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节目简介： 本期围绕微软 CEO 对 AI Agent 时代的判断，讨论产品形态与模型能力如何共同演进，以及 Autopilot 如何承担日常任务。我们还拆解席位与用量结合的定价、多模型生态、自动更新的决策信息系统和安全边界，并探讨 Windows 本地与云端协作的愿景，理解 Agent 走进工作流所需的信任。 目录： 1. 微软如何理解 Agent 时代的市场机会 2. 产品形态与模型能力的两条演进曲线 3. Autopilot 的任务场景与信任设计 4. 席位、用量与订阅价值的定价逻辑 5. 多模型生态与可替换的工具框架 6. 从资本支出追踪看决策信息系统 7. 持续运行的 Agent 如何守住安全边界 8. Windows 的智能愿景与微软的系统布局 本期要点： - 产品形态与模型能力并不同步，部分 Agent 想法需要等待技术条件成熟才能落地。 - Autopilot 被比作个人的首席幕僚，发票处理等边界清楚、结果可验证的任务成为讨论中的落地示例。 - Agent 产品设计需要考虑控制权如何交接，可审计性、可观察性和安全治理影响用户信任。 - 席位与用量结合的定价，让新能力先按用量试用，再随成本下降逐步进入订阅。 - 多模型生态强调工具框架、上下文、记忆与模型分离，通过私有评测选择适合场景的模型。 - 对话以资本支出追踪系统为例，讨论整合公开信息与内部分析如何改善企业决策。 - 沙盒隔离、行为监控与权限审计，为持续运行的 Agent 建立可检查、可纠正的行动边界。 - Windows 的未来愿景涉及本地与云端自动协作，利用设备算力降低用户对用量和成本的顾虑。 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/i65WZVB97Q8XfSUAHHRy0A 公众号：深思圈
16 分钟 99+ 次播放 2周前
节目简介： 当用户把需求交给 AI，服务如何被发现、被调用，又如何完成交易？本期围绕 Muse Connector，讨论它与传统 App Store 的分发差异，拆解获客、维修、约球和晚餐规划四类创业场景，并聊聊早期增长、开发测试与竞争壁垒。平台能否留住用户仍有悬念，创业的起点可以落在一个具体的需求上。 目录： 1. App Store 类比与 AI 服务分发的变化 2. Connector 如何完成一次录音室预订 3. 四类围绕真实交易的创业机会 4. 让第一批用户用起来的增长路径 5. 从单一任务开始开发与测试 6. 品牌、竞争壁垒与平台的不确定性 7. 从熟悉用户的具体卡点寻找生意 本期要点： - 从主动搜索下载到 AI 按任务调用，服务可能在对话的需求链条中被发现。 - Connector 提升服务的可访问性，日历准确性、设备和客服等履约质量仍需服务商保证。 - 四类创业场景包括本地商家获客、上门维修调度、运动场地与约战匹配、晚餐规划与买菜。 - 对话强调真实交易的价值，先用具体样本验证需求，再投入开发。 - 早期增长可从精准创作者合作、任务分享和已有聚合平台切入。 - 第一版聚焦一件事，先跑通查询与报价，再加入预订，并测试档期冲突和过期报价。 - 独特数据、本地合作网络与独家供给可能形成壁垒，平台用户规模和长期留存仍待验证。 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/rAPQgZCl-fYMPyrqJJgFzQ 公众号：深思圈
15 分钟 99+ 次播放 2周前
节目简介： 当多个 AI 助手分别掌握你的偏好、关系与计划，个性化也会变成迁移壁垒。本期拆解获投 300 万美元的两人团队 Egoist Machines 及其 AI Passport，讨论它如何用分级授权、访问记录和撤回机制让个人上下文跨应用流动，并审视安全、平台接口、中立性与用户采用等现实挑战。 目录： 00:00 开场 00:54 01｜三个助手，三个“你”：AI 记忆如何变成新的锁 03:56 02｜从携号转网看上下文：为什么记忆应该能够带走 06:59 03｜一本带权限的护照：AI Passport 到底怎样运作 09:52 04｜助手变深、信任松动：这个产品为何现在出现 12:48 05｜两个人挑战平台壁垒：创始团队与中立定位 15:27 06｜钥匙能否真正归还用户：安全、接口与采用难题 18:40 收尾 本期要点： - 普通用户平均使用三个通用 AI 助手，个人上下文被分散成多个互不相通的“你”。 - 现有记忆导入多靠生成摘要后复制，只能完成一次性迁移，无法持续同步，也可能遗漏细节。 - AI Passport 宣称支持约 800 个应用连接器，让用户审阅信息，并按类别、目的和期限授权访问。 - 产品承诺为访问留下“收据”，允许随时撤权，并将指定信息从源头删除，但尚缺少独立验证。 - AI 助手已深入邮箱、浏览器、日历乃至财务账户，记忆错误或权限滥用可能直接影响现实行动。 - Egoist Machines 仅有两名创始人，其核心定位不是与助手竞争，而是成为独立、中立的上下文与身份层。 - 产品仍面临数据集中后的安全风险、第三方平台接口依赖、商业中立性及用户采用等难题。 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/sLdPp1vY6joKsupJ0ZDEAw 公众号：深思圈
18 分钟 99+ 次播放 2周前
节目简介： Stripe联合创始人John Collison认为，AI智能体将借助计算机操作绕过旧网站改造，并重塑商品发现、支付与软件集成。本期结合Stripe布局，讨论身份授权、网络安全、按量计费、模型路由及企业个人化软件，同时厘清预测、事实与现实边界。 目录： 00:00 开场 00:54 01｜从替你续驾照开始：computer use 为什么是关键台阶 03:41 02｜AI成为新货架：商品发现与长尾商家的机会 06:32 03｜机器人占据互联网之后：身份、授权与安全攻防 09:12 04｜产品的用户正在换人：从开发者体验到AI体验 12:12 05｜Stripe在拼什么：支付、计费、稳定币与模型路由 15:15 06｜奇点叙事之后：企业个人化软件与长期主义 18:37 收尾 本期要点： - 计算机操作让AI直接使用现有网页，无需等待各机构逐一开放API，但可靠性、身份验证和异常处理仍是现实障碍。 - 个人智能体需要持续上下文、充足算力与成熟的计算机操作能力，才能把自然语言指令转化为跨步骤的实际行动。 - AI可能成为新的商品发现入口，为口碑良好的长尾商家带来机会，但智能体商业目前仍处于建设和试验阶段。 - 当正常用户也通过机器人访问网站，安全判断必须从识别真人转向验证代理身份、授权范围、凭证和交易风险。 - 编程智能体正在改变产品设计：文档、API版本、参数约束和错误提示都要做到明确、一致、可验证。 - Stripe通过Bridge、Privy、Metronome和OpenRouter补齐稳定币、可编程钱包、按量计费与模型路由能力。 - 企业个人化软件的前提是打通内部数据并建立严格权限护栏，再让一线员工针对真实工作流自行构建工具。 - 面对AI浪潮，John仍强调长期增长、客户价值、声誉和可靠性，并提醒宏大预测不能替代基础建设。 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/FbhBbUlCCG0I9YOrh-CD-w?token=377148171&lang=zh_CN 公众号：深思圈
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