Người sáng lập Claude Code đưa ra nhận định mới: Phân công nhóm trong thời đại AI được viết lại, "năm kiểu người" này được săn đón nhất

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

Tóm tắt

Claude Code người đứng đầu Boris Cherny mới đây chia sẻ quan sát thú vị: cấu trúc phân công đội ngũ đang được viết lại trong thời đại AI. Thay vì các chức danh cố định như kỹ sư, nhà thiết kế..., đội ngũ hiệu quả sẽ gồm 5 vai trò linh hoạt dựa trên hành vi và giai đoạn sản phẩm: 1. **Người tạo mẫu (The Prototyper):** Tập trung vào việc đưa ra lượng lớn ý tưởng mới, không nhất thiết mọi thứ đều phải được triển khai. 2. **Người xây dựng (The Builder):** Chuyển hóa nguyên mẫu thô thành sản phẩm hoặc cơ sở hạ tầng có thể sử dụng thực tế, hoàn thành bước nhảy từ 0.1 đến 1. 3. **Người dọn dẹp (The Sweeper):** Làm công việc "giảm thiểu", đơn giản hóa giao diện người dùng, tái cấu trúc mã nguồn và hệ thống hỗn độn, loại bỏ chức năng dư thừa để đổi lấy hiệu suất cao. 4. **Người tăng trưởng (The Growth):** Tiếp quản sản phẩm đã hoàn thiện, thực hiện lặp lại liên tục để sản phẩm tiến gần hơn đến thị trường và người dùng, giúp sản phẩm từ "có thể dùng" trở thành "được cần". 5. **Người bảo trì (The Maintainer):** Đảm bảo vận hành lâu dài của hệ thống trưởng thành, tập trung vào bảo mật, độ tin cậy, hiệu suất và khả năng phục hồi. Điểm then chốt là các vai trò này không gắn chặt với chức danh truyền thống. Một người có thể đảm nhận nhiều vai trò khác nhau trong các dự án hoặc tại các giai đoạn khác nhau của vòng đời sản phẩm. Thành phần lý tưởng của đội ngũ phụ thuộc vào giai đoạn phát triển sản phẩm: sản phẩm mới cần vai trò 1, 2, 3; sản phẩm đang tăng trưởng cần 2, 3, 4, 5; sản ph...

Trong bối cảnh Agent Coding đang bùng nổ và định hình lại ngành công nghiệp phần mềm, giới công nghệ dường như đã dần chấp nhận sự thật hiển nhiên rằng vai trò của "kỹ sư" đang thay đổi. Nhưng trên thực tế, thứ bị thay đổi có lẽ không chỉ là vị trí "kỹ sư" này, mà một sự chuyển biến sâu sắc hơn đang âm thầm diễn ra ở tầng đáy của cấu trúc tổ chức nhóm...

Gần đây, Boris Cherny, trưởng nhóm Claude Code tại Anthropic, đã đưa ra một quan sát rất thú vị trên X.

Ông chỉ ra rằng, khi các chức năng kỹ thuật, sản phẩm, thiết kế, khoa học dữ liệu... dần hòa quyện, ông luôn suy nghĩ về việc những vai trò này sẽ tiến hóa như thế nào trong tương lai? Lấy nhóm Claude Code làm ví dụ, những "nhãn vị trí" truyền thống nội bộ đang bị xé bỏ hoàn toàn, thay vào đó là 5 loại vai trò mới "không ràng buộc" dựa trên mô hình hành vi: Người tạo mẫu, Người xây dựng, Người dọn dẹp, Người tăng trưởng, Người bảo trì.

Người tạo mẫu (The Prototyper): Chịu trách nhiệm chính trong việc đề xuất ý tưởng hoàn toàn mới, liên tục tạo ra một lượng lớn sáng tạo, trong đó phần lớn cuối cùng sẽ không được triển khai. Nói cách khác, họ theo đuổi số lượng và tính đột phá của ý tưởng, chứ không bận tâm việc mỗi ý tưởng có phải được hiện thực hóa hay không.

Người xây dựng (The Builder): Chịu trách nhiệm chính trong việc chuyển hóa nhanh chóng những ý tưởng rời rạc hoặc nguyên mẫu thô sơ thành sản phẩm hoặc cơ sở hạ tầng có tính khả dụng cao, thực sự có thể đưa vào môi trường sản xuất và hướng đến lượng người dùng lớn. Nói cách khác, họ chịu trách nhiệm giải quyết bước nhảy vọt cứng từ 0.1 đến 1.

Người dọn dẹp (The Sweeper): Chịu trách nhiệm chính trong việc "làm phép trừ". Tác dụng phụ đáng sợ nhất trong thời đại AI là sự phình to quá mức của mã và chức năng. Nhiệm vụ của Người dọn dẹp là làm sạch, tinh giản giao diện người dùng, đơn giản hóa, tái cấu trúc mã và kiến trúc hệ thống hỗn loạn, loại bỏ các chức năng dư thừa không cần thiết để đổi lấy hiệu suất cao và khả năng bảo trì cao của hệ thống.

Người tăng trưởng (The Growth): Tiếp nhận một sản phẩm đã được xây dựng hoàn chỉnh. Khi sản phẩm bước vào thị trường, Người tăng trưởng chịu trách nhiệm lặp lại liên tục với những bước nhỏ nhưng nhanh, cần quan tâm: Làm thế nào để sản phẩm đến gần thị trường hơn? Làm thế nào để người dùng sẵn sàng ở lại hơn? Làm thế nào để một sản phẩm đi từ "có thể dùng" đến "được cần". Tuy nhiên, vai trò này không tương đương với hoạt động tăng trưởng theo nghĩa truyền thống, mà gần hơn với sự kết hợp giữa khả năng về sản phẩm, dữ liệu, hiểu biết người dùng và thử nghiệm.

Người bảo trì (The Maintainer): Chịu trách nhiệm vận hành dài hạn của một hệ thống trưởng thành. Họ không nhất thiết phải tham gia vào việc đuổi theo các tính năng mới nổi bật, nhưng họ đam mê nghiên cứu về bảo mật, độ tin cậy, hiệu quả vận hành cực đỉnh và tính đàn hồi của hệ thống, đảm bảo dịch vụ luôn vững chắc như tảng đá trong bất kỳ lưu lượng truy cập cực đoan nào.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng năm vai trò này không tương ứng với các vị trí truyền thống. Nghĩa là, chúng không giống như trong quản lý tổ chức truyền thống, nơi vai trò của một người bị cố định trong chức danh công việc.

Boris Cherny cho rằng, nhiều người có thể đảm nhận hai vai trò, đôi khi thậm chí ba vai trò.

"Tôi cũng nhận thấy rằng những vai trò này không thực sự gắn với một vị trí cụ thể. Ví dụ, trong nội bộ Anthropic, một số nhà thiết kế phù hợp hơn với loại 1, một số phù hợp hơn với loại 2, một số khác lại phù hợp hơn với loại 3; các kỹ sư, quản lý sản phẩm, nhà khoa học dữ liệu cũng vậy."

Điều này có nghĩa là, trong các nhóm hiệu quả được trao quyền bởi AI, nhiều thành viên không còn là "con ốc đơn lẻ". Một nhà thiết kế có thể là Người tạo mẫu, cũng có thể là Người dọn dẹp; một kỹ sư có thể là Người xây dựng, cũng có thể là Người bảo trì; một quản lý sản phẩm có thể đảm nhận vai trò Người tăng trưởng, cũng có thể trở thành Người tạo mẫu; một nhà khoa học dữ liệu có thể không chỉ làm phân tích, mà còn có thể trực tiếp tham gia vào tăng trưởng sản phẩm và tối ưu hóa hệ thống...

Nói cách khác, cách nhìn nhận con người trong nhóm trong tương lai có thể sẽ thay đổi. Câu hỏi trong quá khứ chủ yếu có thể là "Bạn làm vị trí gì"? Còn trong tương lai hoặc ngay bây giờ đang trở thành "Bạn có thể thúc đẩy giai đoạn nào trong vòng đời sản phẩm"?

Boris Cherny phân tích rằng, cách kết hợp các vai trò này mà một nhóm lành mạnh cần, cụ thể phụ thuộc vào giai đoạn mà sản phẩm đang ở trong:

Một sản phẩm hoàn toàn mới, chưa tìm được sự phù hợp với thị trường sản phẩm, cần những người giỏi ở vai trò loại 1, 2, 3;

Một sản phẩm đang tăng trưởng, đã tìm được sự phù hợp với thị trường sản phẩm, cần vai trò loại 2, 3, 4, và được trang bị một số vai trò loại 5;

Một sản phẩm đã có sự phù hợp mạnh mẽ với thị trường sản phẩm, thì cần vai trò loại 3, 4, 5, và giữ lại một số vai trò loại 2.

"Có lẽ vai trò sản phẩm trong tương lai sẽ giống như thế này hơn, thay vì các vị trí được phân chia theo lĩnh vực chuyên môn như ngày nay."

Và ngay sau khi bài đăng này được đăng lên, nó lập tức thu hút sự thảo luận sôi nổi của cộng đồng mạng, đa số tỏ ra đồng tình.

"Điều này quá phù hợp với trạng thái làm việc thực tế của mọi người. Trong một số dự án, tôi thực sự là sự kết hợp của 1+3, còn trong những dự án khác, tôi gần như thuần túy là 4. Tên vị trí chưa bao giờ thực sự khái quát được những điều này."

Một nhà khoa học dữ liệu cũng "xuất hiện và nói rõ", rằng với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu, anh ấy thấy mình thường xuyên làm công việc thuộc loại Người dọn dẹp, đồng thời còn mang gu khoa học dữ liệu để xây dựng sản phẩm. "Vậy điều này có được tính là tôi thuộc kiểu 2+3 không?"

Người dùng Kun Chen@kunchenguid cho biết, ông rất đồng cảm. Ông nói rằng bản thân luôn không thích việc định nghĩa "nguyên mẫu vai trò" này, bởi vì mọi người rất dễ sau khi nhìn thấy thì nghĩ: "À, hóa ra đây là tôi", và sau đó không tiếp tục suy ngẫm về bản thân nữa. Trong thực tế, "vai trò của một người thường cần thay đổi cùng với dự án."

Ông lấy một ví dụ, chẳng hạn như khi mới bắt đầu một dự án mới, ông thường là Người tạo mẫu và Người xây dựng; nhưng rất nhanh, khi những điểm thô sơ, chưa hoàn thiện bắt đầu trở thành nút thắt cổ chai, ông lại trở thành Người dọn dẹp. Và khi dự án dần trưởng thành, ông lại chuyển hướng sang Người tăng trưởng và Người bảo trì... "Nếu tôi tự gò mình vào một vai trò nào đó, thì khi dự án tiến đến một giai đoạn nào đó, tôi sẽ buộc phải buông tay."

Và một thực tế khác là, ngày nay mọi người ngày càng thường xuyên đồng thời thúc đẩy nhiều dự án, điều này đòi hỏi mọi người phải có khả năng đóng các vai trò khác nhau trong các dự án khác nhau. "Việc tự phân loại mình vào một nguyên mẫu cố định nào đó thường sẽ hạn chế tham vọng mở rộng của một người."

Vì vậy, lời khuyên của ông là: Hãy linh hoạt, tập trung sự chú ý vào những việc quan trọng nhất cần thiết để đạt được mục tiêu, ít bận tâm đến ranh giới vai trò. Bởi vì những ranh giới này chỉ tiếp tục trở nên mờ nhạt theo thời gian.

Boris Cherny về điều này cho biết, điều này hoàn toàn nói đúng suy nghĩ của ông: "Hoàn toàn đồng ý. Vai trò thường thay đổi liên tục theo thời gian và giai đoạn dự án."

Cũng có người dùng tỏ ra nghi ngờ, "Vì việc AI viết mã về cơ bản đã được giải quyết, tại sao vẫn cần các vai trò như Người xây dựng và Người dọn dẹp? Chẳng lẽ không thể để Claude thực hiện lặp đi lặp lại sao?"

Về vấn đề này, lời giải thích của Boris Cherny là, Claude ở các mức độ khác nhau đều có thể giúp hoàn thành những việc này, và sẽ tiếp tục mạnh lên theo thời gian. Còn hiện tại, Claude ngày nay đã khá tốt trong việc đảm nhận hai loại công việc là Người dọn dẹp và Người xây dựng.

Vậy còn bạn, bạn nghĩ sao về sự thay đổi vai trò vị trí này? Chào mừng bạn để lại bình luận, trao đổi!

Liên kết tham khảo:

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

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

Bài viết này từ tài khoản công chúng WeChat "机器之心" (ID:almosthuman2014), tác giả: 关注AI的

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QBài viết đề cập đến 5 vai trò mới dựa trên hành vi trong đội ngũ AI là gì?

ABài viết đề cập đến 5 vai trò mới là: Người Tạo Mẫu (The Prototyper), Người Xây Dựng (The Builder), Người Dọn Dẹp (The Sweeper), Người Tăng Trưởng (The Growth), và Người Duy Trì (The Maintainer).

QTheo Boris Cherny, một thành viên trong đội ngũ hiệu quả thường chỉ đảm nhận một vai trò cố định đúng hay sai?

ASai. Boris Cherny cho rằng nhiều người có thể đảm nhận hai hoặc thậm chí ba vai trò khác nhau. Các vai trò này không bị ràng buộc với chức danh công việc truyền thống.

QVai trò nào chịu trách nhiệm chính cho việc chuyển đổi ý tưởng thô sơ thành sản phẩm có thể triển khai?

AĐó là vai trò của Người Xây Dựng (The Builder). Họ chịu trách nhiệm giải quyết bước nhảy vọt từ 0.1 đến 1, biến nguyên mẫu thô thành sản phẩm hoặc cơ sở hạ tầng sẵn sàng cho môi trường sản xuất.

QSự kết hợp các vai trò trong một đội ngũ lành mạnh phụ thuộc vào yếu tố chính nào?

ASự kết hợp các vai trò phụ thuộc chủ yếu vào giai đoạn phát triển của sản phẩm. Ví dụ, sản phẩm mới cần vai trò 1, 2, 3; sản phẩm đang tăng trưởng cần 2, 3, 4 và một ít vai trò 5; sản phẩm trưởng thành cần 3, 4, 5 và giữ lại một số vai trò 2.

QTheo một bình luận trong bài, tại sao việc gắn nhãn bản thân vào một vai trò cố định là không nên?

AVì trong thực tế, vai trò của một người thường cần thay đổi cùng với dự án và theo từng giai đoạn. Gắn nhãn cố định có thể hạn chế khả năng thích ứng và mở rộng phạm vi đóng góp, đặc biệt khi một người thường xuyên tham gia nhiều dự án với yêu cầu khác nhau.

Nội dung Liên quan

Nhãn mác "chuỗi ma" của Cardano bị bác bỏ? Tại sao 34 ứng dụng phi tập trung (dApp) của ADA không kể toàn bộ câu chuyện

Bài báo thảo luận về nhãn "ghost chain" (blockchain ma) thường bị gán cho Cardano (ADA) do số lượng dApp ít ỏi (chỉ 34) so với các đối thủ như Ethereum hay Solana. Dữ liệu cho thấy hoạt động on-chain và số người dùng hàng ngày của Cardano thấp hơn đáng kể. Tuy nhiên, bài viết lập luận rằng chỉ số này không kể câu chuyện toàn diện. Cardano sử dụng mô hình EUTXO (Extended Unspent Transaction Output) độc đáo, nơi các giao dịch được tổng hợp (batch) trước khi ghi vào sổ cái. Điều này mang lại lợi thế về bảo mật và tính xác định, nhưng cũng dẫn đến việc đánh giá thấp số liệu hoạt động thực tế trên chuỗi. Bên cạnh đó, Cardano tập trung vào phát triển bền vững, bảo mật và phương pháp nghiên cứu chuyên sâu, phù hợp cho các ứng dụng tuân thủ và doanh nghiệp. Mặc dù có những lo ngại như việc đóng cửa công cụ TapTools và cảnh báo về một số dApp có thể ngừng hoạt động, số liệu phát triển của Cardano vẫn rất mạnh. Do đó, bài viết kết luận rằng việc gọi Cardano là "ghost chain" chỉ dựa trên số lượng dApp là không đủ căn cứ, vì nó bỏ qua kiến trúc kỹ thuật và định hướng chiến lược riêng biệt của mạng lưới này.

ambcrypto44 phút trước

Nhãn mác "chuỗi ma" của Cardano bị bác bỏ? Tại sao 34 ứng dụng phi tập trung (dApp) của ADA không kể toàn bộ câu chuyện

ambcrypto44 phút 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

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.

ambcrypto2 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

ambcrypto2 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.

marsbit2 giờ trước

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

marsbit2 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

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