72 支团队重做一款年费 4.3 万美元的 SaaS，真人最后选中了 AI 榜第 19 名
AI Agent 能快速重做软件，公司是否就该放弃昂贵的 SaaS？
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由 AI 采访转化而来，每篇都能追到原视频。
Stripe 看到的 AI 公司新节奏：六周内收费，近半收入来自海外，定价和销售也得跟着改
AI 产品更快拿到付费客户，公司的商业系统需要怎样跟上？
Flywire 把 Agent 写进 YAML：9,700 次代码评审背后的工作流思路
支付公司 Flywire 需要用 Agent 处理重复工程工作，也要守住客户数据和代码审核边界。
Anthropic 为什么把 Agent 的“大脑”和“双手”拆开？
Agent 的会话、运行循环和沙箱绑在一起时，容器故障会让恢复、排障和客户接入都变得困难。
真正能“上岗”的 Agent，为什么还离不开人？从后院报价到三家创业公司的现场答辩
怎样让 Agent 从完成一次演示，走到参与真实工作？
云端 GPU 的邻居只看时序，就能认出你的模型吗？
共享 GPU 即使隔开显存，另一个租户仍可能从自己的读取时序推测模型运行情况。
让模型判断，让状态机执行：Perpetual 怎样给财富管理 AI 划边界
财富管理流程既有含糊判断，又涉及客户数据和合规责任，AI 工作流怎样兼顾灵活与可控？
让 Agent 在沙箱里跑 1,000 个任务：AWS 团队发现了哪些故障？
Agent 在本地跑通的任务，搬到远程沙箱后仍可能被目录权限、依赖路径或资源限制卡住。
电脑 Agent 会做一次还不够：Simular 怎样让它学会重放，出错后再接着做
电脑 Agent 偶尔完成任务，离每天执行同一流程还有距离。
不再只向闭源模型“租用智能”：Fireworks AI 怎样把训练、部署和反馈接成循环
把应用从闭源模型切到开源模型，成本可能降低，质量和维护工作却不会自动解决。
MiniMax M3 怎么把百万上下文和原生多模态放进同一个模型？
长上下文和视觉能力放进同一个模型时，算法收益还要经得起显存读取、训练稳定性和文本质量的检验。
40 亿参数模型如何用不到 500 美元的训练，胜过 2350 亿参数模型？
金融 Agent 答错，不一定是模型不懂金融，也可能是它编造表名、查询过宽或遇错后重复同一动作。