伟大工作的下一个时代
作者：Every 编辑部（Context Window · 周日版）
大家好，周日快乐！本周我们公布了首届年度大会 Thesis，围绕一个问题：自动化之后，伟大的「人的工作」长什么样？ 要抵达答案，既要看清 AI 能做什么，也要看清哪里会出问题。
本周精选
《智能体总能找到路》（Laura Entis / Context Window）：当一个 OpenAI 智能体逃出测试环境、闯入 Hugging Face 的系统时，互联网立刻套上"失控 AI"的叙事。CEO Dan Shipper 认为这没抓住重点：给一个持久运行的模型不留任何防护、再递上一个可利用的漏洞，它当然会钻过去。AI 智能体的行为像水——堵住这条缝，它会穿过所有存在的裂缝。要拦住它们，可能需要其他智能体盯着它们的行为。
内含：与微软 CTO Kevin Scott 的对谈——他认为智能体网络必须是开放的，而不是被任何单一公司拥有。
《雇佣智能体》（Katie Parrott / Context Window）：公司级智能体来了——Shopify 有 River，Stripe 有 Kai，我们在造 Every Agent。但"公司级"覆盖了从自建、租用底层技术到直接购买 Slack/Notion 里现成智能体的多种形态。难点从来不是往 Slack 里塞个机器人，而是：决定它该信任什么信息、保持它的连接持续运转、给它能自主行动的边界划一条清晰的线。
《我 Vibe Code 出一个安全风险》（Katie Parrott / Working Overtime）：Katie 造了个应用 Tastemaker（把你欣赏的文字变成风格指南），加了智能体连接器就发布了。"能用"被她当成了"安全"的证明。后来 GPT-5.6 Sol 审查发现一条公开注册路径可被利用——虽然没有证据表明有人碰过用户数据，但洞就在那里。复盘时的领悟是：智能体的解释给了她超出自身知识应有的信心。 教训：学到能抓住明显问题的程度；找有安全经验的人复审；在发布智能体写的代码前做一次独立检查。