每隔一段時間就會產生一個獨特的專案，它會運行自己的比賽。 AI 在很大程度上就是 chatgpt 風格的終端和創意圖像/視頻生成。 幾個月來，我們一直聽說我們正處於每個人都因 AI 而失業的風口浪尖。 是的，它使每個人的生產力提高了 10 倍，但我們還沒有完全取代工作力。為什麼？ 當今佔主導地位的 AI 助手，從瀏覽器中的聊天機器人到實驗性的 「代理」 框架，在對話方面很強大，但在執行方面卻在結構上受到限制。 它們通常依靠瀏覽器或簡單的腳本環境來執行任務。雖然這適用於獲取資訊或基本的 Web 自動化，但這些代理在複雜的多步驟流程中苦苦掙扎，並且當事情偏離其受限路徑時通常會中斷。 當前的 AI 代理失敗是因為缺乏持久記憶體和容錯能力，當遇到意外錯誤時，它們無法恢復或適應，經常無限期地停頓或迴圈。 大多數企業在基於瀏覽器的有限環境中運行，無法訪問所有企業軟體，使日常工作超出他們的能力範圍。 這就是為什麼我們還沒有看到 AI 取代客戶支援和管理等平凡的公司角色。不是因為 AI 模型本身缺乏功能，而是因為它們周圍的框架對於關鍵工作流來說不夠可靠。 那麼需要什麼呢？ 重新構想的系統架構。一個在單個框架中解決容錯、記憶體、訪問、隔離和效率問題。 他們不應該在第一個意外輸入時停滯不前，而應該捕獲錯誤、調整並重試不同的方法，就像人類出錯時所做的那樣。 要將 AI 擴展到實際工作流中，它需要持久記憶體和任務跟蹤才能長時間可靠運行。 他們還需要完整的生態系統訪問許可權，而不是瀏覽器工具，才能使用與人類相同的軟體，包括桌面應用程式。 如果沒有安全隔離，代理就無法在專用環境中安全運行，由於潛在的跨系統干擾，大規模部署存在風險。 如果他們希望運行時保持一致和高效，他們還需要智慧資源管理，將計算機視為一個正在運行的身體。 對於那些將點連接起來的人來說，@Codecopenflow最近的 Fabric 版本將所有這些整合在一起，為 AI 代理提供了可靠、完全專用的作系統 （OS），這些作系統將高級模型的認知能力與它們所需的基礎設施相結合，從而像可靠的數位工作者一樣運行。 Fabric 本身可以是一個完全獨立的許可軟體。它將代理從瀏覽器綁定的腳本轉變為具有完全作系統級別訪問許可權的自主作員。 就像 DEX 聚合器將最有效的價格路由給您一樣，Fabric 是為 Codec 的深層架構服務的路由層。 您可以列出您的 CPU、GPU、記憶體需求和任何區域首選項。這意味著從 Render/IO 網路中找到最具成本效益的伺服器，如 AWS/google cloud 或 GPU 資源。 編解碼器提供乾淨的 SDK 和 API，用於完全控制這些 AI 運算子。公司可以將 Codec 代理整合到其現有的軟體管道中（例如，啟動代理來處理使用者請求，然後將其關閉），而無需重新創建其基礎設施。 在客戶支援方面，座席可以管理整個工作流程、查詢解決、CRM 更新、退款，將人工成本降低多達 90%，同時提高一致性和正常運行時間。 對於業務運營，Codec 可以自動執行重複的管理流程，例如發票處理、HR 更新和保險索賠，尤其是在金融和醫療保健等高容量行業。 通過專注於每個 AI 作員的完全隔離的多應用環境，AI 不會受到以前框架無法解決的可靠性和整合等關鍵問題的限制。 從本質上講，將雲計算基礎設施轉變為 AI 工作者的靈活裝配線。每個「工人」都獲得了正確的工具（應用程式、作系統、數據訪問）和安全帶（隔離 + 故障處理）來完成其工作。 AI 模型（GPT-5 等）的每一次改進都只會增加 Codec 平台的價值，因為更好的“大腦”現在可以插入這個強大的“身體”來完成更複雜的工作。 編解碼器與模型無關（適用於任何 AI 模型），因此它可以從一般的 AI 進步中受益，而不會與單個供應商的命運挂鉤。 我們正處於一個類似於雲計算早期的拐點。正如為雲提供平臺（虛擬化、AWS 的基礎設施等）的公司成為企業 IT 不可或缺的一部分一樣，為 AI 代理提供運行平臺的公司將佔領一個巨大的市場。 OpenAI 已經發佈了一個名為 Codex 的完全代理雲編碼終端。Codex 將是您可以在計算機上運行的 Codex 的迷你本地版本，但更重要的是，Codex 的主要模型將位於雲中，擁有自己的電腦。 OpenAI 的聯合創始人認為，未來最成功的公司將是這兩種類型的架構融合在一起。聽起來很熟悉。 下一步是什麼？ 與其告訴你下一步是什麼，也許我最好指出我們還沒有看到的東西： - 沒有確認的代幣效用 - 無激勵 - 無核心路線圖 - 無演示 - 無市場 - 最少的合作夥伴關係 考慮到有多少正在籌備中，以及新網站、更新的文檔、更深入的流動性池、社區活動/營銷和機器人技術。Codec 還沒有透露很多卡片。 當然，目前市場上可能會有更多基於瀏覽器的現成產品，儘管它們需要多長時間才能過時？ 這是對 AI 方向和將取代人類工作力的主要架構的投資。 編解碼器編碼。