今年一月份，我给自己设定了一个挑战：到2025年底，打造一家完全由人工智能自动化运营的企业。我当时想 ？说实话，这过程很痛苦。 ，还有什么比这更好的方法来快速跟上人工智能的步伐呢 到 2025 年 8 月，我将拥有 2 名“代理”，他们可以在 3 次人工批准请求下，在 30 分钟内勘探、构建和部署网络目录。 然而，最近我有一种沉重的负担感，这种负担感已经达到了顶峰。 起源 今年 1 月，我兴高采烈地开始测试 AI 工具， 并做好准备应对这一挑战。 ， 工具评论 我已经熟悉了各种大型人工智能 API，并且编写了大量自动化代码。我预计“人工智能代理”框架会相当成熟——我相信了炒作的宣传。 这是第一个启示：   “人工智能”既令人惊叹，又只是空洞的炒作。 现实检验：人工智能炒作列车 现在有太多的声音在喊“人工智能，把你的人工智能带到这里”，你很难听到自己的想法。 我测试过的每一款人工智能工具，虽然都非常优秀，但总有四五到十款达不到标准。很多甚至根本无法工作。  这应该感觉像是创业淘金，但有时，我想知道它是否更像 Squid Games。 进展如何：梦想与胶带 平均目录构建时间：27-36 分钟；人工干预：3 次；初始列表失败率：~40% 我最初从一个简单的商业模式开始，觉得用人工智能实现自动化应该不难：网络目录。我想，如果目录行不通，我可以重新利用我学到的很多知识，并将其应用到几乎所有其他以网络为平台的公司。 。我的SEO基础感觉不太好。我才刚刚开始做营销自动化。  但 现在已经 是八月了 我告诉自己，“ ”，并记住我这样做不仅是为了学习和分享，也是为了制作盛开的 AI 目录。 你接受了这个疯狂的挑战 但有时维持这种疯狂的挑战是困难的。 我的前两个“代理”确实有效。他们可以通过关键词研究来寻找利基市场，注册域名、更改域名服务器、生成徽标、配色方案，甚至搭建一个还过得去的目录网站。  这一切听起来都很好，我想原则上确实如此。 但事实并非如此 。 感觉像人工智能 事实上，尽管我自始至终都在使用人工智能（LLM），但实际上，它们只是自动化的工作流程和微代理。它们读起来仍然像是“一堆嵌套的逻辑连接在一起，定期使用 LLM 来填补空白”。  在这项挑战之初，我梦想着真正自主的人工智能代理；梦想着专注于商业的深层哲学。将现代工具与经过精心打磨的终极力量相结合。 事情并不在这里。 人工智能创业：机遇与不确定性 目前，该难题已得到解决：   新模型无疑更加强大。这意味着我们可以对内部工具和小型营销资产进行 Vibecode 处理。 LLM 一直在不断进步。 我们可以通过 LLM 实现许多业务流程的自动化，并增强运营能力。 自动化平台正在变得越来越稳固。  ——  （Kokotajlo 等人预测的情景）继续证明代理目前“不可靠”，但我们已经可以使用它们来完成简单的任务。 人工智能代理即将成为“现实” 人工智能 2027 作为软件创业者，我们可以比以往更快地构建工具。这项升级功能基本上对任何拥有网络连接且有足够资金支付（相对便宜的）访问费用的人开放。   ……但并非全是积极的。  ： 2025年的创业之路上，仍存在一些尚未解决的问题 ，但同样，如果我们投资 ，我们就有可能浪费关键的时间和资源，因为新工具会使我们的工作变得多余。 如果我们不投资人工智能，我们就有可能落后 不正确 面对如此多的声音，我们越来越难以确定该从哪里读/读什么。随着法学硕士（LLM）的说服力越来越强，在那些炒作和进展帖子中，我们需要避开的陷阱和陷阱也会越来越多。 我们每天都要面对海量的人工智能新闻；  ，但尚未成为现实，而且由于没有人真正知道它们何时会发展到彻底改变商业的程度，因此不确定性依然存在。  人工智能代理即将成为“现实” 这究竟是我潜意识里企业家的疑虑，还是理性的焦虑在不断重复？在这一切之中，我们究竟在构建什么，这很难不让我产生疑问。我不禁自问： 在人工智能开发领域，软件企业家如何增加价值？ 在如此混乱的湍流中，我们应该在哪里度过 delta v？ 目前，还没有明确的答案。 事实证明我们还为时过早 我没有放弃我的梦想，但是前路坎坷。 从目前人工智能新闻的火爆程度来看，事情正在快速发展。我相信我们终将一步步实现目标。 但我坚信，我们谁也无法真正想象“那里”会是什么样子。未来很难预测。  界限将会落在哪里？超级经纪人会创造公平的竞争环境吗？随着人工智能争相开发更优算法来吸引注意力，营销是否会演变成一场计算能力的较量？  2026 年企业家的日常生活是什么样的？ 尽管我已经接近这股浪潮的前沿，但我还是很难看出这一切将如何发展。 我在这个挑战中取得了一些进展，但我不禁感到我需要 。 变得更加激进 关注构建 如果您想阅读 AI 每周构建日志、自动化解释和前沿 AI 业务实验，请跟随我尝试创建一个真正像 AI 的 AI 业务： 。 在此订阅

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2025年打造“人工智能”业务：胶带，而非通用人工智能

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