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AI+MCP,如何解放人类? 我感觉最近对 如何通过MCP给AI塑造工作环境,又有了新的认知。 最近我看到了海螺AI 02,也就是MiniMax旗下的第二代视频生成产品,效果已经非常出色了。 另外,Kimi开源了K2模型,这个模型主要对标Claude那种Agentic AI的模式,能够操作工具,通过MCP的方式调用工具来实现各种结果,包括强大的编程能力。在国外和国内业界的口碑也很不错。 这些大模型的能力在不断升级,几乎每隔一两个月就会有翻倍式的提升,让我感受到它们的进步速度非常快。 在这样的背景下,我越来越确信未来大模型会成为一种基础能力,就像PC互联网、移动互联网时代的数据库一样。 不同的是,AI时代的大模型这个“数据库”可以自己产生数据,而不仅仅是依赖我们去做前端界面,设置GUI的产品环境,让人来贡献数据。 现在的问题是,我们是要通过人的提示词工程,也就是通过提问让AI去生成数据。 还是更要学移动互联网当年,打车平台、外卖平台那样,塑造一个环境,让AI在特定场景下产生反馈和数据,方便我们平台去中心化地调用? 我觉得显然后者能够创造价值更大。一个这是老板需要大呼小叫驱使员工干货的手工作坊,另外一个则是全自动化生产商品的智能化工厂。 在Agentic AI的时代,需求侧还是真人来发起,但是满足我们需求,那些接单的滴滴司机、骑手小哥,已经变成AI了。我们通过MCP等基建,给AI司机、AI骑手们打造了一个工作的环境,让他们为人类去提供服务。 整个AI的工作流完全是自动化的运转。 如果这样思考的话,未来我们真正要做的,就是不断地为这些AI打造一个又一个的环境,建立一套AI熟悉的交互体系和界面,让AI能够自动化地实现信息的上传和下载,甚至逐步操作现实生活中的各种事务。 没错,而且我们还可以根据用户的需求,调动这些Agent,让它们形成一定的协作规范,帮助我们实现目标。就像外卖里面,骑手跟餐馆,存在某种协作,共同再为用户提供服务。 从未来生态的布局来看,我认为核心还是要掌握更多的垂直场景和环境数据,基础AI大模型,已经非常非常智慧了,垂直场景和环境数据,就是让他们产奶的挤奶工! 通过后端的超级自动化能力,我们可以构建一条完整的服务链路和服务模式,供前端调用。#agent #MCP #AI #Agentic #强化学习
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