一个每年花费 $100K 的客户享受白手套服务，而一个每年花费 $10 的客户只能使用帮助中心。@DecagonAI 的赌注是，AI 能缩小这个差距，而企业正在买账。 联合创始人 Jesse Zhang 和 Ashwin Sreenivas 与 a16z 的 Kimberly Tan 和 Sarah Wang 坐下来讨论他们在全球最大的银行、航空公司和电信公司内部运行代理时学到的经验： - 智能模型 vs. 低成本模型是一个伪命题 - 从前沿模型开始应用于新用例，然后在成熟后迁移到开源 - 根据具体用例进行微调在应用层面效果更好 - 支持需求总是超过供应：降低成本，公司就会购买更多服务 00:00 开场 01:07 Decagon 90% 运行在开源上 05:00 智能 vs. 低成本的权衡是伪命题 09:26 在内部构建模型工厂 15:07 实验室是最后的初创公司吗？ 21:21 前置部署工程师是陷阱吗？ 28:36 构建代理的代理 37:02 透明盒子胜过黑盒子 47:55 从帮助台到 AI 礼宾服务 1:14:45 客户支持中的杰文斯悖论 @thejessezhang @AshwinSreenivas @kimberlywtan @sarahdingwang