langchain

Dziś rano testowałem kilka workflow agentów AI i zauważyłem coś interesującego. Kiedy ludzie rozmawiają o infrastrukturze AI, rozmowa zazwyczaj kręci się wokół modeli, użytkowników lub cen tokenów. Bardzo niewiele osób mówi o tarciach deweloperów. Powszechne przekonanie wydaje się być takie, że najlepsza technologia ostatecznie wygrywa. Ale ukryte w tym przekonaniu jest założenie: deweloperzy są gotowi poświęcić czas na naukę, dostosowanie i przebudowę wokół nowej infrastruktury. Nie jestem pewien, czy to zawsze prawda. Większość deweloperów ma już nawyki. Istniejące ramy. Istniejące workflow.

Dlatego ciągle zwracam uwagę na rzeczy takie jak integracje LangChain. Nie dlatego, że integracje są ekscytujące. Bo usuwają tarcia. A tarcia mają dziwny sposób decydowania, które technologie są adoptowane, a które pozostają tylko imponującymi demonstracjami. Wyobraź sobie zdecentralizowaną sieć AI z silną infrastrukturą, niezawodnym wnioskowaniem i rosnącymi możliwościami. Jeśli deweloperzy uznają integrację za trudną, adopcja może rosnąć znacznie wolniej niż się spodziewano.

Kto ponosi konsekwencje? Projekty mają trudności z przyciąganiem budowniczych. Użytkownicy czekają dłużej na pojawienie się aplikacji. Infrastruktura pozostaje niedostatecznie wykorzystywana. Inwestorzy zastanawiają się, dlaczego wzrost nie odpowiada oczekiwaniom. Ślepy punkt polega na tym, że wiele osób ocenia sieci AI na podstawie możliwości technicznych, ignorując drogę, którą deweloperzy muszą przejść, aby naprawdę ich używać.

To jeden z powodów, dla których OpenGradient przykuł moją uwagę. Nie z powodu jednej cechy. Ale dlatego, że OpenGradient i OpenGradient Chat zdają się dostrzegać, że infrastruktura staje się wartościowa tylko wtedy, gdy deweloperzy mogą się z nią połączyć bez konieczności reinventowania całego swojego workflow. Może przyszli zwycięzcy w AI nie będą projektami z najbardziej zaawansowaną technologią. Może będą to projekty, które sprawiają, że adopcja wydaje się niemal bezwysiłkowa. Jeśli deweloperzy są mostem między infrastrukturą a użytkownikami, czy powinniśmy poświęcać mniej czasu na mierzenie wydajności modeli, a więcej na mierzenie, jak szybko budowniczy mogą zacząć tworzyć?

@OpenGradient #opg $OPG #LangChain $DEXE $ETH