清晰的愿景。我们奉行的价值观。

我们希望企业AI不再像一系列昂贵的实验，而更像其他企业软件：交付可预测、运营可预测、治理可预测。我们希望“这是否值得做”的问题能得到诚实而迅速的回答，同时尽可能减少对雄心壮志的损害。我们希望我们构建的系统在我们结束参与后，仍能静默、盈利、可靠地运行。

我们希望成为当答案比场面更重要时，组织会寻求帮助的公司。我们希望我们的建议经得起时间的考验。我们希望选择与我们共事的从业者能在这里完成职业生涯中最好的工作，因为这里提供的条件——严谨、慷慨、知识诚实——异常优越。

这些是抱负，而非预测。我们是否能实现它们，将在未来十年的工作中，通过每一次合作来证明。

“值得构建的系统是那些五年后仍在运行、仍然有用且仍然可靠的系统。”

我们的使命比愿景更简单。每周，我们帮助一些组织从无法回答的问题转向能够回答它们的系统。有时系统很大，并在生产中运行多年。有时答案是书面结论，即该系统不值得构建。这两种结果都算数。两者都是任务完成。

我们通过客户回购的频率、客户推荐给同行的频率，以及我们是否愿意违背自身商业利益给出建议来衡量使命。前两项很容易衡量；第三项则更难。我们会仔细观察它。

好奇心是我们最重视的招聘价值观。没有它，测量的纪律会沦为形式，问题的构建会迅速陷入第一个看似合理的答案，工作也会变得无趣。有了它，即使是最常规的合作也能发现一些值得了解的东西。我们要求新员工带来一个他们一直默默思考的问题，并每月花一天时间研究它。答案有时会出现在客户工作中；这种习惯总是如此。

好奇心也让我们对自己的无知保持诚实。人工智能领域变化之快，以至于任何拥有五年经验的从业者，在某种真实意义上，每隔一年又会成为新手。向客户、互相之间、向我们自己公开承认这一点，是我们保持足够快学习速度以保持有用的原因。

在我们这一行，诚信有着特定的操作含义。它意味着我们的建议应以您的具体情况为依据，而非我们的合作组合。它意味着我们会书面形式，并尽早告知您，我们是否认为某个项目不值得做。它意味着我们提供的推荐人是真实的、可联系的，我们引用的案例研究是准确的，我们书面表达的确定性与我们实际感受到的确定性相符。

它也意味着在必要时，我们愿意承受不受欢迎的局面。抵制赞助商偏好的供应商，建议比预算允许的范围更小，拒绝将平庸的结果粉饰为成功——这些都是日常工作中对价值观的考验，也是客户在多年后重新聘用我们进行下一个项目时所铭记的。

匠心是将架构图转化为凌晨三点也能良好运行的系统的价值。它体现在微小的选择中：一致的命名，可读的测试名称，预料到团队尚未遇到的故障模式的运行手册，告诉下一位维护者所需信息的模型卡。这些细节很少出现在幻灯片中。它们是区分一个持久系统和一个勉强维持的系统的大部分原因。

我们投入于那些能让匠心在一个不断壮大的团队中持续发展的实践：有明确标准的代码审查，非平凡变更的设计审查，对不可避免事故的无责事后分析，以及一种将简化视为积极贡献而非犹豫不决的文化。这种投入会不断产生复利。

大多数咨询公司使用“伙伴关系”一词时，指的却是交易。我们意指真正的伙伴关系。我们的从业者会参与您的站会，审阅您的工程师和我们自己的代码，参加您的产品评审，并像对待自己的警报一样处理您的运营警报。作为回报，我们期望您的团队也能以同样的方式对待我们：将我们视为需要共同完成工作的同事，而非需要远程管理的供应商。

从商业角度来看，这并非总是最容易的模式。它往往会使合作关系随着时间的推移变得更窄，因为您的团队承担了更多工作，而不是变得更广。我们对这种权衡感到满意。我们最自豪的合作关系是，到最后，客户团队正在做我们曾经做过的工作。

在首次冲刺之前，每一次合作都将与一个书面结果挂钩。有时结果是一个具体的财务数字；有时是一个运营指标；有时是一个书面的通过/不通过结论。在每种情况下，衡量标准在工作开始前就已存在，在每两周的评审中都会提及，并在结束时进行报告。这是防止项目偏离团队最舒适优化指标的纪律。

当结果未达成时，我们坦诚相告。当结果达成时，我们不加修饰地说明。当在项目执行期间世界发生足够大的变化，导致结果本身不再适用时，我们共同重写它，而不是假装不知。这种纪律并不耀眼，但在多年客户关系中会产生复利效应。

我们最常被引用且最有用的内部语录是：选择胜过基线的简单模型，然后付诸实施。追求更复杂技术的诱惑始终存在，通常这种诱惑值得抵制。复杂性的成本——在构建时间、运营成本、向未来的维护者和监管者解释系统的难度方面——几乎总是超过更花哨方法可能带来的边际精度。

实用主义与保守主义不同。当数据、用例和工程案例清晰地证明需要更深层架构时，我们毫不犹豫地采用它。其原则是：在做出选择之前，以书面形式要求这种论证——并且当论证薄弱时，愿意支持更简单的解决方案。