时不时会出现一个独特的项目，它能够独自进行竞争。 在大多数情况下，人工智能不过是类似chatgpt的终端和创意图像/视频生成。 我们已经听说了几个月，大家都在担心由于人工智能，所有人都将失去工作。 是的，它让每个人的生产力提高了10倍，但我们并没有完全取代劳动力中的人。为什么？ 如今主流的人工智能助手，从浏览器中的聊天机器人到实验性的“代理”框架，在对话方面表现强劲，但在执行上结构上有限。 它们通常依赖于浏览器或简单的脚本环境来执行任务。虽然这对于获取信息或基本的网络自动化有效，但这些代理在处理复杂的多步骤流程时表现不佳，常常在事情偏离其限制路径时崩溃。 当前的人工智能代理失败是因为它们缺乏持久的记忆和容错能力，当面临意外错误时，它们无法恢复或适应，常常停滞或无限循环。 大多数在有限的基于浏览器的环境中操作，无法访问全范围的企业软件，使得例行工作超出它们的能力范围。 这就是为什么我们没有看到人工智能取代像客户支持和行政管理这样的单调公司角色。并不是因为人工智能模型本身缺乏能力，而是因为围绕它们的框架对于关键工作流程来说不够可靠。 那么需要什么？ 一个重新构想的系统架构。一个在单一框架中解决容错、记忆、访问、隔离和效率的问题。 它们不应该在第一次意外输入时停滞，而应该捕捉错误、适应并尝试不同的方法，就像人类在事情出错时所做的那样。 为了将人工智能扩展到真实的工作流程中，它需要持久的记忆和任务跟踪，以便在长时间内可靠地操作。 它们还需要全面的生态系统访问权限，超越浏览器工具，使用人类所用的相同软件，包括桌面应用程序。 如果没有安全的隔离，代理无法在专用环境中安全操作，使得大规模部署由于潜在的跨系统干扰而变得风险重重。 如果它们希望其运行时保持一致和高效，它们还需要智能资源管理，将计算机视为一个活的功能体。 对于那些连接了点的人来说，@Codecopenflow 最近发布的Fabric将这一切结合在一起，给人工智能代理提供可靠、完全专用的操作系统（OS），将先进模型的认知能力与它们需要的基础设施结合起来，使其像可靠的数字工人一样运作。 Fabric本身可以是一个完全独立的许可软件。它将代理从浏览器绑定的脚本转变为具有完整操作系统级访问权限的自主操作员。 就像DEX聚合器为你提供最有效的价格一样，Fabric是为Codec的深层架构提供服务的路由层。 你列出你的CPU、GPU、内存需求和任何区域偏好。这意味着找到最具成本效益的服务器，如AWS/谷歌云或来自Render/IO网络的GPU资源。 Codec提供干净的SDK和API，以便全面控制这些人工智能操作员。一家公司可以将Codec代理集成到其现有的软件管道中（例如，启动一个代理来处理用户请求，然后关闭它），而无需重新发明其基础设施。 在客户支持中，代理可以管理整个工作流程、查询解决、CRM更新、退款，将劳动成本降低高达90%，同时提高一致性和正常运行时间。 对于业务运营，Codec自动化重复的行政流程，如发票处理、HR更新和保险索赔，特别是在金融和医疗等高容量行业。 通过为每个人工智能操作员专注于一个完全隔离的多应用环境，人工智能不再受到以前框架无法解决的可靠性和集成的关键问题的限制。 本质上将云计算基础设施转变为人工智能工人的灵活装配线。每个“工人”都被赋予正确的工具（应用程序、操作系统、数据访问）和安全带（隔离+故障处理）来完成其工作。 人工智能模型的每一次改进（如GPT-5等）只会增加Codec平台的价值，因为更好的“头脑”现在可以插入这个强大的“身体”，以完成更复杂的工作。 Codec是模型无关的（与任何人工智能模型兼容），因此它有望从一般人工智能的进步中受益，而不被绑定于单一提供商的命运。 我们正处于一个拐点，类似于云计算的早期阶段。正如提供云平台的公司（虚拟化、AWS的基础设施等）变得对企业IT不可或缺一样，提供人工智能代理操作的首选平台的公司将占据巨大的市场。 OpenAI已经发布了一个完全自主的云编码终端，称为Codex。Codex将是你可以在计算机上运行的Codex的迷你本地版本，但更重要的是，Codex的主要模型将在云中，拥有自己的计算机。 OpenAI的联合创始人认为，未来最成功的公司将是这两种架构的结合。听起来很熟悉。 接下来是什么？ 与其告诉你接下来会发生什么，不如我指出我们还没有看到的内容： - 没有确认的代币效用 - 没有激励措施 - 没有核心路线图 - 没有演示 - 没有市场 - 最少的合作伙伴关系 考虑到管道中有多少内容，以及新网站、更新文档、更深的流动性池、社区活动/营销和机器人技术。Codec尚未透露太多信息。 当然，目前市场上可能有更多现成的基于浏览器的产品，但它们何时会过时呢？ 这是对人工智能方向和将取代人类劳动力的主要架构的投资。 Codec编码。