Populære emner
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
VERTIKAL AI-UTFORDRING
Vertikale AI-grunnleggere: Dere har brukt 2+ år på å bygge agentene deres, trene modellen deres på kundenes data, integrere i arbeidsflyter, lage en kraftig GTM-bevegelse, alle beste praksiser. Du har slått tilbake utfordrere og er #1 eller #2 spiller i din vertikal.
Beklager, du kan ikke slappe av. Faktisk må du øke nivået ditt enormt.
Det viser seg at du står overfor en eksistensiell utfordring: agenter med lang horisont (f.eks. Claude Code). Agenter som ikke er trent på et spesifikt område, men som pålitelig kan jobbe i timer eller dager i strekk for å nå et mål, korrigerer seg selv og faktisk gjør ting.
Jeg er sikker på at mange Vertical AI-gründere vil si: «Å, vi er ikke bekymret. Vi er registreringssystemet for beslutningsspor. Vi trener på bedriftsspesifikk kontekst. Derfor klarer disse horisontale agentene aldri å ta igjen dette."
Du kan godt ha rett.
Men, men, men ... Du har ikke råd til å stikke hodet i sanden. Disse langsiktige agentene vil bli bedre veldig, veldig raskt. Du må forstå nøyaktig hvor gode de er på akkurat de jobbene du har bygget agentene dine på. Du kan ikke vente på at noen andre skal gjøre dette. For eksempel, hvis du er et juridisk AI-selskap med en agent som automatiserer kontraktsgjennomgang, må du sammenligne hvor god din spesialiserte agent er versus en generell langsiktig agent som bare får kontrakten og blir bedt om å utføre samme gjennomgang.
Min utfordring til deg: Sett en sterk ingeniør på teamet ditt som fokuserer 100 % på å bruke langsiktige agenter (med minimal kontekst, annet enn bare kontrakten i eksempelet over) for å konkurrere med dine spesialtrente agenter. Sammenlign hvordan agentene på lang sikt presterer sammenlignet med din egen agent. Gjenta det hver tredje måned.
Som med det meste annet som er verdt å måle, er det forbedringshastigheten («hellingen» versus Y-intercept) som betyr noe. Hvis den langsiktige agenten er 30 % så god som din vertikale agent på dag 1, men 50 % like god på dag 60, og 70 % like god på dag 120, må du revurdere produktstrategien din.
AGI kommer for alle. Langsiktige agenter er det nærmeste vi har til AGI, og som et vertikalt AI-selskap må du finne ut hvordan du konkurrerer og overlever.
Spillet er i gang.
Topp
Rangering
Favoritter
