AI 浪潮下，独立开发者有了前所未有的机会，也面临全新的挑战。本次分享将结合「艾逗笔」独立开发的真实经历，做过的有代表性的产品，总结 AI 应用出海的一些经验，希望为对 AI 或独立开发感兴趣的开发者提供参考。

演讲提纲

1. 独立开发 2 年，我做过的 AI 产品
2. 大厂收入稳定，独立开发自由，如何做职业选择
3. 独立开发者，如何提升自己的单兵作战能力
4. 做独立产品，如何选择业务方向，在竞争中突围
5. AI 发展太快，如何跟上时代的步伐

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 独立开发，精力有限；一些方面会不如团队协作高效。

听众收益

• 对自己后续几年的职业规划，有一定的参考意义
• 了解全栈开发的技能，扩大自身的技术视野
• 了解 AI 行业的发展和应用出海的经验

本次演讲将从一段没有具体实现但能够实际执行的运行时函数代码说起，带领听众逐步深入了解：当 GenAI 进入到现有系统，会带来哪些改变，而这些改变又会给开发者和开发思想带来什么样的冲击。

与打开一个放在一旁的窗口、侧边栏、浏览器插件不同，与使用 IDE Copilot 或是有 GenAI 加持的 IDE 也不同，GenAI 应用会真正将 GenAI 能力用于业务流程之中，成为业务逻辑的一部分。

当老板提出“希望大家思考一下 AI 能力如何作用于我们的业务”这个要求时，我们能做的仅仅是买几个模型 plus 账号、采购一台 DeepSeek 一体机，或是通过后端接口转发的方式封装几个大模型服务商的接口而已吗？

本次演讲将结合 Agently AI 应用开发框架在演进过程中的实践经验和案例，向开发者群体展现，随着 GenAI 技术深入到代码运行时的今天，我们有哪些思维范式需要变革。

演讲提纲：

1. 让我们从一个能运行，却没有实现代码的空函数说起

   • 函数定义是给 GenAI 模型看的

2. 在运行时对 GenAI 控制和放权的边界在哪里

   • 结合 Agently 框架的模型请求代码，探讨对运行时模型输出的控制平衡点

3. Function Calling 的白盒化 + 工作流思考

   • 为什么说 Function Calling 是 GenAI 应用的基石

   • 结合 Function Calling 工具调用白盒化案例讨论 GenAI 应用的设计原则

   • 工作流：到底是限制灵活性的 SOP，还是 GenAI 应用必不可缺的架构保障

4. GenAI 应用时代，我们正在经历开发思想范式的洗牌

   • GenAI 能力进入系统，对开发者的思想冲击

   • 这些 GenAI 应用，它们与传统应用的异同在哪里

5. 好的 GenAI 应用开发框架应该解决的问题是什么

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 需要理解模型有智力不等于模型有解决业务问题的能力
• 需要思考我们到底应该开发和供应什么，而将什么问题留给模型
• GenAI 应用开发者除了具备技术技能之外，还需要叠加对 GenAI 能力、操控方法的认知，这是在传统编程思想之上最需要转变的地方，而这个转变，不亲自跳下水游两下，只看媒体的宣传和一些结论性评价，永远不会有真实的体感
• 做完面向场景的方案可行性验证，离真实上线还有一些路要走

听众收益：

• 能够理解上马 GenAI 能力、将 GenAI 应用到业务里去，和买模型会员、买一体机、买 Copilot IDE 的区别
• 能够理解 GenAI 在业务系统、应用中的能力边界，明确 GenAI 在业务系统中的定位，从而指导应用架构设计
• 能够了解 GenAI 带来的设计思想、开发范式的变革，对技术团队成长的挑战和未来的收益分别是什么
• 能够扩展视野，了解除了做一个对话机器人之外，GenAI 应用还可以是什么样的

都在说氛围式编程，产品经理聊着天就把需求给实现了，但现实中的情况是怎样的呢？在 AI 编程产品飞速迭代的今天，产品经理能做什么，什么是更需要程序员来做的？本次分享将从产品经理的视角，来讨论 AI 时代，程序员与产品经理的那些“故事”。

演讲提纲

1. 时下兴起的氛围式编程是什么？
2. 产品经理借助 AI 编程到底能干什么？
   • 写个 Python 代码做数据分析，基本上没问题
   • 用 Bolt.new 或 Lovable 做个网站很炫酷，但不能细看
   • Cursor 和 Windsurf 很流行，但基本上用不起来
   • 听说 Devin 很厉害，但他改的代码看不懂
3. AI 编程时代，软件技术架构和软件开发基础设施变得更加重要
   • AI 编程让迭代优化变得更快
   • AI容易引入一堆烂代码
4. 产品经理与程序员的协作新范式
   • 用 Bolt.new 做个 Demo 去做汇报演示，然后就转交给程序员
   • 产品经理通过 Vecel.v0 设计新组件，程序员直接把组件代码拿进来用
   • 产品经理通过 AI 编程直接去改代码，程序员做 code review
   • 程序员拿着 PRD 和原型图用 AI 编程来实现功能，设计细节考虑得比产品经理还要周到

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• 对传统产品经理和程序员的分工有较大冲击，在个人认知和组织管理上都带来新的挑战。但如果能找到好的融合方式，产研效率将会大大提升。

您的演讲有哪些前沿亮点？

• 产品经理借助 AI 编程在不同类型项目中的真实实践。
• AI 创业团队里产品经理和程序员相互融合与协作的实战。

听众收益

1. 了解非专业程序员借助AI编程能够做到的能力边界。
2. 了解产品经理对程序员新的依赖是什么？
3. 引发思考，在 AI 时代，自己的组织里产品经理和程序员的协作是否需要改进？