Lenny's Newsletter

Build your own company brain: the enterprise AI playbook from Stripe’s engineering team | Sharadh Krishnamurthy

8.5内容质量
Build your own company brain: the enterprise AI playbook from Stripe’s engineering team | Sharadh Krishnamurthy

TL;DR · AI 摘要

Stripe通过构建内部AI代理Kai,展示了如何在企业中实现安全、可扩展的AI应用,涵盖治理、数据层和技能平台。

核心要点

  • Stripe自研AI代理Kai覆盖10,000+员工,而非采用第三方工具
  • 项目(Projects)机制实现AI使用治理,防止数据泄露
  • 技能平台支持2,000+员工自定义工作流,需通过质量评估

结构提纲

按章节快速跳转。

  1. 介绍Stripe工程团队构建内部AI代理Kai的背景与目标

  2. 分析Stripe选择自研而非购买AI工具的核心考量

  3. 通过Projects机制实现AI使用权限与数据隔离

  4. 基于Trino构建安全查询系统,支持大规模数据访问

  5. 员工可创建2,000+自定义工作流并需通过质量评估

  6. 分享AI代理导致生产系统风险的教训与改进方案

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

查看大纲文本(无障碍 / 无 JS 友好)
  • Stripe的AI代理Kai
    • 构建原因
      • 自研替代购买
      • 治理需求
    • 核心架构
      • Projects治理层
      • Trino数据层
      • 技能平台
    • 挑战
      • 生产系统风险
      • 技能质量控制

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

#AI#企业应用#Stripe#Kai#治理机制
打开原文

构建你自己的企业大脑:Stripe工程团队的企业AI实践 | Sharadh Krishnamurthy

播放速度

×

分享帖子

分享当前时间的帖子

从0:00开始分享

0:00

/

构建你自己的企业大脑:Stripe工程团队的企业AI实践 | Sharadh Krishnamurthy

🎙️ 了解Stripe如何通过构建上下文、治理机制和共享技能平台,将AI扩展到全球复杂企业的每一位员工,其内部代理系统已覆盖超过10,000名员工每周使用。

Claire Vo

2026年9月7日

Sharadh Krishnamurthy是Stripe的工程经理,他帮助构建了Kai——Stripe的内部AI代理,目前每周有超过10,000名员工使用。他曾在Stripe多个核心基础设施团队(包括数据和开发者体验团队)工作,这使他能够从系统层面深入理解如何在企业规模上真正实现AI落地。他目前专注于治理、技能和基础设施层,让每位Stripe员工(无论技术背景如何)都能安全有效地使用AI。

在YouTube、Spotify或Apple Podcasts上收听或观看

你将学到:

  • 为什么Stripe选择从零构建Kai而不是购买,是什么促使了这个决策
  • Kai默认了解你的哪些信息,以及你实际可以控制的内容
  • 为什么Stripe的“项目”是治理机制而非仅仅是文件夹
  • Stripe如何构建数据层以实现代理在大规模下的安全查询
  • 为什么Stripe为人类开发者构建的基础设施恰好满足了代理的需求
  • Kai的技能平台如何让任何员工打包工作流,当有2,000个工作流时会发生什么
  • 当代理几乎导致生产系统崩溃时,Sharadh通过艰难教训学到的经验

由以下内容呈现:

DX — AI时代的企业工程智能

Hyperagent — 部署处理真实工作的代理舰队

在本集节目中,我们涵盖:

( 00:00 ) 介绍Sharadh

( 02:46 ) 为什么Stripe选择构建AI代理(Kai)而不是购买工具

( 05:18 ) Kai对你的了解(以及你可以关闭的内容)

( 06:51 ) 项目作为治理层

( 10:04 ) 实时演示:Kai构建仪表板

( 12:18 ) 工具、技能和安全沙盒

( 17:22 ) 为什么Stripe从AI中获益良多

( 19:20 ) 代理身份、负载削减和流氓代理

( 20:41 ) 对仪表板的迭代

( 25:01 ) 他们如何在团队中推出Kai

( 29:07 ) 项目的工作原理

( 34:18 ) 定制代理用于定制用例

( 35:58 ) 技能构建器工作流程

( 40:40 ) 技能质量、评估和遥测

( 43:01 ) 总结

( 45:13 ) 快速问答环节

参考工具:

• Trino: https://trino.io/

Anthropic: https://www.anthropic.com/

Gemini: https://gemini.google.com/

Cursor: https://www.cursor.com/

如何找到Sharadh Krishnamurthy:

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sharadhk

如何找到Claire Vo:

ChatPRD: https://www.chatprd.ai/

网站: https://clairevo.com/

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/clairevo/

X: https://x.com/clairevo

由https://penname.co/制作和营销。如需了解播客赞助事宜,请发送邮件至[email protected]。

#### 关于本视频的讨论

评论

Restacks

我的AI实践

How I AI,由Claire Vo主持,适合任何想知道如何实际使用这些神奇新工具来提升工作质量与效率的人。每一期节目中,嘉宾将分享他们在工作或生活中学习到的具体、实用且具有影响力的AI应用方式。节目时长为30分钟,包含实时屏幕共享,并提供可立即复制的技巧/窍门/工作流程。如果你想揭开AI的神秘面纱,并掌握在这个新时代生存所需的技能,这个播客正是为你而设。

收听平台:

Substack 应用

Apple Podcasts

Spotify

YouTube

Overcast

Pocket Casts

RSS Feed

本期内容

撰写者

Claire’s Substack

近期节目

GPT-6 Astra真厉害——这是我所构建的一切

9月3日

Grok Bot vs. OpenClaw:我是如何替换整个代理栈的

9月2日

我是如何将Claude转化为自我改进的项目经理助手 | Daniel Blum(Melio项目经理)

8月31日

我在一个月内花费2万美元测试Devin——这是我学到的经验 | Ryan Carson(独立创始人)

8月24日

我测试了Grok Bot、Grok 4.6和Cursor Origin——这是我的真实体验

8月18日

独立创始人如何利用Codex和ChatGPT在没有工程师的情况下推出时尚品牌 | Yana Welinder

8月17日

Claude Code让普通人也能用:技能、语音模式以及如何与AI协作

8月10日