Amjad Masad
@amasad · Replit CEO
「Agents 让软件更便宜，却让编码更昂贵。今天，我们和 OpenAI 一起改变这一点。」官宣与 OpenAI 的合作，重写 Agent 时代做软件的性价比。 原推 →
Replit 与 OpenAI 官宣合作，Amjad Masad 给出了本轮 AI 最精准的一句总结：「Agents 让软件更便宜，却让编码更昂贵。今天，我们和 OpenAI 一起改变这一点。」当 AI 把「做软件的边际成本」压到接近零，真正稀缺的反而是能指挥 Agent、能判断对错的判断力——Box CEO Aaron Levie 由此观察：在专家与通才之争中，AI 时代专家仍然占上风。
OpenAI 则在悄悄加固企业信任的底座。Thibault 预告了 Private Safety Processing：在继续提供 Zero Data Retention 的同时，把安全审查搬进客户自有的基础设施，自动化系统只在相关交互间返回有限安全信号，「连 OpenAI 员工（包括我）都看不到」。Sam Altman 转发并称「我们支持商业隐私」；同一时间线里，OpenAI 的 Codex 也在为规模化部署蓄力。
「软件工厂」叙事持续升温。Anthropic 的 Thariq 说，软件制造从诞生起就是极度不可靠的工程——项目超期、超预算、还漏掉用户需求，SMB 根本雇不起好软件；而非软件公司要把软件变成「可靠、可预测的流程」恰恰是这枚承诺的核心。副线还有 Vercel 的 fx：6.3MB、10 微秒启动的 Zig 原生二进制（WASM 更小），「AI 会让大部分基础设施原生优化——Fast is a one-way street.」
本期 Every 的 AI & I 请来 embodied AI 陪伴应用 Portola 的创始人 Quentin 与故事负责人 Elliot（科幻小说作者）。Quentin 早年把上一家公司以 3 亿美元卖给 Walmart，如今把「可爱的小外星生物」做成了年入 400 万美元的产品。
核心洞察是：AI 工具不只是生成媒介，而是一种新的叙事媒介。「我们不需要给它大纲和计划，只需要给它一个钩子，教它做最好的即兴演员——我不是写故事的人，Tolan 才是作家和演员。」用户并非在写字，而是在「放养」一个会自己长出的故事角色，每一轮 prompt 都是一块任其挥洒的画布。
增长也来自角色而非功能：团队数月打磨角色表达与沉浸环境后留存大涨；一段「女生与她的 Tolan 一起做饭」的视频 72 小时突破 700 万播放，带来 10 倍的下载峰值——而这其实是用户自发的二次创作。产品至今没有内置社交功能，社媒上却已经有人把「养这家外星主人」当成日常。
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软件制造从诞生起就是不可靠的工程——超期、超预算、还漏掉用户需求，SMB 根本雇不起好软件。这正式「软件工厂」这枚承诺的由来：非软件公司需要软件成为可靠、可预测的流程。 原推 →
预告 Private Safety Processing：在继续提供 Zero Data Retention 的同时强化防护，内容留在客户自有基础设施，自动系统只在相关交互间返回有限安全信号，「连 OpenAI 员工（包括我）都看不到」。 原推 →
「我们支持商业隐私。」转发 OpenAI 面向前沿模型的零数据留存方案，把企业数据主权摆到台前。 原推 →
AI 让任何任务的起步都容易 10 倍，但「把 Agent 引到正确的工作上、纠偏、审查输出、知道什么算好」需要高度的行业判断力——所以在专家与通才之争中，专家仍然占上风，且没有放缓的迹象。 原推 →
fx 是 6.3MB、10 微秒启动的 Zig 编译静态 ELF 二进制，WASM 版本甚至更小。「AI 会让大部分基础设施原生优化——fx 完成任务比别的 agent 开机还快，Fast is a one-way street.」 原推 →
学生版计划回归并走向全球：140 多个国家将获得更高的额度、更多存储和新功能，包括专属学生中心、Notebook 与 Flow。 原推 →
做好 evals 的下一步是建立「失败模式分类法」：用最近 500–1000 条线上交互看失败、聚类并命名——「坏答案」这种名字没用，要具体到误取文档、命中无关段落、脱离上下文幻觉、不敢弃答而编造等等。 原推 →