构建AI智能体的经验教训：对话Rafal Wilinski

今天我们与最喜爱的工程师之一Rafal Wilinski进行对话。过去几年，Rafal一直处于AI开发的前沿，他曾领导Zapier和Vendr的AI团队。 Rafal向我们分享了在将AI工具集成到应用程序中时获得的宝贵经验。集成这些AI工具最困难的一点是，如何在改进提示词和升级模型的同时，确保性能提升而非倒退。他展示了如何使用评估（evals）作为解决方案的一部分，同时深入调查客户信号，以了解他们在使用AI时是否成功。此外，我们还讨论了RAG、他最喜欢的模型、他的AI开发工具集，以及为什么波兰最近表现如此出色。欢迎收听，如果你想了解更多关于AI构建的内容，请关注Rafal。 *时间戳* 01:10 开始 08:05 Zapier Agents 09:41 与之前的工作流有何不同？ 13:10 文本会转化为工作流吗？ 14:31 使用Zapier现有工具来驱动Agents？ 15:48 Agents只能从给定的动作集中选择 17:45 与浏览器相关的内容？ 21:16 选择模型 25:28 不同模型使用不同提示词？ 40:36 最常用的模型 41:45 TypeScript还是Python 44:19 成本 45:35 少谈非AI内容 47:32 关于普通开发者使用AI构建 52:18 防范用户行为 54:25 RAG的未来 56:26 AI进展是否在放缓？ 01:00:43 个人AI工具 01:02:41 失去对代码库的理解？ 01:04:33 几年后还需要软件背景吗？ 01:06:08 GitHub Actions 01:07:31 波兰