一个人开发ai应用

[title]观点：像字节Coze这样的工具本质上是「AI-first aPaaS」像字节Coze这样的工具本质上是「AI-first aPaaS」。「aPaaS」是指这些Bot Builder完完全全就是以前的aPaaS，把实现一个应用所需的不同类型代码——数据、状态、API调用、逻辑（工作流、事件系统等）、UI，用不同的可视化工具来实现，比如数据库建模、服务插件、节点图工具、拖拽式UI搭建工具。且生成的不是新应用的完整代码，而是「配置」，所有创建出来的「应用」都是aPaaS本体这个单一应用读取不同配置的运行结果。Bot Builder只是对其中部分类型，换了不同的可视化工具，比如针对「数据」类型用RAG工具，对「状态」类型用Token缓存等工具、对「工作流逻辑」用Agent搭建工具，对「UI」用提示词和卡片配置工具。得到的「应用」一部分作为「配置」存储和运行在Bot Builder平台自身，一部分作为「配置」存储和运行在各种Chatbot平台（比如ChatGPT）。「AI-first」是指它们不但开发应用时用AI辅助或依赖AI，开发出来的也是AI应用（目前主要形态是各平台上的chatbot）。应用的开发阶段有大模型加持（比如用自然语言描述任务），应用的运行阶段也有大模型支撑（大模型扮演两个角色，最平庸的角色是用大模型的prompt调用取代手工编写的代码，更重要的角色是借助大模型做到手工代码做不到的事情）。

[title]观点：像字节Coze这样的工具本质上是「AI-first aPaaS」像字节Coze这样的工具本质上是「AI-first aPaaS」。「aPaaS」是指这些Bot Builder完完全全就是以前的aPaaS，把实现一个应用所需的不同类型代码——数据、状态、API调用、逻辑（工作流、事件系统等）、UI，用不同的可视化工具来实现，比如数据库建模、服务插件、节点图工具、拖拽式UI搭建工具。且生成的不是新应用的完整代码，而是「配置」，所有创建出来的「应用」都是aPaaS本体这个单一应用读取不同配置的运行结果。Bot Builder只是对其中部分类型，换了不同的可视化工具，比如针对「数据」类型用RAG工具，对「状态」类型用Token缓存等工具、对「工作流逻辑」用Agent搭建工具，对「UI」用提示词和卡片配置工具。得到的「应用」一部分作为「配置」存储和运行在Bot Builder平台自身，一部分作为「配置」存储和运行在各种Chatbot平台（比如ChatGPT）。「AI-first」是指它们不但开发应用时用AI辅助或依赖AI，开发出来的也是AI应用（目前主要形态是各平台上的chatbot）。应用的开发阶段有大模型加持（比如用自然语言描述任务），应用的运行阶段也有大模型支撑（大模型扮演两个角色，最平庸的角色是用大模型的prompt调用取代手工编写的代码，更重要的角色是借助大模型做到手工代码做不到的事情）。

[title]红杉：生成式AI的第二阶段[heading1]重新审视我们的观点生成式AI是一种事物。突然之间，每个开发者都在研究生成式AI应用，每个企业买家都在要求它。市场甚至保留了“生成式AI”的名称。人才涌入市场，风险资本也涌入。生成式AI甚至成为了流行文化现象，如“哈利·波特巴伦西亚加”这样的病毒视频，或者由Ghostwriter创作的模仿德雷克的歌曲“Heart on My Sleeve”，这首歌已经成为了排行榜上的热门歌曲。第一个杀手级应用已经出现。众所周知，ChatGPT是最快达到1亿MAU的应用程序——并且在短短6周内自然而然地做到了这一点。相比之下，Instagram花了2.5年，WhatsApp花了3.5年，YouTube和Facebook花了4年才达到那种用户需求水平。但ChatGPT并不是一个孤立的现象。Character AI的参与深度（平均每次会话2小时）、Github Copilot的生产力益处（效率提高55%）以及Midjourney的商业化路径（数亿美元的收入）都表明，第一批杀手级应用已经到来。开发者是关键。像Stripe或Unity这样以开发者为中心的公司的核心洞察是，开发者创造了你甚至无法想象的使用案例。在过去的几个季度里，我们接到了从音乐生成社区到AI红娘到AI客户支持代理的各种想法。形态正在发展。AI应用的第一版大多是自动完成和初稿，但这些形态现在正在变得越来越复杂。Midjourney引入的摄像机平移和填充是生成式AI优先用户体验变得更丰富的一个很好的例子。总的来说，形态正在从个体到系统级的生产力，从人在循环中到执行导向的代理系统发展。