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[AINews] Everything is Conductor
Latent Space18d agoOpinion本期 AINews 聚焦於一個新興趨勢：「萬物皆為協調者（Conductor）」。隨著 AI 應用從單一提示詞轉向複雜的多步驟工作流，如何有效編排、調度多個 AI 代理與工具（如使用類似 Netflix Conductor 或 Temporal 的架構）成為核心。這意味著未來的 AI 開發重點將從單一模型能力，轉向系統級的流程控制與協調。
Introducing Daggr: Chain apps programmatically, inspect visually★ 75
Hugging Face Blog124d agoNew ToolHugging Face 發表全新開源工具 Daggr，旨在解決 AI 應用（如 LLM 鏈、Agent 工作流）開發中的痛點。開發者可以用純程式碼（Programmatic）定義複雜的有向無環圖（DAG）工作流，同時透過直觀的視覺化介面（Visual Inspection）進行執行追蹤與除錯。這項工具完美結合了程式碼的靈活性與視覺化工具的易讀性。
The Bitter Lesson versus The Garbage Can★ 85
One Useful Thing (Mollick)309d agoOpinion沃頓商學院教授 Ethan Mollick 探討了 AI 領域著名的「苦澀教訓」（The Bitter Lesson）與組織理論中的「垃圾桶模型」（The Garbage Can Model）之間的對立。前者認為只要持續堆疊算力，AI 就能解決所有問題；後者則指出企業組織本質上是充滿混亂與隨機決策的「垃圾桶」。隨著 AI 試圖融入真實工作，這兩股力量的對決將決定 AI 能否真正顛覆生產力。