Han & Hani:从文档工具到AI基础设施的跃迁之路撰文:Techub News 整理
在a16z的播客中,Mintlify的两位联合创始人Han和Hani分享了他们的创业历程,以及公司如何从一个简单的文档工具,演变为当今AI代理生态中的重要基础设施。这场对话不仅回顾了创业的艰辛与转折,更聚焦于AI技术迅猛发展如何重塑产品定位与市场需求,为技术创业者提供了宝贵的洞察。
初心与转折:从解决自身痛点出发
Han和Hani创立Mintlify的初衷源于他们作为开发者的亲身经历。Han回忆自己从11岁开始自学编程,过程中饱受“糟糕文档”之苦。这种切肤之痛让他们决心打造一款真正能帮助开发者的产品。然而,创业之路并非一帆风顺。在真正找到“文档”这个方向之前,他们经历了长达一年半的“沙漠漫步”和至少八次重大的方向调整。
Hani形容那段时期是“不断尝试许多糟糕想法”的过程。他们最初的想法范围很广,从利用AI自动描述代码功能,到连接静态内容与代码,但大多未能奏效。这段频繁“转型”的经历,并非漫无目的,其核心始终围绕着“帮助开发者更快地学习和构建”这一主题。多次失败让他们积累了宝贵的经验:当某个想法真正奏效时,其信号会异常清晰。
最终促使他们聚焦于文档的,是反复从用户那里听到的反馈:市场上已有的文档工具并不理想。他们意识到,与其相信“市场已饱和”的成见,不如回归初心,打造自己作为开发者真正渴望的产品。于是,在一个周末的时间里,他们快速构建了Mintlify最初的原型。
第一个客户与“不做规模的事”
产品的首次验证来自一个简单却直接的举动。当时,Han的室友正在YC孵化器中,其公司Hyperbeam正从消费产品转向API产品。Han向他们展示了Mintlify的原型:“嘿,看看这个,你们的文档现在好多了。”对方的反应是:“我现在就想用上。怎么设置?”
Han立刻着手帮他们配置DNS。这个即时、手动的服务赢得了第一个客户。从第一个客户开始,口碑逐渐传播,带来了第二个、第五个、第十个,直至如今的成千上万个客户。早期,为了争取用户,Han和Hani甚至承诺手动帮助客户检查和优化文档内容,包括修正语法和改善结构。这些“不做规模的事”创造了最初的客户喜爱,也为后来的自动化工具开发奠定了基础。
他们曾向Paul Graham请教如何应对这种手动服务模式带来的 scalability挑战,得到的建议是:“你现在做的事,可能就是你要一直做的事。”这促使他们后来组建团队并开发自动化工具,但创始人认为,那些“额外付出”的细节,始终是创造客户惊喜的关键。
AI浪潮下的产品演进:从人类文档到代理基础设施
AI技术的爆发性发展彻底改变了Mintlify的产品定位和市场预期。Han指出,2023年末到2024年初,一场“海啸”改变了开发者的期望和开发方式。产品最初只是一个帮助人类编写、维护更好文档的平台,如今已转变为服务于“人类与AI”的基础设施。
这种转变的核心在于,文档内容不仅是人类阅读的,更是训练和支持AI代理、编码代理的“燃料”。随着AI代理在工作流中变得普遍(例如,80%的支持工单可能由AI代理处理),准确、最新的文档作为“信息源”的重要性急剧上升。文档的错误会导致依赖其运行的成千上万代理产生错误输出,其后果变得非常严重。
因此,Mintlify的关注点从文档的“外观和体验”,转向了“内容本身的质量和即时性”。Han引用Andrew Kaparthy的观点:“英语将成为最热门的编程语言”,强调了内容的核心地位。产品的界面设计固然重要,但如今AI代理通过代码或原始HTML/Markdown访问文档,它们对“美观”毫不关心。未来的重点将是确保内容的卓越和实时更新。
自我修复文档:一个即将解决的长期难题
Han分析,文档长期难以维护的原因有几个:组织动态:最了解功能、最有上下文的人(通常是工程师)并非负责维护文档的人;人性因素:人们普遍不喜欢更新文档,这被视为一项繁琐的工作。
如今,三个因素的结合使得“自我更新、自我修复文档”有望实现:迫切的需求:过时文档对AI代理工作流的影响是实时且严重的;模型能力的成熟:例如,Opus 4.5等模型已经足够可靠和一致,可以胜任这项工作;信任与环境:企业现在更愿意将上下文信息提供给LLM代理,这在两年前是不可想象的。
这意味着,过去25-30年来长期存在的“知识内容过时”问题,可能首次得到解决。Mintlify正在构建工具来实现这一愿景。
客户与市场:服务最苛刻的客户带来的启示
Mintlify虽然是一家年轻的公司,但其客户名单包括Anthropic、Microsoft、Coinbase等顶尖科技公司。Han坦言,与这些“要求极高、行动极快”的公司合作是一种特权,也带来了巨大挑战和学习。
这些公司的响应速度令人震惊。无论何时发送Slack消息,几乎都能在10秒内得到回复。这种工作节奏激励Mintlify团队也必须以同样的高标准要求自己。Han回忆,有一次Anthropic的文档突然从英文自动翻译成了12种其他语言,他们惊讶地询问是否雇用了翻译团队,对方回答:“我们构建了一个实时翻译的管道。”这种两年前还难以想象的能力,如今已成为常态,并激发了Mintlify自身的产品创新。
与前沿公司的合作不仅带来了产品灵感,也改变了他们对市场需求的认知。如今,Mintlify的使用场景已大大扩展,从公开文档延伸到内部知识库、帮助中心,服务于工程团队、HR团队等更广泛的用户群体。产品正从单纯的“文档”向更广义的“知识管理”演进。
未来展望:赋能构建者与拓展世界观
展望未来,Han最感到兴奋的依然是Mintlify的初心:赋能构建者。他提到,2026 年 1 月有2000万人访问了由Mintlify支持的站点。这背后可能有许多像他11岁时那样,第一次学习编程并利用文档信息为社区或学校构建东西的人。这种广泛的影响力是他工作的动力源泉。
Hani则对两件事充满期待:一是构建更多AI代理,并不断被其涌现的能力所惊喜;二是随着公司发展和世界观拓宽,为更多人群解决问题,例如现在他们也开始服务客户支持等领域。
两位创始人都认为,AI只是一种强大的新工具,应该被开放地接纳并用于帮助他人、创造价值。面对技术的快速变化,他们保持务实的态度:一方面关注宏观趋势,另一方面脚踏实地解决用户的实际问题,在“宏大的构想”与“琐碎但必要的产品决策”之间找到平衡。
Mechanism Capital 创始人:过度担忧泡沫是愚蠢的撰文:Andrew Kang,Mechanism Capital 创始人
编译:Ken, Chaincatcher
对于那些经历过至少一个完整市场周期的人来说,你会建立起一种本能,对远超历史增速的价格上涨保持警惕。目睹过互联网泡沫、2008年全球金融危机以及加密货币的兴衰更替,会在你的大脑中拉响模式识别的警报。你既因为价格过高而不敢入场,又因为担心高位而想要抛售手中的资产。
但重要的是要认识到,我们正处于历史上最深刻、最独特的不对称时刻之一。眼下唯一的举措,就是拉长你的时间视野,彻底摒弃短期主义。
过度担忧泡沫是愚蠢的。试图择时交易也是愚蠢的。短期波动和回调总会发生,但鉴于我们距离「奇点」如此之近,这些波动完全只是噪音。人工智能、机器人、能源和创新领域将迎来失控般的爆发式增长。
在未来十年内,我们将拥有数十亿(甚至更多)的AI智能体劳动力、人形机器人、太空数据中心、多行星殖民,以及大幅改良的医疗疗法;我们将从根本上改变所有领域技术突破的发展速度和产出量。我们在未来二十年内压缩的技术进步和经济增长,将超过人类整个文明史的总和。
我们已经处于 J 型曲线极为陡峭的阶段,但当我们把视角缩小到每天或每周的微观层面时,这一点很难被察觉。Anthropic 公司 100% 的产品代码现在都由 Claude 编写。产品经理们拥有一支虚拟软件工程师团队,效率高到仿佛可以改变时间。高效利用 AI 的公司,其产品迭代速度的提升幅度不是个位数,也不是两位数,而是三位数。
而且,这些工具的能力仍在以更快的速度进化。无论我们是在 2027 年还是 2029 年正式达到人工超级智能(ASI),这其实并不重要。它必然会发生。等到官宣的那一刻,你想要拥有的资产价格早已翻了无数倍。
极有可能的是,未来 3-10 年的实际经济增长,在任何历史分布模型下都将达到 20 个标准差(20-sigma)的级别。这种曾经被认为几乎不可能的增长,将由前所未有的二阶和三阶变革所驱动。传统的估值模型已无法对这些变革进行定价。潜在的上行空间如此浩瀚,以至于传统的现值计算法很难捕捉到它们。
财富增值的速度将令人咋舌,就像加密货币最初在短时间内造就众多亿万富翁和千万富翁时那样,但这一次的量级要极端得多。如果你没有风险敞口,面对如此垂直拉升的资产价格,你将很难下手买入;但与以往的泡沫不同,实体经济价值的创造将能更好地跟上资产价格垂直上涨的步伐。过去三年中,那些带着「指数级视野」这一认知在市场中操作的人,已经获益匪浅。如果你还没有采纳这种认知,现在还不算晚。
时刻关注下行风险固然重要,但这却是世界历史上规模最大的上行风险。要学会承受更长时间维度的风险。现在不是做波段交易的时候。对绝大多数人来说,长期投资的表现通常优于短期交易,但「交易」与「投资」之间预期价值的差距,将比以往任何时候都拉得更大。试问,奇点所内嵌的看涨期权,究竟价值几何?
9 factors to consider when choosing a blockchain consensus mechanismBoth broad and narrow considerations come into play when choosing a blockchain project’s consensus mechanism.
With great power — and decentralization — comes great responsibility. Creators of a blockchain project have many decisions to make, among them which consensus mechanism to employ. As with so much in crypto, there’s no singular “industrywide” solution or preference, and there are multiple details to review when making the choice.
While security and reliability are always top priorities, forward-looking blockchain projects must take both project-specific details and evolving trends into consideration before making a final decision. Below, nine members of Cointelegraph Innovation Circlediscuss factors a blockchain project should consider when choosing a consensus mechanism and why they can play a role in long-term success.
The integrity and immutability of the chain
The chosen consensus mechanism must ensure the integrity and immutability of the blockchain are not compromised. A more energy-efficient mechanism can contribute to sustainability and reduce operational costs. Different consensus mechanisms offer varying degrees of decentralization, and selecting the most suitable one that aligns with the project’s goals and values is key. –Jason Fernandes, AdLunam Inc.
Your target customer
Who is going to buy your product? Do your customers value moats created by sunk costs (proof-of-work)? Are they highly risk-tolerant or, alternatively, do they have big budgets for audits (smart contracts)? Do they want arbitrage opportunities (proof-of-stake, DeFi)? Do they care most about sharing data with user protections (proof-of-honesty)? How important is scaling? Your choices are growing. –Stephanie So,Geeq
Scalability
Consider the importance of scalability. Some consensus mechanisms are better suited than others for delivering high throughput performance during high-volume situations. If a Web3 project wants to reach a substantial amount of users and activity in the future, it should build using fully capable blockchain solutions from day one. –Wolfgang Rückerl,ENT Technologies AG
Project parameters
When developing consensus mechanisms, developers should keep in mind the benefits and drawbacks associated with each and whether they have the infrastructure to support it. A project with low funding cannot afford a proof-of-work mechanism, while a project with a narrow user base should choose proof-of-authority over proof-of-stake to help ease onboarding and prevent a hostile takeover. –Abhishek Singh,Acknoledger
Balancing priorities
Balancing scalability, interoperability and privacy is crucial. PoW is secure, but not scalable. PoS boosts throughput, but may risk decentralization. For cross-chain compatibility, opt for mechanisms that play well with other networks. Enhance programmable privacy with secure multiparty computation, but note the computational cost. Weigh these trade-offs to align with your project’s objectives. –Tiago Serôdio,Partisia Blockchain
New and emerging methods
Consensus mechanisms are the foundation of your project, and there are actually many beyond PoW and PoS, such as proof-of-capacity, proof-of-activity and proof-of-burn. Others, such as proof-of-personhood, are emerging and can be rather controversial. Ensure you fully understand the landscape and pick the one that aligns best with your project’s long-term success. –Megan Nyvold,BingX
Sustainability
Something often overlooked by budding protocols is sustainability. Distinct from scalability, sustainability can encompass both the energy requirements of a solution and a community’s capacity to continue with its function. While some may think this is downstream of other, more prominent concerns, it’s worth considering how the exchange of value will be of any concern on an uninhabitable planet. –Oleksandr Lutskevych,CEX.IO
Long-term goals
It’s essential to choose a mechanism that suits the long-term goals of your project rather than merely going with what’s popular. For example, proof-of-stake was an incredible innovation as an alternative to the energy-costly proof-of-work mechanism. Still, it risks the drawbacks of increased centralization and downgraded security, which could become long-term issues. –Sheraz Ahmed,STORM Partners
International preferences
Proof-of-work is frowned upon in the European Union; proof-of-stake is favored because of climate concerns. Every mining server is trying to validate the transaction, but only one wins in the end. Gary Gensler and the U.S. Securities and Exchange Commission prefer PoW as a consensus mechanism because it is less prone to whale investor capture. However, as a counterargument, Blackrock is investing in miners now, so PoW may not be immune from it. –Zain Jaffer,Zain Ventures
This article was published through Cointelegraph Innovation Circle, a vetted organization of senior executives and experts in the blockchain technology industry who are building the future through the power of connections, collaboration and thought leadership. Opinions expressed do not necessarily reflect those of Cointelegraph.Uniswap v4 Hook 库新增自动化流动性管理工具Techub News 消息,Uniswap v4 Hook 库已扩展,新增自动化流动性管理工具,为开发者提供更多自定义资金池行为的方式。Hooks 是 Uniswap v4 的核心概念之一,允许开发者在交易前后为资金池添加自定义逻辑,包括费用行为、订单和流动性管理等。
自动化流动性工具可帮助流动性提供者调整头寸、管理风险并提高资本效率,可能吸引更成熟的流动性提供者。但自动化并未消除风险,第三方 Hooks 实现仍可能带来独立的智能合约风险、设计缺陷或经济漏洞。
此次扩展标志着 Uniswap 正从单一的 DEX 模型演变为更广泛的流动性平台,使开发者能够在协议之上构建专业化的交易逻辑。(Bitcoinist)普林斯顿、蚂蚁集团与斯坦福研究人员推出AQuA框架,用于量化金融自主因子发现Techub News 消息,来自普林斯顿大学、蚂蚁集团和斯坦福大学的研究团队提出AQuA框架,这是一个由两部分组成的智能体框架,旨在实现量化金融中的自主因子发现与模型开发。该框架通过分离研究智能体与固定评估器,旨在解决传统量化研究中因方法错误导致回测结果不可复现的问题。
框架第一部分专注于在加密货币五分钟数据上发现符号化阿尔法因子,通过六智能体管道实现,最终验证斯皮尔曼IC在20个研究周期后提升至约0.190。第二部分则针对美国股票日内数据,预测未来30分钟的股票回报,采用混合模型架构,包括多尺度一维卷积前端和可配置的骨干网络。研究团队称此设计为“不对称自由”,智能体在其领域特定语言内自由探索,而评估器则保持在自适应表面之外。(MarkTechPost)MirroS 发布 Code-as-World 框架,可将视频转换为可执行的物理模拟程序Techub News 消息,AI 研究机构 MirroS 发布 Code-as-World 框架,这是一种将物理世界表示为可执行世界表征的新范式。该框架将视频场景转换为可由 MuJoCo 物理引擎运行的代码,形成一个包含物体组成、物理演化和视觉外观的三元组,从而实现对物理机制的精确表征。
该框架采用一个智能体循环,通过提出假设、实例化、执行、渲染和验证等步骤,最多经过五轮迭代,从真实视频素材中恢复出可执行程序。这些经过验证的世界程序可作为带有精确物理标签的训练数据,用于训练视觉语言模型。
基于此监督训练得到的 Code-as-World-VL-9B 模型在 QuantiPhy 验证集上取得了 55.4 MRA 的分数,超过了 Gemini 3.1 Flash 的 54.8 分。MirroS 已在 GitHub 上开源了相关代码库和模型检查点。 (MarkTechPost)Solana 验证者开始投票 SGP-0003 提案,拟将每日 SOL 销毁量提升至 7500-9000 枚Techub News 消息,Solana 验证者已开始对治理提案 SGP-0003 进行投票,该提案旨在改革网络部分费用模型,并可能大幅增加每日 SOL 销毁量。投票于 8 月 23 日开始,将持续至预计 8 月 27 日结束的第 1023 纪元。
提案计划引入一种基于资源消耗的可变交易费用,该费用将全额销毁,以取代当前受影响资源的固定费用模型。若提案获得通过,预计每日 SOL 销毁量将从约 650 枚大幅提升至 7500 至 9000 枚。
目前投票仍在进行中,提案尚未生效,SOL 尚未因此变为通缩状态,网络的供应动态也尚未改变。(Bitcoinist)Generalist AI 发布 GEN-1.5 机器人基础模型,单次演示即可学习新任务Techub News 消息,Generalist AI 发布了机器人基础模型 GEN-1.5。该模型仅需一次 3-12 秒的演示,即可让机器人学习并执行新的物理任务,无需梯度更新、微调或特定任务编程。在 10 项不同的操作任务中,未经任何训练的模型单次上下文提示平均成功率为 59%。若对每项任务进行 5 分钟数据(约 50 次演示)的 10 步梯度更新,成功率可提升至 83%。
该模型采用“物理提示”机制,通过拖放界面将感觉运动示例插入其 30 秒的上下文窗口,模型随即执行任务。其能力源于对家庭、仓库和工厂物理交互数据长达 8 个月的持续预训练,而非专门设计。目前 GEN-1.5 为研究版本,尚无公开权重、API 或自助产品,仅通过直接合作提供。
该模型展现出组合泛化、零样本模拟到现实以及人机模仿等能力。例如,在模拟环境中录制的演示可直接用于提示真实机器人,而经过少量微调后,模型甚至能使用香蕉作为临时刷子完成刷动任务。(MarkTechPost)谷歌研究发布 ME-POIs 框架,通过人类活动数据增强地点语义理解Techub News 消息,谷歌研究与南加州大学团队发布 Mobility-Embedded POIs(ME-POIs)框架,该框架将聚合的人类移动数据融入基于文本的地点向量表示中,以捕获地点的实际使用方式而非仅是静态描述。该模型约含 5370 万个参数,可使用单张 NVIDIA Tesla V100 GPU 进行预训练。在洛杉矶和休斯顿移动数据上的五项地图增强任务测试中,将 ME-POIs 加入现有文本编码器后,在洛杉矶的 35 个模型-任务组合中有 34 个性能得到提升,其中访问意图分类的 F1 分数相对提升最高达 81.9%。(MarkTechPost)Solana 验证者将投票表决费用销毁与加速通缩提案Techub News 消息,Solana 验证者将于 8 月 23 日对一项治理提案包进行投票,旨在通过资源型费用销毁和加速通胀削减来缓解 SOL 的发行压力。该提案包包含 SGP-0003,其中 SIMD-0553 引入资源费用销毁机制,SIMD-0550 则计划加速通胀削减路径,目标在 2029 年达到 1.5% 的终端通胀率。
提案显示 Solana 社区正积极讨论其代币经济模型,但投票通过后仍需时间实施,不会立即改变流通供应量。资源费用销毁机制试图将网络使用情况与代币供应压力更清晰地联系起来,而加速通缩则涉及验证者激励与持有者稀释之间的平衡。
(Bitcoinist)欧盟消息扫描已实施,端到端加密或成下一目标Techub News 消息,欧盟已对数百万用户的消息实施扫描机制,欧洲以太坊研究所高级政策主管 Vyara Savova 警告称端到端加密可能成为下一个目标。当前规则源于对《电子隐私指令》的豁免,立法者于 2026 年 7 月延长该豁免至 2028 年 4 月。
Savova 指出,大多数大型平台已采用自愿扫描路径,这意味着对多数用户而言,消息扫描并非未来风险而是当前默认状态。扫描机制在技术上需要检查整个消息内容,以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 此前也警告该政策带来网络安全风险。
端到端加密应用无法遵循相同逻辑,服务商需先解密流量。加密用户面临特定风险,钱包恢复流程、助记词备份和交易群组聊天均通过相同消费级应用传输。用户可选用公开加密模型的应用,并将敏感文件移出消费级聊天工具以降低风险。(BeInCrypto)Mechanism Capital 合伙人 Andrew Kang 否认近期网传的归属于其的 3 个地址Techub News 消息,Onchain Lens 发推称,Mechanism Capital 合伙人 Andrew Kang 否认近期网传的归属于其的 3 个地址(0x0b5、0x579 及 0x3ec 开头)。此前有 X 用户分析称上述地址或归属于 Andrew Kang,并在市场波动期间比特币、以太坊以及 ENA 仓位遭清算。Web3 开发工作室 Mirai Labs 完成 400 万美元种子轮融资,Mechanism Capital 领投Techub News 消息,据 The Block 报道,Web3 开发工作室 Mirai Labs 完成 400 万美元种子轮融资,Mechanism Capital 领投,参投方包括 Oak Grove Ventures、Sophon Capital、Selini Capital、Bitscale Capital、Manifold、Rubik Capital、Protagonist 和 Lhava 等。所筹资金将用于加强其专门从事人工智能、机器学习和编程语言 Rust 的工程师团队。
目前,Mirai Labs 正在开发一款专注于加密货币的 AI 代理产品 Partnr,并计划在不久的将来公开推出 Partnr Vaults。撰文:Techub News 整理 在a16z的播客中,Mintlify的两位联合创始人Han和Hani分享了他们的创业历程,以及公司如何从一个简单的文档工具,演变为当今AI代理生态中的重要基础设施。这场对话不仅回顾了创业的艰辛与转折,更聚焦于AI技术迅猛发展如何重塑产品定位与市场需求,为技术创业者提供了宝贵的洞察。 初心与转折:从解决自身痛点出发 Han和Hani创立Mintlify的初衷源于他们作为开发者的亲身经历。Han回忆自己从11岁开始自学编程,过程中饱受“糟糕文档”之苦。这种切肤之痛让他们决心打造一款真正能帮助开发者的产品。然而,创业之路并非一帆风顺。在真正找到“文档”这个方向之前,他们经历了长达一年半的“沙漠漫步”和至少八次重大的方向调整。 Hani形容那段时期是“不断尝试许多糟糕想法”的过程。他们最初的想法范围很广,从利用AI自动描述代码功能,到连接静态内容与代码,但大多未能奏效。这段频繁“转型”的经历,并非漫无目的,其核心始终围绕着“帮助开发者更快地学习和构建”这一主题。多次失败让他们积累了宝贵的经验:当某个想法真正奏效时,其信号会异常清晰。 最终促使他们聚焦于文档的,是反复从用户那里听到的反馈:市场上已有的文档工具并不理想。他们意识到,与其相信“市场已饱和”的成见,不如回归初心,打造自己作为开发者真正渴望的产品。于是,在一个周末的时间里,他们快速构建了Mintlify最初的原型。 第一个客户与“不做规模的事” 产品的首次验证来自一个简单却直接的举动。当时,Han的室友正在YC孵化器中,其公司Hyperbeam正从消费产品转向API产品。Han向他们展示了Mintlify的原型:“嘿,看看这个,你们的文档现在好多了。”对方的反应是:“我现在就想用上。怎么设置?” Han立刻着手帮他们配置DNS。这个即时、手动的服务赢得了第一个客户。从第一个客户开始,口碑逐渐传播,带来了第二个、第五个、第十个,直至如今的成千上万个客户。早期,为了争取用户,Han和Hani甚至承诺手动帮助客户检查和优化文档内容,包括修正语法和改善结构。这些“不做规模的事”创造了最初的客户喜爱,也为后来的自动化工具开发奠定了基础。 他们曾向Paul Graham请教如何应对这种手动服务模式带来的 scalability挑战,得到的建议是:“你现在做的事,可能就是你要一直做的事。”这促使他们后来组建团队并开发自动化工具,但创始人认为,那些“额外付出”的细节,始终是创造客户惊喜的关键。 AI浪潮下的产品演进:从人类文档到代理基础设施 AI技术的爆发性发展彻底改变了Mintlify的产品定位和市场预期。Han指出,2023年末到2024年初,一场“海啸”改变了开发者的期望和开发方式。产品最初只是一个帮助人类编写、维护更好文档的平台,如今已转变为服务于“人类与AI”的基础设施。 这种转变的核心在于,文档内容不仅是人类阅读的,更是训练和支持AI代理、编码代理的“燃料”。随着AI代理在工作流中变得普遍(例如,80%的支持工单可能由AI代理处理),准确、最新的文档作为“信息源”的重要性急剧上升。文档的错误会导致依赖其运行的成千上万代理产生错误输出,其后果变得非常严重。 因此,Mintlify的关注点从文档的“外观和体验”,转向了“内容本身的质量和即时性”。Han引用Andrew Kaparthy的观点:“英语将成为最热门的编程语言”,强调了内容的核心地位。产品的界面设计固然重要,但如今AI代理通过代码或原始HTML/Markdown访问文档,它们对“美观”毫不关心。未来的重点将是确保内容的卓越和实时更新。 自我修复文档:一个即将解决的长期难题 Han分析,文档长期难以维护的原因有几个:组织动态:最了解功能、最有上下文的人(通常是工程师)并非负责维护文档的人;人性因素:人们普遍不喜欢更新文档,这被视为一项繁琐的工作。 如今,三个因素的结合使得“自我更新、自我修复文档”有望实现:迫切的需求:过时文档对AI代理工作流的影响是实时且严重的;模型能力的成熟:例如,Opus 4.5等模型已经足够可靠和一致,可以胜任这项工作;信任与环境:企业现在更愿意将上下文信息提供给LLM代理,这在两年前是不可想象的。 这意味着,过去25-30年来长期存在的“知识内容过时”问题,可能首次得到解决。Mintlify正在构建工具来实现这一愿景。 客户与市场:服务最苛刻的客户带来的启示 Mintlify虽然是一家年轻的公司,但其客户名单包括Anthropic、Microsoft、Coinbase等顶尖科技公司。Han坦言,与这些“要求极高、行动极快”的公司合作是一种特权,也带来了巨大挑战和学习。 这些公司的响应速度令人震惊。无论何时发送Slack消息,几乎都能在10秒内得到回复。这种工作节奏激励Mintlify团队也必须以同样的高标准要求自己。Han回忆,有一次Anthropic的文档突然从英文自动翻译成了12种其他语言,他们惊讶地询问是否雇用了翻译团队,对方回答:“我们构建了一个实时翻译的管道。”这种两年前还难以想象的能力,如今已成为常态,并激发了Mintlify自身的产品创新。 与前沿公司的合作不仅带来了产品灵感,也改变了他们对市场需求的认知。如今,Mintlify的使用场景已大大扩展,从公开文档延伸到内部知识库、帮助中心,服务于工程团队、HR团队等更广泛的用户群体。产品正从单纯的“文档”向更广义的“知识管理”演进。 未来展望:赋能构建者与拓展世界观 展望未来,Han最感到兴奋的依然是Mintlify的初心:赋能构建者。他提到,2026 年 1 月有2000万人访问了由Mintlify支持的站点。这背后可能有许多像他11岁时那样,第一次学习编程并利用文档信息为社区或学校构建东西的人。这种广泛的影响力是他工作的动力源泉。 Hani则对两件事充满期待:一是构建更多AI代理,并不断被其涌现的能力所惊喜;二是随着公司发展和世界观拓宽,为更多人群解决问题,例如现在他们也开始服务客户支持等领域。 两位创始人都认为,AI只是一种强大的新工具,应该被开放地接纳并用于帮助他人、创造价值。面对技术的快速变化,他们保持务实的态度:一方面关注宏观趋势,另一方面脚踏实地解决用户的实际问题,在“宏大的构想”与“琐碎但必要的产品决策”之间找到平衡。
