AI Workforce 不只是多开 Agent：怎样让组织主动工作，又不放大风险
怎样让一组 Agent 主动发现工作，又不让外部风险随之扩大？
文章
由 AI 采访转化而来，每篇都能追到原视频。
训练 Agent 做真实工作，难点不是多造数据：Mercor 为什么把 verifier 当成核心
怎样训练 Agent 完成跨文件、跨应用的专业工作？
公司什么时候该训练自己的模型？Fireworks CEO 的答案不是越早越好
公司什么时候该训练自己的模型？
公司不必在“自研模型”和“调用 API”之间二选一：先把每项 AI 功能单独算账
企业该自研模型还是继续调用外部 API？
同一个 AI 既写答案又给自己打分，问题就从这里开始
把一项复杂任务交给 AI 时，怎样避免同一个模型既写答案又评价自己？
AI会写GPU Kernel之后，真正难的是评测、通信和系统拆分
AI 能快速生成 GPU kernel 后，怎样判断它真的更快，又该优化系统的哪一层？
Jason Liu 是怎么用 Codex 工作的：骑车时改视频，买东西却停在结账前
Agent 能处理越来越多工作时，怎样决定何时放权、何时由人接手？
企业买到同样的模型后，FDE 怎样把一条真实流程交给 AI
企业都能买到相似的模型后，FDE 怎样把 AI 真正放进业务流程？
Claude Code 团队怎么规划 Agent：先消掉未知，再让循环跑起来
让 Agent 长时间自主工作之前，应该先规划什么？
一个旧网站三个月有 1000 万次搜索展示：怎样让 AI 每月做一次 SEO 实验，而不是每天乱改页面
怎样让 AI 持续改进 SEO，而不是不停改页面后分不清什么有效？
后台写着每月 20 美元，Pluto 已经花了 100 多美元：AI 应用从原型到生产要补哪些东西
AI 应用从原型走向持续服务，需要补上哪些基础设施？
别先做“全自动员工”：先跟着真人看 20 次工作，再卖一个有人兜底的小流程
餐厅接待电话看似只是回答营业时间，实际还涉及厨房、座位、天气和需要转人的例外。