Claude Code之父最新判断:AI时代团队分工被重写,这「五种人」最吃香

marsbitXuất bản vào 2026-06-30Cập nhật gần nhất vào 2026-06-30

Tóm tắt

在AI重塑软件行业的背景下,Anthropic Claude Code团队负责人Boris Cherny提出,传统的工程、产品、设计等岗位标签正被打破,团队分工演变为基于行为模式的五类新型角色: 1. **原型师**:专注提出大量创意与颠覆性想法,不追求每个都落地。 2. **构建者**:负责将粗糙原型转化为可投入生产的高可用产品或基础设施。 3. **清理师**:做减法,精简界面、重构代码、移除冗余,提升系统性能与可维护性。 4. **增长师**:推动成型产品小步快跑迭代,结合产品、数据与用户理解,使其从“能用”走向“被需要”。 5. **维护者**:保障成熟系统的长期稳定,专注安全性、可靠性及弹性。 这些角色不绑定传统岗位,个人可横跨多种角色。团队组合需根据产品阶段动态调整:探索期需要原型师、构建者和清理师;增长期侧重构建者、清理师和增长师;成熟期则以清理师、增长师和维护者为主。 讨论中,许多人认同角色应随项目灵活变化,避免自我固化。尽管AI能力增强,但人类在构建、清理等工作中仍不可或缺。未来,团队更关注成员能在产品生命周期的哪一阶段推动进展,而非僵化的岗位划分。

在 Agent Coding 火爆,重塑软件行业的当下,业界似乎已经逐渐接受「工程师」被改变的不争事实。可实际上,被改变的可能已经不只是「工程师」这一个岗位,更深刻的变革正在团队组织架构的底层悄然发生......

近日,Anthropic Claude Code 团队负责人 Boris Cherny 在 X 上提出了一个很有意思的观察。

他指出,随着工程、产品、设计、数据科学等职能逐渐融合,他一直在思考,未来这些角色会演变成什么样?以 Claude Code 团队为例,内部传统的「岗位标签」正在被彻底撕下,取而代之的是 5 类基于行为模式的「非绑定」新型角色:原型师、构建者、清理师、增长师、维护者。

原型师(The Prototyper):主要负责提出全新的想法,持续产出大量的创意,其中大多数最终不会上线。也就是说,他们追求的是想法的数量与颠覆性,而不纠结于是否每一个都要落地。

构建者(The Builder):主要负责把散落的创意或粗糙的原型,快速转化为可以真正投入生产环境、面向海量用户的产品或高可用基础设施。换句话说,他们负责解决的是从 0.1 到 1 的硬核飞跃。

清理师(The Sweeper):主要负责「做减法」,AI 时代最可怕的副作用是代码与功能的过度膨胀,清理师的职责是清理、精简用户界面,简化、重构混乱的代码与系统架构,将不必要的冗余功能移除,以换取系统的高性能与高可维护性。

增长师(The Growth):接手一个已经构建出来的成型产品,当产品进入市场,增长师负责进行小步快跑的持续迭代,要关心:如何让产品更接近市场?如何让用户更愿意留下来?如何让一个产品从「能用」走向「被需要」。不过这个角色并不等同于传统意义上的增长运营,而更接近产品、数据、用户理解和实验能力的结合体。

维护者(The Maintainer):负责一个成熟系统的长期运营,他们不一定参与追逐耀眼的新功能,但死磕安全性、可靠性、极致的运行效率和系统弹性,确保服务在任何极端流量下都能稳如磐石。

不过需要注意的是,这五类角色并不对应传统岗位。也就是说,它们不像传统的组织管理中,一个人的角色固定在职位头衔里。

Boris Cherny 认为,很多人可能会横跨两种角色,有时甚至会横跨三种角色。

「我也注意到,这些角色并不真正绑定具体岗位。比如在 Anthropic 内部,有些设计师更符合第 1 类,有些更符合第 2 类,有些则更符合第 3 类;工程师、产品经理、数据科学家也是如此。」

这就意味着,在高效的 AI 赋能团队中,许多成员不再是「单一螺丝钉」。一个设计师可以是原型师,也可以是清理师;一个工程师可以是构建者,也可以是维护者;一个产品经理可以承担增长师,也可以成为原型师;数据科学家可能不只会做分析,还可能直接参与产品增长和系统优化......

换句话说,未来团队看人的方式可能会发生变化。过去的问题可能主要是「你是什么岗位」?而未来或现在正在变成「你能在产品生命周期里推进哪一阶段」?

Boris Cherny 认为分析道,一个健康的团队所需要的这些角色的组合方式,具体取决于产品所处的阶段:

一个全新的、尚未找到产品市场契合度的产品,需要擅长 1、2、3 类角色的人;

一个正在增长、已经找到产品市场契合度的产品,需要 2、3、4 类角色,并配备一些 5 类角色;

一个已经拥有强产品市场契合度的产品,则需要 3、4、5 类角色,并保留一些 2 类角色。

「也许未来的产品角色会更像这样,而不是今天这种按专业领域划分的岗位。」

而此帖文一经发出,立即引起了网友的热议,大多数人表示赞同。

「这太符合人们真实的工作状态了。在一些项目里,我确实是 1+3 的组合,而在另一些项目里,我几乎就是纯粹的 4。岗位名称从来没有真正概括过这些。」

一位数据科学家也「现身说法」,说自己作为数据科学家,发现自己经常在做清理师类型的工作,同时还会带着数据科学的品味去搭产品。「所以这算不算我是 2+3 型?」

网友 Kun Chen@kunchenguid 则表示,深有同感。他说自己一直不太喜欢定义「角色原型」这件事,因为人们很容易看到之后就想:「啊,原来这就是我」,然后就不再继续反思自己。而在现实中,「一个人的角色往往需要随着项目一起变化。」

他举了个例子,比如刚开始做一个新项目时,他通常会是原型师和构建者;但很快,当那些粗糙、不完善的地方开始成为瓶颈时,他又会会变成清理师。而随着项目逐渐成熟,他又会转向增长师和维护者......「如果我把自己框死在某一种角色里,那么项目推进到某个阶段时,我就不得不放手。」

而且另一个现实是,现在大家越来越常同时推进多个项目,这就要求大家能在不同项目里扮演不同角色。「把自己归类到某种固定原型里,往往会限制一个人扩展野心。」

所以他的建议是:保持灵活,把注意力放在实现目标所需的最重要事情上,少纠结角色边界。因为这些边界只会随着时间继续变得模糊。

Boris Cherny 对此表示,这完全说中了自己的心声:「完全同意。角色往往会随着时间和项目阶段不断变化。」

也有网友表示质疑,「既然 AI 写代码这件事基本已经被解决了,为什么还需要构建者和清理师这类角色?难道不能直接让 Claude 不断循环执行吗?」

对此,Boris Cherny 的解释是,Claude 在不同程度上都能帮助完成这些事情,而且会随着时间继续变强。而当下,今天的 Claude 在承担清理师和构建者这两类工作上已经相当不错了。

那么你呢,如何看待这一职位角色变化?欢迎在评论区留言、交流!

参考链接:

https://x.com/bcherny/status/2071379474277613732

https://x.com/kunchenguid/status/2071382977628795289

本文来自微信公众号“机器之心”(ID:almosthuman2014),作者:关注AI的

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

Q根据Anthropic Claude Code团队负责人的观察,AI时代团队分工正在演变成哪五种基于行为模式的新型角色?

A演变成的五种新型角色是:原型师、构建者、清理师、增长师、维护者。

Q文章中提到的“清理师”主要负责什么工作?

A清理师主要负责“做减法”,清理和精简用户界面,简化、重构混乱的代码与系统架构,移除不必要的冗余功能,以换取系统的高性能与高可维护性。

Q未来高效的AI赋能团队中,对成员的角色定位与传统团队有何不同?

A在高效的AI赋能团队中,许多成员不再是“单一螺丝钉”。一个成员可以横跨两到三种角色,例如设计师可以是原型师和清理师,工程师可以是构建者和维护者。未来的问题焦点从“你是什么岗位”转向“你能在产品生命周期里推进哪一阶段”。

Q一个健康的团队如何根据产品阶段来组合所需的角色类型?

A一个全新的、尚未找到产品市场契合度的产品,需要擅长原型师、构建者、清理师的人;一个正在增长、已经找到产品市场契合度的产品,需要构建者、清理师、增长师,并配备一些维护者;一个已经拥有强产品市场契合度的产品,则需要清理师、增长师、维护者,并保留一些构建者。

Q有网友质疑既然AI能写代码,为何还需要构建者和清理师,Boris Cherny是如何回应的?

ABoris Cherny回应称,Claude在不同程度上都能帮助完成这些事情,并且会越来越强。在当下,今天的Claude在承担清理师和构建者这两类工作上已经相当不错了。

Nội dung Liên quan

Cơ quan FCA của Anh công bố sổ tay quy định về tiền mã hóa: Phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro bắt đầu vào tháng 10/2027

Cơ quan Giám sát Tài chính Anh (FCA) đã công bố một khuôn khổ quy định mới cho tiền mã hóa, áp dụng từ tháng 10/2027, thay vì các quy định cứng nhắc, đồng loạt. Cách tiếp cận dựa trên rủi ro này yêu cầu các công ty tiền mã hóa duy trì vốn đủ để bù đắp tổn thất tiềm năng, nhưng số vốn sẽ thay đổi tùy theo mức độ rủi ro của từng doanh nghiệp. Các công ty nhỏ hơn và ít rủi ro hơn sẽ có yêu cầu công bố thông tin giảm bớt, giúp tiết kiệm chi phí tuân thủ. Các công ty sẽ tự đánh giá rủi ro trên bảng cân đối kế toán và thực hiện kiểm tra áp lực hàng năm, sau đó FCA sẽ xem xét các đánh giá này. Mục tiêu của những thay đổi này là tăng cường sự tin tưởng của thị trường và thu hút thêm 3-4 triệu người dùng tiền mã hóa tại Anh. Đối với stablecoin, FCA đã giữ cấu trúc cơ bản nhưng nới lỏng một số yêu cầu, đồng thời tăng cường bảo vệ người tiêu dùng bằng quy định tài sản dự trữ phải được nắm giữ trong một ủy thác theo luật định. Các quy tắc này tạo thành khuôn khổ cơ bản, trong đó những tổ chức phát hành lớn có thể phải đối mặt với giám sát chặt chẽ hơn.

ambcrypto1 giờ trước

Cơ quan FCA của Anh công bố sổ tay quy định về tiền mã hóa: Phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro bắt đầu vào tháng 10/2027

ambcrypto1 giờ trước

Claude và Codex mà bạn dùng hàng ngày, Meta nội bộ không cho phép sử dụng tùy tiện

Vào tháng 5, Meta đã áp đặt các hạn chế nội bộ đối với việc sử dụng Claude Code và Codex cho đội kỹ sư AI ứng dụng của mình. Lý do không phải vì các công cụ này kém hiệu quả, mà ngược lại, vì chúng quá tốt. Meta đang phát triển trợ lý lập trình AI tự chủ tên MetaCode và lo ngại rằng đầu ra từ các mô hình bên ngoài này có thể vô tình "thấm" vào dữ liệu huấn luyện hoặc quy trình đánh giá của mô hình nội bộ, dẫn đến hiện tượng "chưng cất" (distillation). Điều này sẽ khiến MetaCode học theo "bản lĩnh" của đối thủ hơn là phát triển năng lực thực sự của riêng mình. Các hạn chế cụ thể bao gồm: không sử dụng đầu ra từ Claude/Codex để tạo câu hỏi kiểm tra cho mô hình nội bộ, không để AI tìm lỗi hoặc phân tích mã để đề xuất kiểm thử, và đảm bảo mọi nội dung AI tạo ra không xuất hiện trong môi trường mà mô hình đang được đánh giá có thể truy cập. Các công việc hỗ trợ như thiết lập quy trình hay cấu trúc mã vẫn được phép, nhưng luôn cần có sự giám sát của con người. Vấn đề "bẫy chưng cất" này là thách thức chung của ngành. Mặc dù không bị luật pháp cấm rõ ràng, nhưng các điều khoản dịch vụ của OpenAI hay Anthropic đều ngăn cản việc sử dụng đầu ra của họ để tạo ra sản phẩm cạnh tranh. Việc Meta thận trọng phản ánh mối lo ngại về ranh giới giữa năng lực tự phát triển và năng lực "mượn" từ người khác, đồng thời cũng nhằm mục tiêu cắt giảm chi phí sử dụng AI bên ngoài lên tới hàng chục tỷ USD. Tình huống này cho thấy khi AI giúp chúng ta tạo ra AI, câu hỏi "bản lĩnh thực sự thuộc về ai?" ngày càng khó trả lời.

marsbit1 giờ trước

Claude và Codex mà bạn dùng hàng ngày, Meta nội bộ không cho phép sử dụng tùy tiện

marsbit1 giờ trước

Vì sao chúng ta cần quan điểm về nội dung AI vào ngày hôm nay?

Trong bối cảnh AI phát triển mạnh mẽ trong ngành sáng tạo nội dung, đặc biệt là điện ảnh và video, bài viết phân tích mâu thuẫn giữa tiềm năng và những lo ngại xung quanh AI. AI đã chứng minh hiệu quả trong sản xuất nội dung giải trí nhanh ("thức ăn nhanh văn hóa") như phim ngắn, web drama nhờ khả năng tạo hiệu ứng, đáp ứng nhu cầu cảm xúc nông và logic thương mại dựa trên khối lượng. Tuy nhiên, việc AI tiến vào lĩnh vực điện ảnh truyền thống - nơi được coi là "bữa ăn chính văn hóa" - lại gây ra nhiều tranh cãi về đạo đức, việc làm và bản chất sáng tạo. Bài viết chỉ ra ba giá trị cốt lõi của con người trong sáng tạo mà AI khó thay thế: khả năng đổi mới đột phá, sự đầu tư lao động/thời gian (tạo ra giá trị cảm nhận), và trải nghiệm sống/cảm xúc thật mang tính tương tác giữa người với người. Tuy nhiên, sự phát triển của nội dung AI đang đối mặt với rủi ro "vượt giới hạn": lợi thế chi phí có thể chèn ép và "đánh cắp" thành quả sáng tạo của con người; sản lượng khổng lồ dẫn đến nguy cơ chất lượng thấp và cơ chế "đồng xấu đẩy lùi đồng tốt"; hiệu suất cao khiến rủi ro về an toàn nội dung và bản quyền phát sinh sớm hơn và khó kiểm soát hơn. Do đó, cần thiết lập một "quan điểm về nội dung AI" với bốn nguyên tắc cốt lõi: (1) Đảm bảo không gian sáng tạo của con người được mở rộng, không bị thu hẹp; (2) Tôn trọng và bảo vệ thành quả sáng tạo của con người, tránh bị khai thác; (3) Duy trì vai trò chủ đạo và trách nhiệm của con người trong quá trình sáng tạo; (4) Đảm bảo tính minh bạch, công khai và quyền được biết của người dùng đối với nội dung AI. Tương lai của nội dung AI nên là một hành trình cân bằng, nơi con người là "người cầm lái" công nghệ, sử dụng AI để khuếch đại sự sáng tạo, bảo vệ giá trị nhân văn và thúc đẩy văn hóa phát triển lành mạnh.

marsbit2 giờ trước

Vì sao chúng ta cần quan điểm về nội dung AI vào ngày hôm nay?

marsbit2 giờ trước

Planck bị rút bài? Người cha của cơ học lượng tử vấp ngã trước thuật toán

Một bài báo gần đây chỉ ra rằng hai bài viết của nhà vật lý lỗi lạc Max Planck, công bố năm 1940 và 1942 trên tạp chí Đức "Die Naturwissenschaften", đã bị gắn nhãn "retracted" (rút lại) trên nền tảng số của Springer. Điều đáng chú ý là việc rút lui này dường như không phải do gian lận hay sai sót học thuật, mà là hậu quả của sự xung đột giữa thông lệ xuất bản lịch sử và các quy tắc hiện đại. Hai bài viết của Planck mang tính triết học, phản ánh về bản chất của khoa học. Chúng từng được lưu hành dưới nhiều hình thức như bài phát biểu, sách mỏng và tạp chí - một thông lệ phổ biến và hợp pháp vào thời điểm đó. Tuy nhiên, các thuật toán và hệ thống quản lý siêu dữ liệu ngày nay, được thiết kế để phát hiện vi phạm bản quyền hoặc công bố trùng lặp, có thể đã hiểu sai những thực hành này. Một bài thậm chí bị đánh dấu do có tiêu đề trùng với bài của một tác giả khác trước đó, vốn là một hình thức đối thoại học thuật. Hệ quả không chỉ dừng ở một nhãn sai. Nội dung gốc của hai bài báo đã bị xóa khỏi nền tảng Springer, chỉ còn có thể truy cập qua kho lưu trữ Internet Archive. Sự việc này làm nổi bật một vấn đề lớn hơn: kiến thức lịch sử khi được số hóa và đưa vào cơ sở dữ liệu thương mại hiện đại có nguy cơ bị bóp méo bởi các quy tắc tự động, logic kinh doanh và giả định pháp lý đương đại. Trong thời đại AI, nơi các mô hình học máy được đào tạo dựa trên những kho dữ liệu này, một nhãn "đã rút" sai lệch có thể vĩnh viễn làm sai lệch sự hiểu biết về quá khứ khoa học, đặt ra câu hỏi quan trọng về tính toàn vẹn và khả năng tiếp cận của di sản học thuật trong kỷ nguyên số.

marsbit2 giờ trước

Planck bị rút bài? Người cha của cơ học lượng tử vấp ngã trước thuật toán

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 902Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.7kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片