翻译为简体中文:

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  • %% 因为你对类似社区表现出兴趣 %% 我正在尝试自动化整个AI公司。已完成60%,但难度呈指数级增长。这真的可能吗? %% 我今年17岁,已经构建AI自动化系统几个月了。从基础工作流开始,现在深入到一个可能疯狂的项目。目标:自动化一家完整的AI基础设施公司。不是“自动化客服”那种程度——我指的是所有环节。目前已运行的部分: %% 销售团队研究潜在客户、抓取数据、构建用户画像并处理我的客户 %% 内容系统大规模生成新闻稿、社交媒体帖子和播客脚本 %% 多个带有元数据和向量存储的RAG系统,处理不同知识领域 %% 目前有122个专业代理,具有专用软件功能或常规n8n代理 %% 多情境代理系统(能理解跨部门业务背景的代理) %% 多个MCP协调代理间通信 %% 每个自动化步骤为下一次迭代生成训练数据 %% n8n基础设施团队,基本上在做我的工作,还有一个全栈开发者为工作流创建应用 %% 简而言之:系统构建系统,系统训练系统。剩下的40%让我头疼。一旦有122个代理需要协调,一切都变得指数级复杂:但我需要扩展到280-300个代理或系统。 %% 销售代理需要内容系统的上下文 %% 内容系统需要销售对话的数据 %% 研究代理需要为多个部门提供信息 %% 决策需要在断开的工作流之间进行 %% 代理相互干扰/重复工作 %% 上下文窗口达到上限 %% 跨会话的状态管理 %% 训练循环在没有人工验证的情况下产生反馈 %% 不是单个环节不可能,而是大规模协调自主智能与构建单个自动化是根本不同的问题。就像造一辆车和建设城市交通基础设施的区别。我的实际问题是:你认为完全自动化一家AI基础设施公司可能吗?不是理论上——我是说在实践中,用现有技术。天花板在哪里?80%现实吗?95%?还是存在根本限制,必须有人类决策?要么我在构建真正的新事物,要么我即将明白为什么没人这么做。觉得Reddit上会有各种观点。 %% 听着,我懂。你在快速推进。但让Coderabbit审查每个拉取请求吧。它能在任何内容上线前发现SQL注入、暴露的凭证、损坏的认证。

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