🤖 a16z：AI代理不會只有一個，而是一支分工隊伍
⚡ 他們看過147個助手，留言裡22%把信任列為最大擔憂。a16z判斷代理會按生活場景分工：財務、出行、健康各有專人，有的只負責清郵件，有的可以整天閒聊甚至帶點八卦。要讓人放心託付，才做得成這類產品。
AI代理的終局不是單一超級助手，而是按場景細分的專業團隊。a16z調研147個助手發現，22%用戶將信任列為最大顧慮，單一入口承載全量數據的路徑已被心理防線阻斷；值得注意的是，按財務、出行等場景切分功能，讓代理只接觸有限信息，恰恰是在降低託付門檻。兩者放一起看，產品競爭的關鍵不是模型更大，而是誰先拿到場景授權。
a16z：AI代理不會只有一個，而是一支分工隊伍
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a16z：AI代理不會只有一個，而是一支分工隊伍
他們看過147個助手，留言裡22%把信任列為最大擔憂。a16z判斷代理會按生活場景分工：財務、出行、健康各有專人，有的只負責清郵件，有的可以整天閒聊甚至帶點八卦。要讓人放心託付，才做得成這類產品。
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No Priors：多數公司沒有工程部，編碼代理該先落到IT
企業裡的AI早期多由工程團隊先用起來，因為有代碼審查兜底。這家公司的做法是把編碼代理做成平臺交給IT部門，配上抽象層、審批、預發佈環境和審計記錄，再由IT帶進HR、財務、法務。前提是這些部門真想自己動手搭東西。
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Every：把推理強度拉滿，整體更準卻會丟掉簡單題
約翰霍普金斯與Together AI的研究測了Claude Code、Codex、ChatGPT的推理強度檔位：最高檔整體更準，但常做不出低檔已解出的題，在簡單任務上成本最高到42倍。研究者建議從最低檔起步，只有核對失敗後再往上調。
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