第二百二十四章 Yufeng是什么？ (第1/2页)

听到杰森的话，主持人饶有兴致地挑了挑眉毛。
　　
　　这倒是他没听过的消息。
　　
　　原来，NexusAtlas真的不是第一个？
　　
　　只是，中国……真能在硅谷一众科技精英之前做出突破性产品？
　　
　　旁边的迈克尔听到杰森的问题，心里咯噔一下。
　　
　　完了，还是来了。
　　
　　NexusAI内部早有讨论：这一波造势，要的就是占住智能体赛道的话语权，打出名气。
　　
　　在硅谷，他们确实是首发；发布会开完，内测逐步开放，话题讨论度正高。
　　
　　可以说，NexusAI原本的目标已经完成了一大半。
　　
　　眼下最大的隐患，就是有人搬出中国源码科技·御风的发布时间比他们更早这件事。
　　
　　实际上，瑞恩早就想到了这个问题。拿到御风内测账号的当天晚上，他就定下一个短得不能再短的期限：四周之内公布Atlas。
　　
　　他当时的判断是，面对这么复杂的工程挑战，源码科技应该会做更长时间的内部测试，仔细迭代几轮之后才会公测。
　　
　　只要抢在他们公测前公布Atlas，就没问题——内测影响小，用的人少。
　　
　　没想到，御风的公测发布会仅仅在内测之后一周，而且公测版本完成度比内测版高得多，难以想象是一周内完成的迭代。
　　
　　于是，御风不仅内测，连公测和发布会都走到了Atlas前面。
　　
　　唯一值得庆幸的是，源码科技作为中国初创公司，御风又作为中文工具，没有在英文科技界引起太大讨论度。
　　
　　但这也迫使NexusAI紧急调整时间线，提前开发布会公布了Atlas。
　　
　　也正因如此，发布会时Atlas还没开发完成，只能使用视频演示；整个团队又加班加点赶了一个多星期，才在几天前做出内测版。
　　
　　现在的问题是，杰森当众把御风的话题提了出来。
　　
　　这里有媒体，有博主，讨论结束后还会剪辑成播客。
　　
　　杰森本人又代表着谷歌的身份。
　　
　　一个回答不好，后果非常严重。
　　
　　迈克尔还注意到，杰森的问题非常有针对性：他问的是，中国有一家公司做了同样的工具，发布得更早，NexusAI知不知道这件事。
　　
　　这个问题直指公司，而不是迈克尔本人。
　　
　　这恐怕只是第一问。
　　
　　如果迈克尔矢口否认，还不知道他接下来会有什么攻势。
　　
　　迈克尔思考得很快，已经开口回应：“这是一个非常前沿的领域，有优秀团队在这个方向探索很正常。我相信谷歌和OpenAI也有团队在做这方面的探索。”
　　
　　他先避重就轻地说了两句，然后把球抛了回去：“我本人对美国以外的团队不太关注，也没听说过Yufeng这个名字。杰森，你使用过这个产品吗？你认为它比美国的产品更优秀吗？”
　　
　　迈克尔在这里偷换了一个概念：没说Yufeng是不是比Atlas更优秀，而是说它是不是比美国的产品更优秀，为的是激起其他人的愤慨。
　　
　　不要以为美国人对这方面不敏感。他们对当世界第一这种事，格外敏感。
　　
　　果然，主持人听完迈克尔的话，轻轻皱了皱眉头。
　　
　　杰森似乎没听出迈克尔的话中有话。实际上，他是从中国来的一代移民，已经加入美国籍；但作为小镇做题家出身的优秀工程师，他并不擅长这种勾心斗角。
　　
　　杰森只是接着说道：“我没有使用过Yufeng这个产品，只是从社区反馈中知道，他们的方向是智能体编程，而且完成度很高。迈克尔，你说没听说过Yufeng，但据我所知，这家公司和你们合作开发了一个叫Kaiwu的AI平台，并且Yufeng这款软件后台使用的也是Nexus的水星模型。”
　　
　　说到这里，他顿了顿，问道：“你真的没听说过吗？”
　　
　　合作的公司，你没听过，说不过去吧？
　　
　　如果他们先发布，你们后发布，两家公司还有合作关系，你还要说自己是“第一个”，是不是有点儿过分了？
　　
　　迈克尔听懂了这些潜台词，也从杰森的话里听到了自己能利用的信息，心底反而一松。
　　
　　“Kaiwu这个产品我是熟悉的，没想到他们的团队也在智能体编程方面做了探索。的确，我们和一家中国公司有合作协议。如果他们也使用水星模型做出了可用的智能体产品，那就证明，水星在这方面确实有可取之处。”
　　
　　迈克尔面带微笑，回答了这个问题。
　　
　　既然你已经调查得这么清楚，那我就不去讨论谁先谁后的问题——反正后面用的都是水星模型，那还说什么？
　　
　　水星牛逼，Gemini（双子座，谷歌的大模型）路边一条。
　　
　　杰森听到这话一愣，迈克尔的反应和他预计的可不太一样。
　　
　　这时，主持人接过话头：“这是一个非常好的话题。几位嘉宾都是AI领域的专业人士，你们认为，想要做出智能体编程，最关键的能力是什么？是模型能力，还是产品工程能力？”
　　
　　杰森自以为抛出了一个炸弹，却没有取得预期战果，有点儿不甘心。但话题已经换了，在座另外两位都是做市场的，只有他是技术背景，这个问题其实就是问他的。
　　
　　杰森整理了一下思路，开口道：“模型能力当然重要，但在软件工程场景里，模型只是其中一部分。真正困难的是上下文管理、任务拆解、执行验证、权限边界，以及失败之后如何恢复。”
　　
　　这是干货，也是他开发智能体应用的真实感受。
　　
　　Gemini的能力在大模型中绝对是顶尖的，可在这个模型之上构建可用的智能体工具，依然是一个巨大的工程挑战。
　　
　　虽然杰森不愿意承认，但事实就是，无论是御风还是Atlas，都已经走在了谷歌团队前面。
　　
　　听完杰森的回答，主持人认同地点了点头，接着引导讨论进行。
　　
　　……
　　
　　三个小时后，这场圆桌讨论会的文字预览版就出来了。讨论范围其实很广，也足够有深度，对智能体在AI发展中的意义以及未来可能探索的方向都进行了探讨。
　　
　　

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