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Aaron Levie
CEO @box - AIでコンテンツの力を解き放つ
エンタープライズソフトウェア製品の構築方法に関するほとんどすべてが現在変化しています。SaaS製品を構築する際、設計全体の焦点は、ユーザーが自分で、または共同でタスクを達成するためにシステムと対話する方法でした。
現在、設計上の主要な課題の多くは、ユーザーがこのタスクを実行するために AI エージェントとどのように連携するかに関するものです。これにより、ユーザーが AI エージェントにコンテキストをセットアップ、デプロイ、オーケストレーション、または提供して作業を実行し、その後作業を確認して組み込む方法が質問になります。
これは既存の UI で発生しますか?チャットで行いますか?タスクリストまたはキューを介してですか?ワークフロービルダーによるものですか?それをエージェントと表現しますか、それとも単に顧客が望む特定の結果を生産的に表現しますか?
初期の違いは、IDE、ターミナル、Web UI、または単にSlackを使用するだけで議論されているAIコーディングの分野でもわかります。
いずれの場合も、多くの点で、ユーザーにとって、ソフトウェアは方向性が単純になるということです。
人々がタスクを実行するために必要なノブ、トグル、スイッチ、コンポーネントは、AI エージェントの世界ではあまり必要ありません。これらの機能への API は、AI エージェントが使用する (なくなることがないように) 依然として重要ですが、主にバックグラウンドで活用されます。そして、最終的にユーザーに表示されるとき、それは一般的なアクティビティではなく、高度なユースケース、例外処理、またはレビュープロセスのためのものです。
私たちは、これまでで最も興味深いソフトウェア設計の時期にいます。ユーザーだけでなく、自律エージェントのためにも同時に設計する必要があります。そして、私たちはそれがどのようなものかの初期段階にすぎません。
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NVIDIAは最初の10兆ドルの企業になります

Elon Musk7月23日 01:04
@xAI目標は、5年以内にH100相当のAIコンピューティング(ただし、電力効率がはるかに優れている)をオンラインで5,000万台にすることです
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AIモデルが改善するにつれてアプリレイヤーを食べるのではないかという懸念が大きすぎる可能性があります。AI エージェントが機能するためには、ほとんどの企業が AI と特定のワークフローの間のブリッジを必要とします。
AI エージェントを現実の、非常に変動しやすく、敵対的な環境で機能させるラストワンマイルは、めちゃくちゃ難しいことが判明しました。そして、それはプロセス全体の中で最も価値のある部分になるようになってきています。
AIモデルとエンタープライズワークフローの間の架け橋となるのは、さまざまなシステムに接続し、適切なエンタープライズデータを取り込み、セキュリティと権限を適切に処理し、ユースケースに結び付けられた深いレベルのコンテキストを持つための大量のソフトウェアになります。
次に、ユースケースに合わせたカスタマーサポート、SLA、責任条項、カスタマイズされたセールスモーション、カテゴリの連携パートナーシップなどを追加します。必要なリストは非常に無限です。
AI エージェントを効果的にするには、あらゆる垂直分野、さらには重要な水平方向のカテゴリにも深い専門知識が必要です。今の大きなチャンスは、これらのギャップが最も広い場所(モデルとワークフローの間)を特定し、適切なソフトウェアと専門知識で埋めることです。
そして、モデルが改善されても (以前はカニバリゼーションのリスクがありました)、焦点を当てたプレーヤーは、さらに多くの価値とユースケースを顧客に提供できます。適切な市場機会を狙えば、AI エージェントを構築する際にモデルの改善が悪いことであるというシナリオはほとんどありません。
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