Madhav 是滑铁卢大学计算机工程专业的大四学生。他在东京与我们共事了三个月，负责 AI 智能体相关开发。我们在他实习的最后一周，与他聊了聊这段经历。

传统的 AI 智能体，只会执行你预先设定好的规则。配置一次，就会一直按照同样的方式运行。Madhav 觉得，这还远远不够。

“通常开发 AI 智能体时，你会先设定好各种参数，然后它就一直按照同样的方式运行。这其实没有真正发挥 AI 的价值。这更像传统软件——写好一次程序，它之后就永远重复做同样的事情。”

于是，他打造了另一种方式。

“AI 真正能够做到，而我让它实现的是：持续追踪用户真正提出的问题，识别用户最常使用聊天机器人的目的，并自动优化聊天机器人的配置。这样随着时间推移，它会越来越擅长服务客户。”

日本企业的文档往往动辄数千页。同一个概念，可能会因为日语拥有多种书写体系，而在同一份文档中以不同的写法出现。

Madhav 需要构建一套系统，能够找到所有这些不同写法，识别它们其实表达的是同一个概念，并且足够快地把它们关联起来。

“为了让系统能够极快地处理如此庞大的信息，而不是让用户等待几个小时，我做了大量试错。这不是一本教科书里能够找到标准答案的问题。”

最终，他把原本需要人工处理数小时的工作，缩短到了几秒钟。

刚加入树林AI 时，Madhav 的思维方式仍然是：先尽快把原型做出来，越快越好。但实习结束时，他已经有了完全不同的想法。

“整个实习期间，我最大的变化，是从把大部分精力放在快速、高效完成原型，转向更加重视质量控制。确保每一项工作都有多层检查；手动测试自己开发的内容；建立自动化检查帮助发现问题。甚至细致到每一个像素，都必须和设计完全一致，而不是多两个或少两个像素。”

很多公司里，一旦出现问题，经验只会停留在亲身经历的人手里。

但在树林AI，有一个所有人共享的 Learnings Channel。

每当有人遇到问题，都会记录下来：哪里出了问题、尝试了哪些方法、最终是如何解决的。所有人都可以阅读、学习，也避免再次踩进同样的坑。

“我之前待过的很多公司，都有自己的使命、价值观，会告诉你什么是好的、什么是不好的……但当事情偏离预期时，却缺少一个真正帮助团队修正方向的反馈机制。在树林AI，我们有很多持续获得反馈、不断修正方向的方法。比如 Learnings Channel，每个人都会分享：这次哪里出了问题，以及以后怎样避免再次发生。这些经验对所有人都是公开的。”

这套文化，也真实帮助到了 Madhav。

有一次，一位工程师经历了一次并不顺利的功能上线，并详细记录了自己下次可以做得更好的地方。

之后 Madhav 连续三次上线新功能，都严格按照这份经验执行，每一次都顺利完成。

“以前工作的公司，一旦出了问题，当事人自己解决之后，这些经验基本就停留在那里，成为孤立的知识。”

除了 Learnings Channel，Madhav 还发现了一种改变自己对会议看法的文化。

“我们的 Team Lead 总会鼓励大家，在 Daily Sync 更新完自己的内容后，就直接离开会议。如果是在大多数公司，别人可能会问：‘你为什么走了？你是不是不够投入？’但在这里，这就是一件很自然的事情。”

没错，当你的部分结束后，就直接离开。

这并不失礼。因为你还有更重要的事情要做。

如果没有理由继续待在会议里，那不仅是在浪费自己的时间，也是在浪费公司的资源。

Madhav 所学的专业介于硬件和软件之间。如果是在硬件领域，例如设计一块芯片，往往需要投入数百万美元才能完成生产。因为一旦芯片出厂，就无法再更新。你无法给已经安装在设备里的芯片推送软件更新。因此，每一个决定第一次就必须是正确的。任何偏离设计预期的行为，都意味着失败。

而在树林AI，他发现自己真正喜欢的，恰恰是完全相反的事情。

“我最感兴趣的，是打造能够自我适应、自我成长的技术。它们会随着时间自然变得越来越好。我想打造那种能够不断给你带来惊喜的技术——它不会停留在昨天的样子，而是已经自己变得更适合你的需求。这就是我未来想做的事情。”

采访最后，我们请他用一句话形容在这里工作的体验。