最近大名鼎鼎的风投大佬 Tomer (Tomasz) Tunguz 发了一篇直击灵魂的行业洞察《Software After AI》。他在文章里抛出了一个非常犀利的观点传统 SaaS 时代的软件其本质是“带有固定工作流的托管数据库”而这一模式正在被 AI 的智能底座全面解构。AI 就像一匹野性难驯的野马强大但充满非确定性。而接下来 Agent 产品的竞争根本不在于看谁调的模型更聪明而在于看谁能打造出一套完美的“马具Harness”去驯化它。与其每天开会空谈宏大的 Agent 生态不如来看看 Tomer 帮创业公司梳理的这套Agent 产品工程落地 7 大Checklist。建议每一位正在带队卷 Agent 产品的架构师和产品经理都看一遍。驯服野马Agent 产品的七个核心组件1. 上下文与记忆Context Memory核心干货通用大模型必须依靠“ bespoke定制化检索”才能产生真正的产业价值。产品自检项短期记忆你的 Agent 能够清晰记得 45 秒之前它刚执行完哪一个步骤、在上下文中观察到了什么变化吗深度检索工程放射科医生的图谱调取、律师的法条检索、或是跨越数十亿文档的关键词匹配你是否为各自的垂类场景定制了专属的精准检索策略Recipe Book配方上下文企业每个人脑子里的 SOP标准作业程序就是它的业务配方。你的系统是否具备一套“上下文数据库”能随着人、流程和业务的变更动态捕获并自主演进这些配方2. 工具与行动Tools Action核心干货配方描述了要做什么工具才是执行它的厨具。智能体必须高效、安全地影响外在环境。产品自检项工具注册表Tool Registry是否建立了清晰的工具中心用于规范暴露内网与外部 API参数校验与路由模型在 Agent 循环中传过来的 arguments参数是否经过了严格的格式和合法性验证敏感操作门控删库、高额转账、涉及核心资产的敏感 Action有没有设置坚固的人工审批Approvals Gating防火墙失败降级处理目前MCPModel Context Protocol已成为不可逆的行业连接纽带。当某条工具链调用偶发性失败时你的系统是否具备优雅的异常解析与容错处理3. 编排与循环Orchestration Loop核心干货Agent 的本能是“思考-行动-观察-重复Think, Act, Observe, Repeat”但这远远不够。产品自检项长链条规划能力面对复杂任务系统能否做到高维度的任务分解Decomposition、重试Retries以及精确的终止条件Stop Conditions多智能体协同是否具备成熟的子智能体Sub-agents分工与并发调用调度机制闭环进化Closed Loop优秀的 Agent 产品应该能通过用户的每一次修正和每一次执行结果进行自我迭代Closed-loop learning。你的产品是在原地踏步还是在“越用越聪明”4. 状态与持久化State Persistence核心干货企业级落地最怕系统“间歇性崩溃”。长任务必须具备弹性容灾与状态恢复能力。产品自检项断点续传能力当一个复杂的 Agent 在执行 10 步长程任务的第 7 步时因为外部 API 超时或网关偶发崩溃挂掉重新拉起时它能直接从第 8 步恢复断点Resume还是不得不从零重启Restart伪影与存储管理系统是否引入了完善的文件系统、中间检查点Checkpoints、会话线程Session Threads和资产中间体存储Artifact Storage5. 沙箱与计算Sandbox Compute核心干货给 Agent 创造一个安全的“游乐场”防止发生系统逃逸或安全越权。产品自检项环境隔离每一个独立的 Agent 在执行本地脚本或命令时是否都在一个被彻底隔离的 Unix 工作空间Isolated Unix Workspaces中运行网络出站拦截Controlled Network Egress是否对沙箱的网络出站请求进行了严格限流与审计策略凭证安全隔离核心的系统凭证与用户私钥是否完全存放在大模型触及不到的外部托管层Outside the model防止被反向窃取6. 可观测性与治理Observability Governance核心干货你无法信任你看不见、摸不着的东西。产品自检项全链路追溯Tracing每一次黑盒思考、每一轮工具调用后台是否具备全量的日志监控与链路追踪回归评估集Evals在每次更新 Agent 的提示词或底层内核时是否有固定的 Evaluation 数据集作为回归测试防止模型性能出现局部倒退Regressions安全守卫Guardrails是否建立了动态策略守卫与人工介入机制Human-in-the-loop在高风险和关键决策节点上把好最后一关7. 成本与工作流优化Cost Workflow Optimization核心干货顶级的 AI 架构师拼的不是调包而是极其理性的“架构裁判力”。产品自检项确定性 vs 非确定性抉择你有没有把本可以用传统代码硬编码写死的确定性逻辑画蛇添足地扔给昂贵且不稳定的 AI 模型模型分级路由复杂的推理步骤、中等难度的文本改写、极速的参数过滤你是否对应分流到了不同规格SOTA、Medium、Small或专门微调Fine-tuned的模型上知识位置优化哪些垂直领域的行业知识应该固化为 Agent 随取随用的“长期技能Skills”哪些应该在运行时动态加载进入“临时记忆Memory”写在最后当大模型变成人人可得的水电煤决定胜负的不再是底座的马好不好正如 Tomer 所言What happens when every company has access to the same model? The best riders win.当每家公司都能用上相同的模型时最好的骑手将赢得比赛。在 SaaS 时代我们卷的是谁的交互界面更美观、谁的功能堆砌得更多。而Agent 时代的竞争拼的是谁能更完美地把控人机协同与大模型的算力效率。基础大模型越强、调用成本越低对于真正卡在垂直场景里的创业公司来说红利就越大。最近魔芋ai平台推出的流行大模型的6折优惠包括Seedance2.0、GPT、Gemini、Claude等流行模型可供企业开发票使用。想AI创业的朋友们也可以来看看Raas100开发者招募海量资金扶持一站式赋能助力大家实现AI创业的想法。欢迎加入群聊了解更多。获取折扣福利加入开发者招募获取更多ai资讯。
Tomasz Tunguz 给 Agent 创业公司的七要素检查清单：SaaS 时代落幕
最近大名鼎鼎的风投大佬 Tomer (Tomasz) Tunguz 发了一篇直击灵魂的行业洞察《Software After AI》。他在文章里抛出了一个非常犀利的观点传统 SaaS 时代的软件其本质是“带有固定工作流的托管数据库”而这一模式正在被 AI 的智能底座全面解构。AI 就像一匹野性难驯的野马强大但充满非确定性。而接下来 Agent 产品的竞争根本不在于看谁调的模型更聪明而在于看谁能打造出一套完美的“马具Harness”去驯化它。与其每天开会空谈宏大的 Agent 生态不如来看看 Tomer 帮创业公司梳理的这套Agent 产品工程落地 7 大Checklist。建议每一位正在带队卷 Agent 产品的架构师和产品经理都看一遍。驯服野马Agent 产品的七个核心组件1. 上下文与记忆Context Memory核心干货通用大模型必须依靠“ bespoke定制化检索”才能产生真正的产业价值。产品自检项短期记忆你的 Agent 能够清晰记得 45 秒之前它刚执行完哪一个步骤、在上下文中观察到了什么变化吗深度检索工程放射科医生的图谱调取、律师的法条检索、或是跨越数十亿文档的关键词匹配你是否为各自的垂类场景定制了专属的精准检索策略Recipe Book配方上下文企业每个人脑子里的 SOP标准作业程序就是它的业务配方。你的系统是否具备一套“上下文数据库”能随着人、流程和业务的变更动态捕获并自主演进这些配方2. 工具与行动Tools Action核心干货配方描述了要做什么工具才是执行它的厨具。智能体必须高效、安全地影响外在环境。产品自检项工具注册表Tool Registry是否建立了清晰的工具中心用于规范暴露内网与外部 API参数校验与路由模型在 Agent 循环中传过来的 arguments参数是否经过了严格的格式和合法性验证敏感操作门控删库、高额转账、涉及核心资产的敏感 Action有没有设置坚固的人工审批Approvals Gating防火墙失败降级处理目前MCPModel Context Protocol已成为不可逆的行业连接纽带。当某条工具链调用偶发性失败时你的系统是否具备优雅的异常解析与容错处理3. 编排与循环Orchestration Loop核心干货Agent 的本能是“思考-行动-观察-重复Think, Act, Observe, Repeat”但这远远不够。产品自检项长链条规划能力面对复杂任务系统能否做到高维度的任务分解Decomposition、重试Retries以及精确的终止条件Stop Conditions多智能体协同是否具备成熟的子智能体Sub-agents分工与并发调用调度机制闭环进化Closed Loop优秀的 Agent 产品应该能通过用户的每一次修正和每一次执行结果进行自我迭代Closed-loop learning。你的产品是在原地踏步还是在“越用越聪明”4. 状态与持久化State Persistence核心干货企业级落地最怕系统“间歇性崩溃”。长任务必须具备弹性容灾与状态恢复能力。产品自检项断点续传能力当一个复杂的 Agent 在执行 10 步长程任务的第 7 步时因为外部 API 超时或网关偶发崩溃挂掉重新拉起时它能直接从第 8 步恢复断点Resume还是不得不从零重启Restart伪影与存储管理系统是否引入了完善的文件系统、中间检查点Checkpoints、会话线程Session Threads和资产中间体存储Artifact Storage5. 沙箱与计算Sandbox Compute核心干货给 Agent 创造一个安全的“游乐场”防止发生系统逃逸或安全越权。产品自检项环境隔离每一个独立的 Agent 在执行本地脚本或命令时是否都在一个被彻底隔离的 Unix 工作空间Isolated Unix Workspaces中运行网络出站拦截Controlled Network Egress是否对沙箱的网络出站请求进行了严格限流与审计策略凭证安全隔离核心的系统凭证与用户私钥是否完全存放在大模型触及不到的外部托管层Outside the model防止被反向窃取6. 可观测性与治理Observability Governance核心干货你无法信任你看不见、摸不着的东西。产品自检项全链路追溯Tracing每一次黑盒思考、每一轮工具调用后台是否具备全量的日志监控与链路追踪回归评估集Evals在每次更新 Agent 的提示词或底层内核时是否有固定的 Evaluation 数据集作为回归测试防止模型性能出现局部倒退Regressions安全守卫Guardrails是否建立了动态策略守卫与人工介入机制Human-in-the-loop在高风险和关键决策节点上把好最后一关7. 成本与工作流优化Cost Workflow Optimization核心干货顶级的 AI 架构师拼的不是调包而是极其理性的“架构裁判力”。产品自检项确定性 vs 非确定性抉择你有没有把本可以用传统代码硬编码写死的确定性逻辑画蛇添足地扔给昂贵且不稳定的 AI 模型模型分级路由复杂的推理步骤、中等难度的文本改写、极速的参数过滤你是否对应分流到了不同规格SOTA、Medium、Small或专门微调Fine-tuned的模型上知识位置优化哪些垂直领域的行业知识应该固化为 Agent 随取随用的“长期技能Skills”哪些应该在运行时动态加载进入“临时记忆Memory”写在最后当大模型变成人人可得的水电煤决定胜负的不再是底座的马好不好正如 Tomer 所言What happens when every company has access to the same model? The best riders win.当每家公司都能用上相同的模型时最好的骑手将赢得比赛。在 SaaS 时代我们卷的是谁的交互界面更美观、谁的功能堆砌得更多。而Agent 时代的竞争拼的是谁能更完美地把控人机协同与大模型的算力效率。基础大模型越强、调用成本越低对于真正卡在垂直场景里的创业公司来说红利就越大。最近魔芋ai平台推出的流行大模型的6折优惠包括Seedance2.0、GPT、Gemini、Claude等流行模型可供企业开发票使用。想AI创业的朋友们也可以来看看Raas100开发者招募海量资金扶持一站式赋能助力大家实现AI创业的想法。欢迎加入群聊了解更多。获取折扣福利加入开发者招募获取更多ai资讯。
