Lessons Learned Vol. 1

AI智能体实现“不合理”设计探索，提高效率

本文提倡在使用AI智能体时采取一种“不合理”的方法，将其能力与人类同事进行对比。与可能因士气问题或丢弃工作而产生沉没成本的人类不同，AI智能体可以在没有这些缺点的情况下生成大量设计或代码变体。作者建议通过同时要求智能体提供多个选项来利用这一点，特别是在UI开发方面，然后不带感情色彩地进行评估。这种方法类似于广度优先探索策略，允许并行评估不同的解决方案，与传统的深度优先方法相比，在处理AI的速度和成本效益时更有效。