Core Insights - The article discusses nine emerging trends for developers driven by AI Agents, indicating a shift from traditional coding practices to a new paradigm where AI plays a central role in software development [1][2][34]. Group 1: AI-Driven Development - AI Agents are reshaping version control, focusing on the output of code rather than the specific lines of code written, leading to a concept called "truth elevation" where prompts and tests become the new truth [2][3][6]. - The traditional static dashboards are evolving into dynamic, AI-driven interfaces that adapt based on user tasks and behaviors, enhancing user experience and efficiency [8][9][10]. - Documentation is transitioning into interactive knowledge systems that support both human readers and AI Agents, requiring a dual approach to meet the needs of both [11][12][34]. Group 2: New Development Paradigms - The shift from static templates to "vibe coding" allows developers to describe their desired outcomes and receive customized project scaffolding almost instantly, reflecting a move towards personalized development [15][16][34]. - The management of secrets is evolving from traditional .env files to capability-oriented security systems, emphasizing precise permissions and auditability for AI Agents [18][20][34]. - The emergence of accessibility APIs as a universal interface for AI Agents indicates a significant shift in how applications are designed, catering to both human users and AI [21][22][34]. Group 3: Collaboration and Standards - The rise of asynchronous workflows signifies a fundamental change in collaboration, where developers delegate tasks to AI Agents that operate in the background, enhancing productivity [25][26][34]. - The Model Context Protocol (MCP) is gaining traction as a standard for AI Agent capabilities, similar to how HTTP standardized web communication, facilitating interoperability among tools [28][29][34]. - The concept of declarative infrastructure is emerging, allowing AI Agents to specify needs without detailing implementation, streamlining the development process [31][33][34]. Group 4: Future of Software Development - The trends indicate a broader transformation in software development roles, with developers becoming more like conductors coordinating multiple AI Agents rather than solo performers [34][35]. - The article emphasizes the importance of adapting to these changes while maintaining core values of problem-solving and user service, highlighting the potential for new opportunities in the evolving landscape of software development [35][36].

Group 1 - The core message of the article emphasizes that the AI era is just beginning, with a focus on selling outcomes rather than tools, marking a shift towards a trillion-dollar opportunity in the AI sector [2][3][88] - The article highlights a fundamental change in the revenue model from selling tools to selling results, indicating that companies will now be evaluated based on their ability to deliver measurable outcomes [10][54][90] - The concept of "operating system-level AI" is introduced, suggesting that the future of AI will involve systems that actively manage tasks rather than merely responding to commands, thus reshaping the interaction between users and AI [23][25][29] Group 2 - The article discusses the emergence of an "agentic economy," where AI systems are not just tools but autonomous agents capable of decision-making and collaboration, fundamentally altering the economic landscape [31][38][88] - It outlines the transition from traditional software models to a new paradigm where AI applications are evaluated based on their ability to complete tasks and deliver results, rather than just their features [46][54][90] - The article stresses the importance of organizational structure in leveraging AI effectively, indicating that success will depend on how well companies can integrate AI into their workflows and decision-making processes [68][72][87] Group 3 - The article notes that the AI market is shifting from a focus on model capabilities to a focus on the ability to deliver results, with companies needing to adapt their strategies accordingly [17][54][90] - It emphasizes that the future of AI applications will rely on a collaborative network of intelligent agents rather than isolated tools, requiring a rethinking of organizational roles and responsibilities [38][72][86] - The article concludes that AI is evolving from a technical product to a new economic model, where the emphasis is on continuous delivery and self-driven collaboration rather than merely performing tasks [88][90][91]

简历请发送到 hr@geekpark.net 我们希望你： 岗位三：项目策划经理 我们希望你： 岗位二：社区运营（BD 方向） 工作内容： 深入理解社区内创业者的真实问题与行业趋势，围绕 AI 领域的技术、产品、资金、人才等变 化，策划并产出结构化内容，包括但不限于专访、深度稿件、研究报告等。 围绕 Founder Park 设定的重点议题，提出内容选题建议，主导议题落地路径，包括文章撰写、研 讨会设计、线上问答、线下小型聚会等，推动社区内的认知流动和价值交换。 持续关注 AI 创业生态的动态，包括模型能力迭代、产品落地路径、融资热度变化、头部人才流 动等，定期输出行业观察与内部 briefing，辅助内容方向与社群策略的迭代。 与媒体、投资、商业化等团队紧密协作，推动内容在不同触点的落地与传播；同时支持商业化项 目中的内容需求（如客户案例、创新服务包装等），实现内容在认知与转化两个维度的价值闭 环。 本科及以上学历，5 年以上内容相关工作经验，有科技、创投或 AI 方向背景优先； 熟悉 AI 行业发展趋势，具备技术产品和创业生态的基本判断力； 具备优秀的内容策划与编辑能力，能独立完成深度稿件； 逻辑清晰，善 ...

在AI时代，很多人都有一个问题，AI原生应用到底长什么样？ 不久前，YC合伙人Pete Koomen提出了一个很有意思的看法： 当下很多AI产品的困境并不在于模型能力不行，而是产品设计能力不行。 原因在于，这些产品仍然基于过去的产品逻辑来设计，而没有充分考虑到用户的实际需求。 比如，传统的产品开发往往需要程序员预先设计好系统提示符，但这些早被设计好的提示词在实际应用中，却很难真正满足用户个性化的需求，甚 至成为了大模型潜力释放的最大阻碍。 以下文章来源于乌鸦智能说 ，作者智能乌鸦 乌鸦智能说 . 人人都能读懂的AI商业 这就像19世纪80年代的蒸汽马车，人们只想着用发动机取代马匹作为动力驱动，却没有考虑重新设计车辆以应对更高的速度。 在这篇文章里，Pete Koomen就用了自己的亲身经历，分享了他对AI原生应用的理解。 Founder Park 正在搭建开发者社群，邀请积极尝试、测试新模型、新技术的开发者、创业者们加入，请扫码详细填写你的产品/项目信息，通过审核 后工作人员会拉你入群～ 进群之后，你有机会得到： 01 从 Gmail 的 AI 功能说起 比起大多数AI应用，我更喜欢自己用AI开发软件。 当我 ...

大模型进入 RL 下半场。前段时间，OpenAI Agent Reseacher 姚顺雨的博客文章《The second half》掀起热议，从「模型算法」到「实际效用」， 如何重新定义问题和设计真实用例的 evaluation 变得尤为重要。 从评测基准到实际应用效果，现有的评估体系怎样有效衡量 Agent 产品的 ROI ？对于创企、希望 应用 AI 的企业来说，如何用好模型的测评结果来指导产品的开发落地？ Superclue 在模型测评领域有着深厚的经验，与国内外众多模型及 Agent 团队保持着紧密的联系 与交流。Superclue 近期推出了中文通用 AI 智能体的测评基准 AgentCLUE-General，对主流的 Agent 产品能力进行了深度剖析。 我们特别邀请到 SuperCLUE 的联合创始人朱雷，一起聊聊当前大模型、Agent 评估中的核心难 题。 o3解读：OpenAI发力tool use，Manus们会被模型取代吗？ Qwen 3 发布，开源正成为中国大模型公司破局的「最优解」 转载原创文章请添加微信：founderparker AI 下半场，大模型的 Evaluation 为什么 ...

以下文章来源于硅星GenAI ，作者大模型机动组 硅星GenAI . 比一部分人更先进入GenAI。 红杉资本最近举办了他们的年度大会——AI Ascent 2025，三位核心合伙人 Pat Grady、Sonya Huang 和 Konstantine Buhler 分享了红杉对于当下 AI 创业市 场的洞察和预测，很适合作为 2025 年 AI 创业的 Playbook。 一句话总结，应用层才是创业的价值高地，迎接智能体经济的到来。 以及对于当下 AI 创业的忠告：收入规模不重要，收入质量更重要——即用户粘性、留存率和真实的业务增长，而非短期的"尝鲜"效应。 文章转载自「硅星 GenAI」，并进行了一些再编辑。 TLDR Founder Park 正在搭建「 AI 产品市集」社群，邀请从业者、开发人员和创业者，扫码加群： 进群后，你有机会得到： 真正的价值会沉淀在应用层，尤其是能解决具体行业痛点、深度服务客户的AI应用。随着基础模型越来越多地在这一层展开竞争，应用层的竞争也 日益激烈。 AI 创业，为客户提供端到端的解决方案，直接解决问题，而不是只扔给他们一个工具。你还可以利用自己产品的使用数据构建数据飞 ...

以下文章来源于Z Potentials ，作者Z Potentials Z Potentials . 我们与Z Potentials同频共振 Product Hunt 是一个全球知名的创意产品展示与评选平台。Z Potentials 对其近一周（4.28-5.04）最佳产品 Top10 进行了盘点。 其中，Top 1 产品 是一款面向高效开发团队的 AI 代码审查工具 mrge， 通过自动化 PR 审核流程与智能化辅助工具，解决敏捷开发中人工代码评 审效率瓶颈。 mrge 由华人团队开发，CEO Allis Yao 此前为 Workflow 的联创。 Founder Park 正在搭建「 AI 产品市集」社群，邀请从业者、开发人员和创业者，扫码加群： 进群后，你有机会得到： 4.28-5.4 TOP10 最新、最值得关注的 AI 新品资讯； 不定期赠送热门新品的邀请码、会员码； 最精准的AI产品曝光渠道 TOP1: mrge （华人 Builder ） 一句话描述： mrge 是一款面向高效开发团队的 AI 代码审查工具。 简介： mrge 定位于 AI 驱动的代码审查平台，核心价值主张是通过自动化 PR 审 ...

很多人低估了 Manus 的影响力。 就像 DeepSeek 降低了大模型商业化门槛、引领新一波 AI 创业一样，Manus 让大众真正看到了 Agent 的重要性和可能性。 「看到」本身比任何观点、任何演示都有说服力。 看到了，才有落地的意愿。 但企业内落地不能靠对业务缺乏了解的通用 Agent，需要垂直领域，真正懂场景的 Agent。火山引擎 4 月份发布的 Data Agent 就是垂直领域 Agent 的 代表。 Founder Park 在第一时间进行了深度试用，体验后还和项目团队进行了交流，试图理清楚 Data Agent 在当下落地的现状和难点，以及未来的想象力有 多大。 点击「阅读原文」，可申请【Data Agent 样板间】体验。 进群后，你有机会得到： 01 企业内的数据难题 企业内如何利用数据这件事，一直都没有被很好地解决。 这些问题都有望在 Data Agent 里得到解决：统一的数据管理平台、兼容非格式数据、自然语言查询数据，以及让数据本身从单纯的查询功能向解释功 能、预测功能转变。 Founder Park 正在搭建「 AI 产品市集」社群，邀请从业者、开发人员和创业者，扫码加群： ...

AI 玩具创业热潮，第一阶段的答卷来了。 过去一年，越来越多的年轻人将「AI 玩具」创业视为一条出路。 在中关村的一个 AI 主题沙龙中，一位刚刚从互联网公司离职的运营岗员工表示： 「 不想上班了，想做一款 AI 玩具，卖向海外。趁着风口，应该很有前景。 」 在抖音、小红书、视频号等社交媒体中，随便点开一个「AI 玩具」主题的帖子，在评论区几乎都能 找到抱有类似想法的年轻人。 同样，出入国内外各种科技展会，你会发现，不论是展示技术解决方案，还是展示完整成品，只要 是和「AI 玩具」相关的展位，几乎都会吸引到最多的客流量，被围得「水泄不通」。 打造一个像科幻电影中有情感、有智慧的 AI 陪伴机器人，似乎成了一门触手可及的生意。 然而，热闹的表象掩盖不了尴尬的事实。 过去一年，美团、百度、阿里、字节、微软、安克创新等大厂背景的创业者，带着一线基金的投 资，扎堆入局，打造「有情感、有灵魂」的 AI 玩具。但是，一年过去，鲜少有团队真正推出了能 在市面上售卖的产品。 人们希望 AI 玩具提供情感陪伴价值｜图片来源：the Guardian 一家接触过上述多位互联网背景创业者的语音技术公司负责人，感概创业者们面临的压力 ...