我会觉得："哦，挺酷的，我又用了一种新的方式来用AI。"这对你我这样对这个话题非常感兴趣的人来说没问题。但我不认为，大多数人如果想从AGI中受益，就应该被期待去付出这么多努力来研究"如何使用这个工具"。
它对他们来说，应该是毫不费力的。所以我认为，我们真正想要到达的世界是：你在使用AI时，根本不需要琢磨该怎么prompt。一切都应该对你来说非常简单，你甚至不需要意识到"AI可以帮我"，它只是了解你、连接到你的上下文，然后恰到好处地主动帮上忙。
Harry Stebbings：这也是为什么我觉得Claude在"包装"这件事上做得很好。他们做了Claude for Legal、Claude for Excel，你可以直接把它嵌进去，然后生成一个DCF模型。我对模型本身不太感兴趣，但这确实比以前人们能做到的要好得多。那你觉得，你们的工作是不是就是把prompt和人类的操作"产品化"，从而消除这个瓶颈？
Alexander Embiricos：对，完全是。我认为我们的工作，就是确保模型本身具备极强的能力，然后最终走向一个高度产品化的世界。在那个世界里，你可能只有一个"魔法文本框"、或者一个语音输入，或者随便什么形式，甚至你只需要把AI加进一个群聊里，它就会开始帮忙。但我觉得，中间其实有一个非常有意思的过渡阶段，而且我认为，当下最大的价值其实就在这个阶段。
我解释一下我的意思。你当然可以尝试把AI的某一个具体能力，产品化给某一个具体市场--很多公司正在这么做。但问题是：到底什么会真正奏效，其实很难判断。正确的产品状态到底是什么？你之前播客里有一位嘉宾提到过一件我觉得很有意思的事情：他说，企业如果不配备FTEs（全职员工），就无法真正采用AI。
Harry Stebbings：对，那是Invisible AI的Patrick。
Alexander Embiricos：对。尽管我现在确实在招聘FDEs（前线部署工程师），而且如果你是FDE，请一定来申请我的岗位，但我其实完全不同意那个观点。我认为我们需要做的，是构建工具，让像你这样的人，可以像Fitzpatrick在播客里说的那样，使用FDE来自动化工作流。但这样一来，你就会受限于：你从自上而下的视角能想到什么，以及你通过FDE编制，能够实际搭建什么，对吧？
但对我来说，AI最令人兴奋的未来，是每个人都感觉自己像个"超人"。是被AI全面赋能的状态。而要做到这一点，我们需要的是面向个人用户的工具，让每个人都觉得自己对AI是"流利的"。
所以我认为，当下这个阶段最有意思的地方，正是在于：为那些有兴趣探索"如何使用AI"的人而构建工具。这也是为什么，我觉得当Claude Code第一次发布时，真正做对的一件事是：他们提供了一个极其容易使用、适用于任何上下文的工具，就直接在你的终端里。于是人们开始实验：到底可以在哪些地方用它。
当我们思考AI如何被用于"非编程工作"时，最重要的一件事，不是过度地把它限定成："这是AI的能力，但只适用于金融"、"只适用于某一个特定工作流"，而是要构建一个更加开放式的工具，让人们可以在任何任务中，创造性地使用它。
Harry Stebbings：但这样一来，不就又把负担、努力和责任重新推回到用户身上了吗？这不正好回到了你所说的那个瓶颈---人类需要采取行动，而人类往往既缺乏定义任务的能力，也缺乏去做这件事的意愿？
Alexander Embiricos：是的，我同意。这正是为什么我认为它是瓶颈。基本上，在我脑海里，这里存在三个阶段。
Alexander Embiricos：首先，让agents在软件工程和编程领域真正跑得很好，因为llm（此处原文用语，指一类语言模型）恰好非常擅长这一点。接下来，我们会意识到：要让一个agent在更通用的场景中真正有用，"会用电脑"这件事极其重要。同时，我们也会意识到：所有的agents本质上都是编程型智能体，因为编程是agent使用计算机的最佳方式。
所以，让我们把同样这种极其灵活的理念，开放给任何一个对探索和折腾感到兴奋的人。我们已经开始看到人们在Codex app上这样做了。比如说，Codex app是为软件构建者打造的，但我们看到构建者们正在用它完成各种各样与编程无关的任务。
