Lenny 总结与 OpenAI 的 Tibo 对话:agent、模型选择器与建站新范式

我从 @thsottiaux 那里得到的最大收获:

1. 互联网上的大多数操作很快将由 agent 完成,而 Tibo 认为大多数人还没有把这一点计入预期。当 Notion 推出其 MCP server 时,它看到流量如潮水般涌来,这让它的系统不堪重负,并迫使其重新思考自己的经济模式。每个产品团队很快都要决定是否为 agent 而构建。Tibo 说,你可以再观望一段时间,"但这是不可避免的。"

2. 模型选择器很可能会消失。Tibo 对当前 AI 状态最大的不满之一,就是用户还得去想该用哪个模型、该套用多高的推理强度。"我自己甚至都对模型选择器感到疲惫了,"他说,他想尽快把这一切都去掉。Dots 发布时完全没有模型选择器。你只管和它说话就行。

3. 要按模型一年后强 10 倍来构建。Tibo 认为模型会变得"便宜和快得令人难以置信",而且所有模态最终会无缝协同。当他看到人们在构建什么时,他的反应常常是"你还没真正抓到要点"。如果你想象"这一切都比今天好上大约 10 倍",你会怎么不一样地构建?他自己的预测还太慢了:他原以为今天的能力要一两年后才会出现。

4. 循环、图和微调提示词并不是榨干 AI 价值的长期解法。曾经有一段时间,人们对配置 agent 循环、搭建复杂图架构非常兴奋。Tibo 认为那个时代正在结束。

5. 虽然 Dots 在 DevDay 上吸引了大部分注意力,但 Tibo 认为插件生态才会是那个被低估的爆款。OpenAI 为"Sign in with ChatGPT"上线了 16 个合作伙伴,而受欢迎的第三方插件会在订阅者用它们消耗 token 时分享收入。ChatGPT 会在对话中根据留存率和质量推荐插件,这能让一个好的插件出现在其 12 亿用户中"相当大的一块"面前。Tibo 对想被发现的开发者的建议是:"做一个好插件。"

6. Tibo 的 Dot 在 DevDay 现场演示前五分钟提醒他生产环境挂了。这个 agent 推断出 DevDay 就在当天、演示只剩几分钟、演示很可能依赖那套生产系统,以及 Tibo 会想知道这件事。它就在发布会即将开始时给他发了消息,甚至主动提出去修复这次故障。他的回复是:"我觉得你还没到那一步,小 Dot。"

7. Tibo 的 agent 团队会随着每一次模型发布而扩张和收缩。当他在推进前沿时,他会组建越来越大的 agent 团队。然后下一个模型落地,"一个更大的 agent 就能把这一切都做了,还能把一切留在记忆里并学习",于是他又把团队缩小。扩张,再收缩,再扩张。不要对你的配置产生执念。

8. 价值正在下降的技能:打字快。价值正在上升的技能:品味。Tibo 说,如今如鱼得水的人深刻理解用户、学得快,而且"知道什么才算好"。这也是为什么 OpenAI 里满是前创始人——超过 120 位——让它感觉像"一家巨型创业公司"。

9. Tibo 改变了他对应届生的看法。他没想到年轻人会如此快地拥抱这一切变化,并摸索出如何驾驭它,这改变了 OpenAI 的招聘策略。他举的例子是 Ahmed Ibrahim,以应届生身份入职,构建了 Codex harness 的很大一部分,现在负责 OpenAI 的算力集群。让 Ahmed 脱颖而出的,是他"极其善良"、"极其善于协作"、专注于真正重要的事而不把自己放在第一位,而且像"一块海绵",用最新工具以 Tibo 前所未见的速度学习。

10. 我们很可能要应对与 AI 相关的倦怠。因为你现在做得到,就会有同时跑 30 个 agent、发更多东西的压力。Tibo 希望 AI 能"减少噪音",让你把注意力放在你选择的地方。每次他完全断联去度一周假,他都会开始思考