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wwang的笔记

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Wei Wang

探索技术与自由的边界。致力于构建反脆弱系统，并在 Crypto、长期投资与创业中寻找 10x 的不对称机会。

此节点用于输出未经编译的中文思考流 (Raw Signals)。

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  1. wwang的笔记
    为了支撑这一百个agent应用，可以想象需要很强的infra/platform能力（或者中文语境里叫中台？），随便想想可能有 - 多模型路由 - 统一的inference gateway - prompt管理与A/B测试 - inference推理优化 - 长期记忆管理 - 沙箱执行环境 - mcp infra（虽然我不喜欢mcp） - 第三方api网关（notion、slack、gmail等等） - 浏览器自动化 - 输出过滤（敏感信息脱敏、合规检查等） - 多租户数据隔离 - prompt injection防御…
    当然这些能力都是在实践中积累起来的，一开始不需要要也一定不能都做起来

  2. wwang的笔记
    最近准备开启一个新项目，做一百个agent应用。我心中的定位可能和之前Pieter Levels的12 startups in 12 months或者字节跳动早期的app工厂的定位比较像。
    为了支撑这一百个agent应用，可以想象需要很强的infra/platform能力（或者中文语境里叫中台？），随便想想可能有

    - 多模型路由
    - 统一的inference gateway
    - prompt管理与A/B测试
    - inference推理优化
    - 长期记忆管理
    - 沙箱执行环境
    - mcp infra（虽然我不喜欢mcp）
    - 第三方api网关（notion、slack、gmail等等）
    - 浏览器自动化
    - 输出过滤（敏感信息脱敏、合规检查等）
    - 多租户数据隔离
    - prompt injection防御
    - 用量计量
    - 等

  3. 最近准备开启一个新项目，做一百个agent应用。我心中的定位可能和之前Pieter Levels的12 startups in 12 months或者字节跳动早期的app工厂的定位比较像。

  13. 如果模型的能力继续指数增长，达到很强的程度，有什么设计是一直需要的，有什么是不再需要的？可能有：

    * Hook → 强制执行不可绕过的规则
    * 容器隔离、挂载白名单 → 权限和行为边界（信任边界）
    * 命令行执行 + HTTP → I/O 通道

  14. 在AI变革浪潮下，什么是关键的稀缺资源？需要保持敏感、提前布局的？我想到的一些：

    第一层级，比较容易想到的，有价值，需要买的：
    * 私有数据：要花钱买的数据
    * 私有的专业skill：比如由行业内的有领域知识的专业人士创建的skill/prompt，并且永远不会开源

    第二层级，可能是第一层级的收费资源汇聚起来的枢纽，或者价值传输过程中不得不经过的海峡或者口岸：
    * 好的商业模式：比如最终能够达到网络效应或者规模效应的商业模式？在早期可能规模还比较小，但是已经出露雏形。

  15. 说到底claude code 或者claude agent sdk，只是LLM的一个用户接口，目前来看，是模型能力带来了突破性的进展，而不是claude code这个软件本身带来了突破性进展。

  16. 一个猜想：agent相当于是新时代的网站/App。各种claw相当于是nginx、caddy网络服务器程序，私有的skill相当于专有的业务逻辑代码。

  17. 各种龙虾类似于是manus的开源版本。manus的劣势就是价格太贵和权限设置相对安全（后者长期并不是缺点，只是现阶段保守的表现）。但是价格太贵并不是因为manus加了很多溢价，而是token的价格本身就这么贵。各种龙虾要么用很便宜的开源模型，要不然是靠oauth鉴权的各家模型厂商的订阅补贴。（比如说，100刀的claude max订阅实际上可以用同等价格下数倍的token的用量）

  19. 我可不可以这样理解，这两三年AI的主要发展方向其实没有大变化，只不过是更易用然后换个新名字，比如说：
    • Function call —> MCP
    • Prompt Engineering —> Skill Writer
    • AutoGPT —> Manus / OpenClaw