 M&A 發生時，會有人需要整合這兩套技術堆疊
> 稽核技術堆疊，建議哪些保留、哪些淘汰
> 整合並重新協商供應商合約
> 保留上下文並遷移工作流程
這甚至會成為重要的盡職調查類別，為預估財務報表提供資料，以建立 M&A 的商業論證
把這項工作做好，將會有大量商機可掌握

當你看到一篇帶有明顯 AI 元素的貼文（不論是用詞還是視覺設計），但內容依然不錯時，你會忽略它，還是會對發文者抱持更低的評價？

我們大多只需要一個等同於 AI 的休息日
我在週末讀了一些貼文，並盤點了幾個 GC，看起來已經出現某種 AI 疲勞感
常見的主題有：
> 對近期模型表現抱怨更多
> 對投資報酬率（ROI）愈發冷嘲熱諷
> 對使用 AI 與其輸出愈來愈感到負面
這一切都很可以理解──一切都以驚人的速度在變動，你很難不覺得自己會跌入某種永久性的底層階級，而還能把一天拿去休息
但就像健身一樣，如果你不斷一天又一天地訓練、卻沒有休息日，你就會疲勞，進步會放慢甚至倒退
我們大多只需要休息一天，才能突破瓶頸並重新回到成長
我這麼說時正前往 SF 途中──我說的是「大多數」，不是「全部」！

我們不會把 AI 貓再塞回袋子裡
很多貼文都在談 AI 泡沫破裂、資本支出過度擴張、循環式資金安排——這些都是切實的疑慮
但風險的下行不是 AI 使用量下降；所有 GPU 都會被用上，只是也許不是都會被前沿實驗室的客戶採購使用